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E-Book

Anfragegenerierende Systeme

Anwendungsanalyse, Implementierungs- und Optimierungskonzepte

AutorHolger Schwarz
VerlagVieweg+Teubner (GWV)
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl201 Seiten
ISBN9783834897237
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis49,44 EUR
Holger Schwarz stellt Ansätze der Anfragegenerierung vor und erläutert diese an konkreten Anwendungsszenarien aus den Bereichen Business Intelligence, Workflow Management und Suchtechnologien. Betrachtet werden einzelne Anwendungen bis hin zu Werkzeugen, die bei der Anwendungsentwicklung zum Einsatz kommen. Aktuelle Ansätze zur Optimierung komplexer Strukturen generierter Datenzugriffe werden vorgestellt und ihr Optimierungspotenzial an Beispielszenarien aufgezeigt.

Dr. rer.-nat. habil. Holger Schwarz ist Privatdozent am Institut für Parallele und Verteilte Systeme der Universität Stuttgart. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Datenbanksysteme und deren Anwendungen, Datenintegration und Datenanalyse.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort6
Inhaltsverzeichnis8
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis13
1 Einleitung15
2 Grundlagen18
2.1 Zentrale Anwendungsklassen18
2.1.1 Datenbankanwendungen18
2.1.2 Information-Retrieval- und Webanwendungen20
2.2 Datenbearbeitungsanweisungen22
2.2.1 Sprachen für Datenbearbeitungsanweisungen22
2.2.2 Einbettung von Datenbearbeitungsanweisungen24
2.2.3 Komplexität von Datenbearbeitungsanweisungen25
2.3 Entwicklungsprozesse für Anwendungsprogramme26
2.3.1 Phasen der Softwareentwicklung26
2.3.2 Erstellungszeitpunkt der Datenbearbeitungsanweisungen27
2.4 Systemarchitekturen29
2.4.1 Datenbankanwendungen29
2.4.2 Webanwendungen30
2.4.3 Information-Retrieval-Anwendungen34
2.4.4 Service-Orientierte Architekturen36
2.5 Anfragegenerierende Systeme36
2.5.1 Begriffsklärung und allgemeines Systemmodell37
2.5.2 Abgrenzung zu anderen Systemklassen38
2.5.3 Generierung von Datenbearbeitungsanweisungen39
2.6 Zusammenfassung40
3 Verwendung anfragegenerierender Systeme41
3.1 Motivation für die Verwendung anfragegenerierender Systeme41
3.1.1 Flexibilität in der Reaktion auf Eingaben42
3.1.2 Flexibilität in der Anpassung an die Datenverarbeitungskomponente43
3.1.3 Komplexitätsreduktion43
3.1.4 Anpassbarkeit und Wartbarkeit44
3.2 Fragestellungen anfragegenerierender Systeme im Überblick45
3.2.1 Systemklassifikation45
3.2.2 Generierungsansätze46
3.2.3 Optimierungsansätze47
3.3 Zusammenfassung47
4 Szenarien und Systembeispiele49
4.1 Business Intelligence49
4.1.1 Systemarchitektur50
4.1.2 Generierung von Datenbearbeitungsanweisungen52
4.2 Datenmanagement in datenintensiven Workflows52
4.2.1 Systemarchitektur55
4.2.2 Generierung von Datenbearbeitungsanweisungen56
4.3 Generierung eines Repositories57
4.3.1 Systemarchitektur57
4.3.2 Generierung von Datenbearbeitungsanweisungen58
4.4 Generierung datenintensiver Webanwendungen59
4.4.1 Systemarchitektur59
4.4.2 Generierung von Datenbearbeitungsanweisungen60
4.5 Semantische Suche61
4.5.1 u3861
4.5.2 EXPOSE63
4.6 Zusammenfassung67
5 Klassifikation anfragegenerierender Systeme68
5.1 Klassifikationskriterien68
5.1.1 Generierungszeitpunkt68
5.1.2 Anfragesprache70
5.1.3 Zusammenhang der Anfragen71
5.1.4 Variabilität der Anfragen72
5.1.5 Komplexität der Anfragen73
5.1.6 Klassifikationsschema73
5.2 Einordnung der Systembeispiele74
5.2.1 Business Intelligence74
5.2.2 Datenmanagement in datenintensiven Workflows75
5.2.3 Generierung eines Repositories76
5.2.4 Generierung datenintensiver Webanwendungen76
5.2.5 Semantische Suche77
5.3 Zusammenfassung77
6 Ansätze zur Generierung von Datenbearbeitungsanweisungen79
6.1 Bewertungskriterien80
6.2 Parametrisierung82
6.2.1 Vorgehensweise82
6.2.2 Bewertung84
6.3 Template-basierte Ansätze85
6.3.1 Vorgehensweise85
6.3.2 Bewertung87
6.4 Algorithmen-basierte Ansätze88
6.4.1 Vorgehensweise88
6.4.2 Bewertung89
6.5 Zusammenfassende Bewertung der Generierungsansätze90
6.6 Abgrenzung zu anderen Ansätzen der Code- Generierung92
6.7 Einordnung der Systembeispiele94
6.7.1 Business Intelligence94
6.7.2 Datenmanagement in datenintensiven Workflows94
6.7.3 Generierung eines Repositories95
6.7.4 Generierung datenintensiver Webanwendungen96
6.7.5 Semantische Suche96
6.8 Zusammenfassung96
7 Ansätze zur Optimierung generierter Datenbearbeitungsanweisungen98
7.1 Überblick98
7.2 Analyse des Optimierungsbedarfs99
7.3 Klassifikation der Optimierungsansätze100
7.4 Optimierung bei der Anwendungsentwicklung und in der Applikation102
7.4.1 Einzeloptimierung103
7.4.1.1 Parametrisierung als Generierungsansatz103
7.4.1.2 Template-basierte Anfragegenerierung104
7.4.1.3 Algorithmen-basierte Anfragegenerierung105
7.4.2 Homogene Optimierung105
7.4.2.1 Parametrisierung als Generierungsansatz105
7.4.2.2 Template- und algorithmen-basierte Anfragegenerierung106
7.4.3 Heterogene Optimierung106
7.5 Optimierung durch das Datenmanagementsystem106
7.5.1 Einzeloptimierung107
7.5.2 Homogene Optimierung108
7.5.3 Heterogene Optimierung108
7.6 Optimierung durch eine separate Komponente109
7.6.1 Einzeloptimierung109
7.6.2 Homogene Optimierung110
7.6.3 Heterogene Optimierung110
7.7 Zuordnung der Optimierungsansätze111
7.8 Zusammenfassung115
8 Vertiefung und Bewertung ausgewählter Optimierungsansätze117
8.1 Anfrageoptimierung in Datenbanksystemen118
8.2 Multi-Query-Optimierung in Datenbanksystemen121
8.2.1 Einsatzgebiete und Weiterentwicklungen122
8.2.2 Anwendbarkeit für anfragegenerierende Systeme124
8.3 CGO-Ansatz zur Optimierung von Anfragesequenzen125
8.3.1 Voraussetzungen und Ziele125
8.3.2 Optimierungsansatz128
8.3.3 Klassifikation der Optimierungsregeln131
8.3.3.1 Regelklasse 1131
8.3.3.2 Regelklasse 2133
8.3.3.3 Regelklasse 3134
8.3.4 Heuristischer CGO-Ansatz136
8.3.5 Kostenbasierter CGO-Ansatz138
8.3.5.1 Kostenberechnung im CGO-Ansatz140
8.3.5.2 Histogrammpropagation143
8.3.6 Effektivität und Effizienz der Optimierung144
8.3.7 Zusammenfassung der Coarse-Grained-Optimierung150
8.4 PGM-Optimierung des Datenmanagements in Workflows150
8.4.1 Voraussetzungen und Ziele151
8.4.2 Optimierungsansatz152
8.4.3 Klassifikation der Optimierungsregeln158
8.4.4 Anforderungen an eine interne Repräsentation159
8.4.5 Das Prozessgraphmodell163
8.4.6 Optimierungsregeln auf Basis von PGM168
8.4.7 Eigenschaften des Prozessgraphmodells171
8.4.8 Kontrollstrategie173
8.4.9 Effektivität der Optimierung176
8.4.10 Zusammenfassung der PGM-Optimierung180
8.5 Bewertung der Optimierungsansätze181
8.5.1 Bewertung hinsichtlich Effektivität und Ausgereiftheit181
8.5.2 Bewertung im Kontext anfragegenerierender Systeme183
8.5.3 Einsatzmöglichkeiten in den Systembeispielen186
8.5.3.1 Business Intelligence186
8.5.3.2 Datenmanagement in datenintensiven Workflows187
8.5.3.3 Generierung von Repositories und datenintensiven Webanwendungen187
8.5.3.4 Semantische Suche188
8.6 Zusammenfassung189
9 Zusammenfassung und Ausblick190
9.1 Resümee190
9.2 Ausblick194
10 Literaturverzeichnis196

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