ADAT1_03_01b
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Elementare Datenstrukturen – Tables • Ansammlung von „rows“ • Jede „row“ enthält eine oder mehrere „column(s)“ • Partitions -> schlüsselbasierte Aufteilung in mehrere physische Speicherbereiche – Beispiel: Event rows periodisch (JJJJMM) gruppieren • Externe „tables“ – Read only Seite: 28 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Elementare Datenstrukturen (Fs) – Views • Keine Daten nur Sicht auf Daten außer „materialized view“ • Meist Untermenge oder Verbundmenge – Basis für Datenschutz – Verbergen von Komplexität • Eingeschränkte Datenveränderungsmöglichkeiten Seite: 29 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Elementare Datenstrukturen (Fs) – Indexes • Ziel: Zugriffsbeschleunigung zu einzelnen Datensätzen • Mit einer Tabelle verbunden – eine oder mehrere „columns“ • Automatische Änderung mit Tabellenänderung • ROWID: schnellste Zugriffsmöglichkeit • „Unique“ – nicht „unique“ Seite: 30 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Datenstrukturen - B*Tree Index • Baumstruktur – siehe Beispiel • Mehrere Ebenen von Zweigen – Verweisen auf untergeordnete Zweigebenen oder Blätter • Eine Ebene mit Blättern – Verweisen auf Datensätze • Beschleunigen im allgemeinen Abfragen • Verlangsamen Änderungen • Aufbau kann zeitaufwändig sein Seite: 31 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Datenstrukturen – IOT • Index Oriented Table – – – – Blatt – Knoten enthalten auch die Daten Speicherplatzreduktion Keine Cluster Möglichkeit Automatische „Co – Location“ Seite: 32 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Datenstrukturen Bitmap Indexes • Jedes Bit im Index repräsentiert eine Rowid • Wenig Speicherplatz bei geringer Kardinalität • Datawarehouse • Logische Operationen von mehr als einer Spalte einfach realisierbar Seite: 33 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Datawarehouse - OLTP System • 2 unterschiedliche Aufgabenbereiche – Transaktionsverarbeitung Dataintelligence • viele Updates und inserts - wenig veränderungen nur Massenupdates außerhalb der Online Zeiten • einfache Abfragen - Komplexe Abfragen • mittelgroße Datenmengen - sehr große Datenmengen • kurzzeitige Speicherung max ~ 1-2 Jahre langfristige Speicherung Seite: 34 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Datenstrukturen - Hashkey • Abbildung von Zahlraum der Keys auf den Zahlenraum (Adressraum) der verfügbaren Speicherplätze mit Hilfe Hashfunktion • Einfache Hashfunktion -> Modulofunktion • Überlaufbereiche • Bei guter Verteilung sehr schnell • Keine Rangefunktionen (> < usw) möglich Seite: 35 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT Datenstrukturen • Function-based Indexes – SQL Funktion statt Datenwert • sonstige Datenstrukturen – Synonyme – Sequences – Cluster Seite: 36 Version 1.0a ©2004 Dipl. - Ing. Walter Sabin ADAT
