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Anfrageoptimierung in Data-Warehouse-Systemen durch inhaltsbasierte Aggregationen

Projektziel ist die Weiterentwicklung und der industrielle Einsatz einer neuen Methode zur Anfrageoptimierung in Data-Warehouse-Systemen durch inhaltbasierte Aggregationen. Es sollen Ergebnisse früherer Forschungsarbeiten aufgegriffen und das Verfahren zur Anfrageoptimierung weiterentwickelt werden. Im Sinne einer anwendungsorientierten Grundlagenforschung erfolgt die Spezifikation der Anforderungen durch einen Industriepartner, die GfK Marketing Services in Nürnberg. Im Rahmen eines Technologietransfers sollen die Forschungsergebnisse bei diesem Industriepartner erprobt werden. Der Zweck von Anwendungen des ‘Online Analytical Processing’ liegt in der Ermittlung von aussagekräftigen Kennzahlen, im konkreten Fall zur Charakterisierung eines Marktes, aus einer in der Regel sehr großen Rohdatenbasis. Ein dem Benutzer zumutbares Anwortzeitverhalten erreicht man nur durch Vorberechnung von (Zwischen-)Ergebnissen der meist eine Aggregation verlangenden Anfragen. Aus der Analyse des Benutzerverhaltens und der Datenstruktur soll eine möglichst kostenoptimale Menge von Aggregaten zur Vorberechnung ausgewählt werden, wobei durch eine partitionierte Materialisierung Hot Spots in den von den Anfragen betroffenen Daten berücksichtigt werden. Prämisse ist eine möglichst effiziente Unterstützung der Anfragen durch kleine, aber nutzbringende Aggregate. Weitere Anforderungen seitens der GfK sind eine effiziente und transparente Anfrageausführung unter Verwendung der Aggregate und eine Aktualisierung der Aggregate bei Änderungen im Rohdatenbestand ohne Beeinflussung der gleichzeitig arbeitenden Benutzer.
Projektleitung:
Prof. em. Dr. Hartmut Wedekind

Beteiligte:
Dipl.-Inf. Andreas Bauer

Stichwörter:
Data Warehouse; Anfrageoptimierung; materialisierte Sichten

Laufzeit: 1.10.1999 - 30.9.2002

Förderer:
Deutsche Forschungsgemeinschaft

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