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  • Von: Sebastian Höing
  • Datenbank Infrastruktur & Middleware
  • 12.09.2016

In-Memory: "Analyse vor Einsatz ist unerlässlich"

Mila Friedman hat schon viele knifflige Datenbank-Probleme gelöst. Sie arbeitet seit Jahren bei Lufthansa Systems in den Bereichen Datenbank-Engineering und Applikations-Betreuung. In ihrem Vortrag auf der kommenden DOAG 2016 Konferenz + Ausstellung spricht sie über den gut geplanten Einsatz der In-Memory-Option für Datenbanken.

Mila Friedman hat schon viele knifflige Datenbank-Probleme gelöst. Sie arbeitet seit Jahren bei Lufthansa Systems in den Bereichen Datenbank-Engineering und Applikations-Betreuung. In ihrem Vortrag auf der kommenden DOAG 2016 Konferenz + Ausstellung spricht sie über den gut geplanten Einsatz der In-Memory-Option für Datenbanken.

Frau Friedman, nach Ihrer langjährigen Tätigkeit im Bereich Datenbank- Engineering sind Sie in die Applikations-Betreuung gewechselt. Wie profitieren Sie von Ihren Erfahrungen in beiden Bereichen?

Das ist ein riesiger Vorteil, weil ich mich als Applikations-Betreuerin auch gut im Bereich der Datenbank-Administration auskenne und weiß, wie Datenbanken funktionieren.

Welche Gründe für den Einsatz von In-Memory gibt es?

Oracle In-Memory eignet sich für größere Data-Warehouses und große OLTP-Umgebungen mit komplexen und selektiven Datenanalysen. Die Kunden können die Datenbanken ohne große Applikations-Änderungen auf In-Memory-Datenbanken migrieren. Ein weiterer Vorteil ist, dass anstatt aller nur die ausgewählten Daten im Arbeitsspeicher abgelegt werden können.

Warum sollte man den Einsatz vorher genauer analysieren?

Die Analyse ist für die Umsetzung unerlässlich. Vor der Entscheidung für den Einsatz von In-Memory, müssen die wichtigsten und zeitintensivsten Statements der eingesetzten Applikation analysiert werden. Ergibt diese Analyse, dass In-Memory eine geeignete Lösung sein kann, spielt immer noch die Infrastruktur eine große Rolle. Sollte In-Memory keine sinnvolle Option sein, kann einerseits durch die Optimierung des Statements und andererseits durch die sinnvolle Veränderung der Infrastruktur ein starker Performance-Schub erzielt werden.

Warum ist performanter Storage dabei immer noch sehr wichtig?

Die Datenbank kann mit In-Memory-Technologie viele Abfragen in Sekundenbruchteilen bearbeiten, aber nur, wenn eine entsprechende IT-Infrastruktur vorhanden ist. Dazu gehört auch ein schneller Storage. Nicht wenige denken, wenn die In-Memory-Funktion eingeschaltet wird, dann würde sofort alles schneller laufen. Aber für einige Operationen, zum Beispiel für Sort, finden immer noch Storage-Zugriffe statt.

Wieviel Know-how ist für solch ein Projekt nötig?

Hier wird jemand gebraucht, der die Applikation und die Datenbankarchitektur versteht und Performance Tuning auf allen Ebenen durchführen kann.