Daten bilden die Grundlage für die Datenanalyse. Organisationen sind auf Datenbanken angewiesen, um diese Daten zu speichern und auf sie zuzugreifen. Die Optimierung von Datenbankarchitektur und -verwaltung mithilfe von Intel® Technik kann die Analyseleistung steigern und die Analysestrategie Ihres Unternehmens voranbringen. Verschiedene Arten von Datenbanken sind für unterschiedliche Typen von Daten und Anwendungen konzipiert.
Daten bilden die Grundlage für die Datenanalyse. Organisationen sind auf Datenbanken angewiesen, um diese Daten zu speichern und auf sie zuzugreifen. Die Optimierung von Datenbankarchitektur und -verwaltung mithilfe von Intel® Technik kann die Analyseleistung steigern und die Analysestrategie Ihres Unternehmens voranbringen. Verschiedene Arten von Datenbanken sind für unterschiedliche Typen von Daten und Anwendungen konzipiert.
Datenbanktechnologien im Überblick:
- Datenbankverwaltungssysteme (Database Management Systems, DBMSs) ermöglichen es den Benutzern auf Daten zuzugreifen und diese zu bearbeiten.
- Unterschiedliche Typen von DBMS-Software eignen sich für die Speicherung und Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen und können für eine Reihe von Workloads optimiert werden.
- Intel arbeitet an der Optimierung von Datenbanksystemen mit für Datenbanken konzipierter Rechentechnik, darunter CPUs, FPGAs und Beschleuniger. Darüber hinaus bieten wir Datenspeicher-, Arbeitsspeicher- und Netzwerk-Technik sowie Softwarebibliotheken und Unterstützung für die Open-Source-Entwicklung, einschließlich Java und Linux.
Datenbanken – also Systeme, die Daten anordnen und speichern – bilden die Grundlage jeder Analysestrategie. Das Finden einer Lösung mit geeigneter Struktur und grundlegender Architektur für Ihre Datenbanksysteme kann den Unterschied zwischen einer sehr gut unterstützten Struktur mit gutem Mehrwert und einer Struktur, die unter ihrem eigenen Gewicht zusammenbricht, ausmachen.
Datenbanken kommen üblicherweise in der zweiten Stufe der Daten-Pipeline ins Spiel: der Datenverarbeitung (die Phase der „Vorbereitung und Speicherung“). Analyseanwendungen und -plattformen nutzen die in Datenbanken enthaltenen Informationen, um Organisationen dabei zu unterstützen, die Vergangenheit zu verstehen und Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.
Von Banken, die Finanztransaktionen analysieren, um Betrug aufzudecken, bis hin zu intelligenten Landwirtschaftsunternehmen, die Videos zur Reduzierung des Einsatzes von Pestiziden verwenden. Organisationen sind auf Datenbanken angewiesen, die für die jeweiligen Aufgaben optimiert sind. Bei der Wahl von Datenbanksoftware und -systemen ist es für Unternehmen entscheidend, sich für eine Technik zu entscheiden, die das zu lösende Problem effektiv löst.
Der reibungslose Betrieb Ihrer Datenbank hängt nicht nur von der Software, sondern auch der Hardware ab. Mit der passenden Infrastruktur – einschließlich verschiedener Arten von Rechentechnik (CPUs, FPGAs und Beschleunigern), Datenspeicher, Arbeitsspeicher, Netzwerktechnik, Softwarebibliotheken und Java-Optimierungen – kann die Leistung von Datenbanken verbessert und die Datenbankverwaltung vereinfacht werden.
DBMS-Software
DBMS-Software ermöglicht es, Informationen in einer Datenbank zu speichern und abzurufen. DBMS-Software umfasst nicht nur eine Benutzeroberfläche, die die Interaktion mit der Datenbank ermöglicht, sondern auch Optimierungen, die Workloads priorisieren und einen schnelleren Zugriff ermöglichen.
Zu den beliebtesten DBMS-Softwareprogrammen gehören Oracle, SAP HANA, Microsoft* SQL Server, Splunk und Apache Cassandra. Jedes DBMS verwendet spezifische Arten von Datenstrukturen wie Bäume, Arrays, Stacks und Diagramme, um Daten anzuordnen und effektiver verwalten zu können.
Datenbankarten
Bei der Unternehmensanalyse geht es darum, Mehrwert aus vielen Arten von Daten, die aus zahlreichen Quellen stammen, zu ziehen. Um eine Analysestrategie zu optimieren, ist es erforderlich, auf Datenbankebene zu beginnen. Sie sollten sich daher für ein DBMS entscheiden, das Ihre spezifischen geschäftlichen Anforderungen effektiv erfüllen kann. Es bestehen wesentliche Vor- und Nachteile in Bezug auf Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Keine Datenbanktechnik kann alle drei Eigenschaften erfüllen. Dieses Konzept – bekannt als das CAP-Theorem – besagt, dass eine Organisation sich entscheiden muss, welche dieser Stärken von Datenbanken für ihre besonderen Geschäftsanforderungen am wichtigsten sind.
Die Datenbanken können vor Ort oder in der Cloud gehostet werden. Cloud-Datenbanken sind für ihre Skalierbarkeit bekannt. Einige Unternehmen ziehen es jedoch vor, die Daten lokal zu verwalten, um mehr Kontrolle über die Sicherheit zu haben, insbesondere in regulierten Branchen.Ihre Programmierspra
che definiert Datenstrukturen und ist für die Bearbeitung und Analyse von Daten entscheidend. Bei verschiedenen Datenbankprodukten und -typen werden Programmiersprachen verwendet, die für bestimmte Datentypen, Funktionen und Anwendungsfälle optimiert sind. Viele große Unternehmen benötigen mehrere Arten von Datenbanken, um ihre Daten effektiv anzuordnen und einzusetzen.
Relationale Datenbanken
Bei relationalen Datenbanken, die auf standardisierten Datentabellen basieren, die Beziehungen zwischen Daten darstellen, wird häufig die Structured Query Language (SQL) verwendet. Relationale Datenbanken eignen sich sehr gut für die Verwaltung strukturierter Daten mit konsistenten Regeln und Beziehungen, wie z. B. bei Finanztransaktionen oder der Bestandsverfolgung. Beispiele für relationale Datenbanksoftware sind Oracle, Microsoft* SQL Server, IBM DB2 und Azure SQL.
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OLTP
OLTP (Online Transactional Processing) ist eine Kategorie der Datenverarbeitung, bei der transaktionsorientierte Aufgaben im Mittelpunkt stehen. OLTP umfasst in der Regel das Einfügen, Aktualisieren und/oder Löschen kleiner Datenmengen in einer Datenbank. Einer der gebräuchlichsten Anwendungsbereiche für Datenbanken ist die Transaktionsverarbeitung. OLTP ist ein Verfahren für den Zugriff auf Datenbanken, das speziell auf die Transaktionsverarbeitung mit vielen gleichzeitigen Benutzern ausgerichtet ist. OLTP ist eine gängige Methode bei der Nutzung von Oracle-, IBM- und Microsoft-Datenbanken. -
OLAP
Um eine große Menge an historischen Informationen für Analysezwecke zu überprüfen, können Unternehmen Online Analytical Processing (OLAP) verwenden. Bei OLAP-Abfragen wird in der Regel ein mehrdimensionales Datenmodell verwendet, wobei in einigen Fällen auch relationale Datenmodelle verwendet werden. Data-Warehouses sind eine spezielle Art des OLAP, die speziell für die Datenanalyse konzipiert wurde.
Objektorientierte Datenbanken
In einer objektorientierten Datenbank werden Informationen als Objekte und Klassen von Objekten dargestellt. Eine Mischform aus objektorientierten und relationalen Datenbanken wird als objektrelationale Datenbank bezeichnet.
Nicht relationale Datenbanken
Nicht relationale Datenbanken, manchmal auch NoSQL-Datenbanken genannt, lösen sich von der Tabellenstruktur. Diese Datenbanken, die in der Regel Metadaten für Organisationen verwenden, eignen sich besonders für die Verwaltung nicht strukturierter Daten und komplexer Datentypen wie Bilder und Videos. MongoDB und Apache Cassandra sind Beispiele für beliebte nicht relationale Datenbanksoftware.
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Schlüsselwert-Datenbank
Dies ist die einfachste Form einer NoSQL-Datenbank und wird gelegentlich auch als Schlüsselwert-Speicher bezeichnet. Die NoSQL-Datenbanken von Redis und Oracle sind beides Schlüsselwert-Datenbanken, die eine Hash-Tabelle verwenden, um Daten unter Verwendung eines eindeutigen identifizierenden „Schlüssels“ zu speichern und abzurufen. -
Breitspaltenspeicher
Bei Breitspaltenspeichern werden die Daten in Spalten mit zusammengehörenden Informationen gespeichert. Cassandra ist die am weitesten verbreitete dieser Datenbanken, die Skalierbarkeit und schnelle Abfragen für große Datenbasen bieten. -
Dokumentenorientierte Datenbanken
Dokumentenorientierte Datenbanken, gelegentlich auch Dokumentspeicher genannt, speichern Daten als komplexe Datensätze, die „Dokumente“ genannt werden und Metadaten oder Informationen über die Daten selbst enthalten. Dokumente können beliebige Datentypen enthalten, einschließlich Bilder und Videos. -
Graphdatenbanken
Eine weitere Art von NoSQL-Datenbanken sind Graphdatenbanken, die auf Graphstrukturen basieren, um so Beziehungen zu definieren und Daten zu speichern. Graphdatenbanken sind so konzipiert, dass sie schnelle Abfragen und die Verarbeitung großer Datenmengen für stark miteinander verknüpfte Informationen ermöglichen. Sowohl bei SAP HANA als auch bei OrientDB werden Graphdatenbank-Modelle verwendet.
Innovationen von Intel – von Prozessoren über Bibliotheken bis hin zu Java-Optimierungen – steigern die Datenbankleistung und erleichtern die Datenbankverwaltung für Unternehmen weltweit.
Intel® Technik für die Datenbankverwaltung
Die Optimierung von Datenbanken, die massiv skalierte Datenbasen verwenden, erfordert Hardware, die Datenbank- und Analyse-Workloads effektiv unterstützen kann.
Das Zusammenspiel von Rechentechnik und Arbeitsspeicher muss höchst wirkungsvoll sein, wobei die Verarbeitungsanweisungen dafür sorgen müssen, dass Abfragen und Datenströme stets schnell ablaufen. Die Datenspeicherung und der Datenzugriff hängen vom Tiering ab, bei dem zeitkritische und kritische Workloads automatisch priorisiert werden.
Intel fördert Innovationen auf Halbleiterebene, indem Anweisungen wie AVX-512 und TMUL zur Beschleunigung der Datenverarbeitung integriert werden.
Intel unterstützt nicht nur Datenbanken mit Hardware, die auf Leistungsfähigkeit ausgelegt ist, sondern arbeitet auch daran, die Entwicklung von Open-Source-Software zu verbessern. Ein gesamtes Team bei Intel widmet sich der Java-Optimierung mit dem Ziel, die Entwicklung in der Community der Entwickler von Open-Source- und Datenbankanwendungen zu beschleunigen.
Intel® Technik und Software für die Datenbankverwaltung
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Die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren der neuesten Generation unterstützen Ihre bevorzugten Datenbanksysteme und -Tools mit Optimierungen auf Halbleiterebene und sind darauf ausgelegt, Datenbank-Workloads auszulagern und die Rechenleistung zu verbessern. |
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Der persistente Intel® Optane™ Speicher ist mit skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren der neuesten Generation erhältlich. Der persistente Intel® Optane™ Speicher bietet einen Leistungsschub für eine Reihe von DBMS-Plattformen und -Anwendungen und ermöglicht die Optimierung von Datenbanken im Arbeitsspeicher für erweiterte Datenanalysen. |
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Intel® SSDs einschließlich Intel® Optane™ SSDs und Intel® NVMe-SSDs bieten Datenspeicher mit hoher Lese-Schreib-Lebensdauer und Langlebigkeit. Datenbanken können einen kontinuierlichen Strom von Schreib-Lese-Operationen mit hervorragender Langlebigkeit pro Drive verarbeiten. |
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Intel® Ethernet-Netzwerkadapter, Controller und Zubehör sind in einer Reihe von GbE-Optionen erhältlich. Die weltweite Verfügbarkeit und umfassenden Kompatibilitätstests machen Intel® Ethernet-Produkte zur bevorzugten Produktwahl für die Konnektivität bei Datenbanken. |
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Softwarebibliotheken1 |
Intel® Softwarebibliotheken, darunter das Storage-Performance-Development-Kit (SPDK) und das Data-Plane-Development-Kit (DPDK), beschleunigen die Entwicklung von Datenbankanwendungen und helfen Entwicklern bei der Optimierung der Datenbankleistung. |
Vorbereitung von Datenbanken für eine optimierte Leistung
Eine effektive Analysestrategie hängt davon ab, dass die richtige Datenbanktechnik mit den richtigen Datentypen zusammenarbeitet. Sobald Ihre Analysestrategie zunehmend an Ausgereiftheit gewinnt und mehrere Arten von Informationen über mehrere Anwendungen hinweg nutzt, ist es wahrscheinlich, dass Ihr Unternehmen viele Arten von Datenbanken und mehrere Datenbankanbieter verwenden wird.
Intel hat es sich zum Ziel gesetzt, die Datenbankverwaltung mithilfe einer breiten Palette von Hardware-Produkten und -Funktionen, die auf Datenbanken zugeschnitten sind, sowie von Softwarebibliotheken, Tools und Optimierungen zu optimieren. Von der Entwicklung von Computerchips bis zur Softwareentwicklung – Intel arbeitet daran, die derzeit größten Namen im Bereich der Datenbanktechnik zu unterstützen und Innovationen für die Zukunft voranzutreiben.