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HintergrundPerformance-Optimierung im Data Warehouse Dieses Dokument in der Navigationsstruktur finden

 

Die Performance der Data-Warehouse-Prozesse hängt von verschiedenen Faktoren ab. Eine gute System-Performance fängt beim Design des Datenmodells an. Eine Layered Scalable Architecture (LSA) ist der Grundstein für ein Performance-optimiertes Data Warehouse. Daher sollten Sie eine Strategie entwickeln, in der Ihr Datenmodell an Ihren konkreten Anforderungen ausgerichtet ist und nach den Richtlinien der LSA sorgfältig geplant und umgesetzt wird. Somit können Sie spätere architekturbedingte Engpässe im Vorfeld abfangen. Neben einer durchdachten Schichten- und Datenarchitektur spielt die Datenlogistik eine Rolle, um z.B. zu verhindern, dass Prozesse wie die Aktivierung von DataStore-Objekt-Daten sich sperren und so zu Verzögerungen führen. Weiterhin sind die jeweiligen Datenbank-Spezifika zu berücksichtigen, wenn Sie das System einrichten. Schließlich stehen Ihnen taktische Möglichkeiten zur Verfügung, um im laufenden Betrieb die Laufzeit Ihres Systems zu verbessern. Das Thema Performance wird meist erst nach einiger Betriebszeit Ihres BI-Systems sichtbar, wenn das Datenvolumen stark gewachsen ist. Sie können auch dann noch einiges an der Performance verbessern, wenn Sie die hier aufgeführten Tipps beachten.

Im folgenden Abschnitt werden Ihnen die einzelnen Maßnahmen zur Performance-Verbesserung im Data Warehouse vorgestellt. Die Dokumentation erläutert die Themen Extraktion, Ladeprozesse und weitere Verarbeitungsprozesse im Data Warehouse unter Performance-Gesichtspunkten und beschreibt Aspekte der Datenhaltung, Lastverteilung und Möglichkeiten der Laufzeitanalyse. Wir beschränken uns dabei auf die Möglichkeiten des BI-Systems, beim Design der Prozesse und Objekte sowie während der Laufzeit die Performance zu verbessern, und gehen nicht auf Architekturgesichtspunkte, Datenlogistik und Datenbankspezifika ein. Die Tipps richten sich an erfahrene Systemadministratoren oder Berater, die diese wie eine Checkliste bei der Modellierung oder in der Administration des laufenden Betriebs verwenden können.