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Studienarbeit aus dem Jahr 2003 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: Sehr gut, Johannes Kepler Universitat Linz (Institut fur Data and Knowledge Engineering), 12 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Um langfristige Entscheidungen treffen zu koennen, muss das Management einer Organisation grosse Mengen an Daten verarbeiten, die ublicherweise in relationalen Datenbanken (RDBMS) gespeichert sind und SQL als Abfragesprache benutzen. Operative Datenbanken unterstutzen diesen Prozess der Entscheidungsfindung allerdings nur ungenugend. Ein Data Warehouse soll diese Unzulanglichkeiten der operativen Datenhaltung beheben. Es wird daher auch als Decision Support System (DSS) bezeichnet. Zur Findung von strategischen Entscheidungen werden die Daten aus herkoemmlichen Datenquellen herausgeholt, transformiert, bereinigt, aggregiert und schliesslich redundant im Data Warehouse abgelegt. Dieser Prozess wird in regelmassigen Abstanden durchgefuhrt, um die Aktualitat der Daten zu gewahrleisten. Nach einer UEbersicht uber die existierenden Data Warehouse Topologien folgt eine kurze Einfuhrung in den Entwurf multidimensionaler Datenstrukturen. Der darauffolgende Abschnitt behandelt komplexe OLAP Abfragen anhand des MD-Join Operators. Weiters werden verschiedene relationale Operatoren in Verbindung mit dem MD-Join und die verteilte Auswertung von MD-Joins erlautert. Anschliessend werden einige Reduktionsalgorithmen zur Optimierung verteilter OLAP Abfragen erklart. Im darauffolgenden Abschnitt folgt die Realisierung des MD-Joins durch Abfragesprachen auf Basis von Standard SQL und EMF-SQL (Extended Multi-Feature SQL). Letzteres bietet einige Vorteile in der Formulierung von Verschachtelten Aggregaten.

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9783638656443

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