In-Memory Computing

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

aus dem Masterstudiengang: keine

aus dem Bachelorstudiengang: Grundlegende Kenntnisse der Wirtschaftsinformatik, insbesondere Informationssysteme und Datenbanken, Grundkenntnisse im Anfertigen von Studienarbeiten, Basiskenntnisse in der Präsentation von Ergebnissen.

LERNZIELE

Die Studierenden kennen Konzepte des In-Memory Computing, um sie im Rahmen einer späteren beruflichen Tätigkeit im Bereich der Datenbankkonzeption und -administration anzuwenden.

FACH- & METHODENKOMPETENZEN

1. Die Studierenden erlernen die grundlegende Funktionsweise von spaltenorientierten Hauptspeicherdatenbanken am Beispiel von SAP HANA.
2. Sie lernen die Entwicklung von Anwendungen unter Verwendung von Datenbank-Operatoren .

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZEN

1. Gruppenarbeit: Die Studierenden erarbeiten sich Teilgebiete eigenständig und in Kleingruppen.
2. Übungen: Die Studierenden erlernen an Beispielen Konzepte zur Datenspeicherung und -komprimierung.

Die Fortschritte im Bereich der Hardwareentwicklung der letzten Jahre bilden die Grundlage für das In-Memory Computing, dessen Konzepte und Techniken im Rahmen dieser Lehrveranstaltung am Beispiel von SAP HANA vorgestellt werden sollen. SAP HANA ist eine Entwicklungsplattform für Softwareanwendungen und besteht im Kern aus einer In-Memory Datenbank, die sich aus einer Kombination aus Hard- und Software zusammensetzt und vermöge der In-Memory Technologie den gegenüber Festplatten erheblich schneller zugreifbaren Arbeitsspeicher des Computers zur Datenhaltung nutzt, wodurch Auswertungen großer Datenmengen mit hoher Performance möglich werden. Dadurch werden die Daten nicht, wie bei Datenbanken sonst üblich, zur Verarbeitung und Analyse von einer Festplatte in den Arbeitsspeicher geladen (kopiert), sondern vollständig im Hauptspeicher gehalten, womit eine Durchführung transaktionaler (OLTP) und analytischer (OLAP) Verfahren im selben System und die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen (Big Data) nahezu in Echtzeit möglich werden. SAP HANA verwendet dafür neben einer spaltenorientierten Datenhaltung (im Vergleich zur herkömmlichen, in relationalen Datenbanken eingesetzten zeilenorientierten Datenspeicherung) verschiedene Techniken zur Komprimierung der Daten.

1. Moodle: Alle relevanten Unterlagen finden sich in Moodle. Die TeilnehmerInnen schreiben sich dort bitte ein, um Zugriff auf das Vorlesungsunterlagen und die Aufgabenblätter zu bekommen.
2. Seminaristischer Unterricht: Vorlesungsunterlagen
3. Übung: Aufgabenblätter

• H. Plattner, Lehrbuch In-Memory Data Management, Springer Gabler, Wiesbaden, 1. Auflage (2013).
• H. Plattner, B. Leukert, The In-Memory Revolution: How SAP HANA Enables Business of the Future, Springer International Publishing, Switzerland (2015).