Bitmap Indizes und ihre Einsatzmöglichkeiten (eBook, ePUB)
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1 , Fachhochschule Kufstein Tirol, Sprache: Deutsch, Abstract: Für das schnelle Auffinden von Daten in einer Datenbank werden Indizes verwendet. Heutzutage unterstützen einige Datenbanken, unter anderem Oracle und DB2, die Verwendung von Bitmap Indizes. Im Gegensatz zu B-Tree Indizes sind sie vor allem für Spalten geringer Kardinalität und für multidimensionale Abfragen geeignet. Speziell durch die Verbreitung von Data Warehouses und die Notwendigkeit, statistische Auswertungen über große Datenmeng...
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1 , Fachhochschule Kufstein Tirol, Sprache: Deutsch, Abstract: Für das schnelle Auffinden von Daten in einer Datenbank werden Indizes verwendet. Heutzutage unterstützen einige Datenbanken, unter anderem Oracle und DB2, die Verwendung von Bitmap Indizes. Im Gegensatz zu B-Tree Indizes sind sie vor allem für Spalten geringer Kardinalität und für multidimensionale Abfragen geeignet. Speziell durch die Verbreitung von Data Warehouses und die Notwendigkeit, statistische Auswertungen über große Datenmengen durchzuführen, gewinnen Bitmap Indizes an Bedeutung. Ziel dieser Arbeit ist es, Bitmap Indizes näher zu beleuchten und mit den traditionellen B-Tree Indizes zu vergleichen. Es wird herausgearbeitet, unter welchen Umständen der Einsatz von Bitmap Indizes Vorteile bringt und wann von ihrer Verwendung abgesehen werden sollte. Nach einer kurzen Einführung in die Thematik, werden B-Tree Indizierung und Bitmap Indizierung vorgestellt und in einer Fallstudie anhand einer Oracle Beispieldatenbank praktisch gegenübergestellt. Bitmap Indizes überzeugen durch ihre kompakte Größe und bieten Geschwindigkeitsvorteile bei einer Vielzahl komplexer Abfragen über große Datenmengen hinweg. Sie können nicht nur für Attribute mit sehr kleiner Kardinalität, sondern durchaus auch für Attribute mittlerer bis höherer Kardinalität effizient eingesetzt werden. Die größten Performance-Verbesserungen bieten Bitmap Indizes bei der Beantwortung komplexer Kombinationen, wenn die resultierende Selektivität so hoch ist, dass nur noch wenige Datensätze tatsächlich betrachtet werden müssen.
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