ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 28 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 29 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 30 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 31 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 32 Version 1.0a Datenstrukturen – IOT Index Oriented Table –Blatt – Knoten enthalten auch die Daten –Speicherplatzreduktion –Keine Cluster Möglichkeit –Automatische Co – Location

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 33 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 34 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 35 Version 1.0a 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

ADAT©2004 Dipl. - Ing. Walter SabinSeite: 36 Version 1.0a Datenstrukturen Function-based Indexes –SQL Funktion statt Datenwert sonstige Datenstrukturen –Synonyme –Sequences –Cluster