Analyse und Einsatzmöglichkeiten horizontaler Partitionierung in Oracle Datenbanken

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Motivation und Ziele der Arbeit
• Abgrenzung
• Aufbau und Struktur der Arbeit
• Grundlagen
• Online Transaction Processing (OLTP)
• Konsistenzkonzepte
• CAP-Theorem
• BASE
• ACID
• NoSQL
• Cassandra
• MongoDB
• Oracle DB Grundlagen
• Oracle Global Data Services
• Connection Pools
• Sharding
• Definition Sharding
• Definition Skalierbarkeit
• Architektur Oracle Sharding
• Oracle Sharding Datenmodell und Applikationsanforderungen
• Lizenzen
• Oracle Real Application Cluster (RAC)
• Architektur
• Oracle Sharding
• Vorbereitung
• Vorbereitung der Applikation
• Vorbereitung Hardware/Deployment
• Aufbau einer Sharding Umgebung
• Installation/Einrichtung
• Erstellen der Sharded Database (SDB)
• Erstellen des Schemas der SDB
• Vergleich mit RAC unter verschiedenen Kriterien
• Evaluieren der Kriterien
• Architektur
• Kompatibilität
• Hochverfügbarkeit
• Skalierbarkeit
• Datenverteilung
• Total Cost of Ownership
• CAP-Theorem
• Fazit
• Vergleich mit NoSQL unter verschiedenen Kriterien
• Evaluieren der Kriterien
• Architektur
• Skalierbarkeit
• ACID
• Relationale Abfragen/SQLS
• Replikation/Hochverfügbarkeit
• CAP-Theorem
• Total Cost of Ownership
• Entscheidungsmatrix

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorthesis analysiert und untersucht die Möglichkeiten der horizontalen Partitionierung in Oracle Datenbanken. Ziel der Arbeit ist es, ein tiefergehendes Verständnis für die Architektur, die Funktionsweise und die Einsatzmöglichkeiten von Oracle Sharding zu entwickeln. Dabei werden die Vor- und Nachteile von Sharding im Vergleich zu traditionellen Ansätzen wie Oracle Real Application Cluster (RAC) und NoSQL-Datenbanken beleuchtet.

• Horizontale Partitionierung in Oracle Datenbanken
• Vergleich von Oracle Sharding, RAC und NoSQL-Datenbanken
• Bewertung von Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und Kosten
• Analyse der Anforderungen und Einsatzszenarien für Oracle Sharding
• Bewertung der Auswirkungen auf die Architektur und das Datenmodell

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung: Das Kapitel gibt einen Überblick über die Motivation und die Ziele der Arbeit sowie die Abgrenzung des Themas. Es werden die wichtigsten Themen der Arbeit und der Aufbau der Thesis erläutert.
• Grundlagen: In diesem Kapitel werden die grundlegenden Konzepte und Technologien vorgestellt, die für das Verständnis von Oracle Sharding essenziell sind. Dazu zählen Online Transaction Processing (OLTP), Konsistenzkonzepte wie CAP-Theorem, BASE und ACID, NoSQL-Datenbanken wie Cassandra und MongoDB, Oracle DB Grundlagen wie Global Data Services und Connection Pools, sowie eine detaillierte Einführung in das Konzept des Shardings.
• Oracle Sharding: Dieses Kapitel behandelt die praktische Implementierung und Anwendung von Oracle Sharding. Es beleuchtet die Vorbereitungsschritte für die Anwendung von Sharding, den Aufbau einer Sharding-Umgebung und die Unterschiede von Oracle Sharding zu anderen Technologien wie Oracle Real Application Cluster (RAC) und NoSQL-Datenbanken.

Schlüsselwörter

Oracle Sharding, horizontale Partitionierung, Datenbanken, Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit, RAC, NoSQL, CAP-Theorem, ACID, BASE, Total Cost of Ownership, Datenmodell, Architektur, Performance, Einsatzszenarien, Vergleich, Analyse.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Oracle Sharding?

Oracle Sharding ist eine Technologie zur horizontalen Partitionierung von Daten über mehrere unabhängige Datenbanken hinweg, um eine lineare Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit zu erreichen.

Wie unterscheidet sich Sharding von Oracle RAC?

Während RAC auf einer Shared-Storage-Architektur basiert, nutzt Sharding eine Shared-Nothing-Architektur, was die Skalierbarkeit über geografische Grenzen hinweg vereinfacht.

Welche Rolle spielt das CAP-Theorem in dieser Analyse?

Das CAP-Theorem wird genutzt, um die Kompromisse zwischen Konsistenz (Consistency), Verfügbarkeit (Availability) und Partitionstoleranz (Partition Tolerance) bei Sharding-Umgebungen zu bewerten.

Für wen ist Oracle Sharding besonders geeignet?

Es richtet sich an Unternehmen mit sehr großen OLTP-Datenbeständen, die eine extreme Skalierbarkeit und geringe Latenzzeiten für global verteilte Nutzer benötigen.

Was bietet die in der Arbeit erwähnte Entscheidungsmatrix?

Die Matrix hilft Entscheidern und Administratoren dabei, basierend auf Kriterien wie Kosten, Skalierbarkeit und ACID-Konformität die richtige Technologie (Sharding, RAC oder NoSQL) zu wählen.