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In-Memory-Datenbank

In-Memory-Datenbanken, auch bekannt als IMDB oder Hauptspeicher-Datenbanken, werden für besonders großen Datenmengen eingesetzt, wo relationale Datenbanken an ihre Grenzen kommen.

Sie legen Daten im Hauptspeicher ab und erreichen dadurch wesentlich schnellere Antwortzeiten. Die Daten werden im Systemspeicher in komprimierter, nicht-relationaler Form gehalten.

Die In-Memory-Datenbank (IMDB) gehört zu den analytischen Datenbanken. Sie bietet ausschließlich lesenden Zugriff und wird meist für die Datenhaltung historischer Daten verwendet. In den meisten Fällen sind IMDB Teil eines Data Warehouse.

Möglich wurden die In-Memory-Datenbanken durch die Entwicklung von 64-Bit-Prozessoren, günstigen RAM-Preisen, sowie durch die Entwicklung von Multi-Core-Servern.

In-Memory-Datenbank vs. relationale Datenbank

Die Vorteile der IMDB liegen in der schnelleren Antwortzeit. Indizierungen fallen weg oder werden stark reduziert. Die Kosten für Datenbankabfragen werden dadurch minimiert und Reaktionszeiten deutlich verkürzt.

Gerade im Big-Data Umfeld, in dem große Datenmassen verwaltet und ausgewertet werden, ist die In-Memory-Datenbank einer relationalen Datenbank voraus. Wenn es um die Verarbeitung großer Mengen Bilder, Videos und Audiodateien geht, tritt die IMDB ebenfalls klar in den Vordergrund.

Anwendungsfall für eine In-Memory-Datenbank

Anbieter von In-Memory-Datenbanken sind SAP, Oracle, IBM, Microsoft, Pivotal und Teradata. Die IMDB des Herstellers SAP nennt sich HANA. SAP HANA wird in der Regel als Teil eines Data Warehouses eingesetzt. Die damit arbeitenden Unternehmen arbeiten von der Sache her wie mit relationalen Datenbanken: Sie werten Daten aus. Allerdings ist SAP HANA je nach Anwendungsfall 100 – 1000-mal schneller.

Hier einige Beispiele der konkreten Anwendung von SAP HANA:

  • Analyse von Onlinespielen (Honey Tracks)
  • Wahrscheinlichkeitsanalyse für Handel, Finanzen und Fertigung (Blue Yonder)
  • Prüfung des ökologischen Wertes von Produkten (Myspotworld)
  • DNA-Sequenzierung zur Vorhersage der Wirkung von Medikamenten (Alacris Theranostics)
  • Tracking des Energieverbrauchs in Echtzeit (Alcento)
  • Analyse von Effizienz und Qualität von SAP-Landschaften (VMS)

Am Beispiel der Honey Tracks GmbH wird deutlich wie wichtig die Analyse von Daten sein kann. Das Unternehmen analysiert frei zugängliche Online-Spiele und wertet das Verhalten der Spieler aus, die mit echtem Geld Spielgegenstände oder Spielwährung erwerben. Online-Spiele sind mittlerweile eine milliardenschwerer Markt.

Das Unternehmen führt vorrangig Analysen durch, um den Spieleanbietern Möglichkeiten aufzuzeigen, wie die Nutzer in zahlende Kunden verwandelt werden können.

Die Wahrscheinlichkeitsanalyse der Firma Blue Yonder setzt sogar noch einen Schritt früher an. Hier wird anhand historischer Daten die Wahrscheinlichkeit von Absatzmengen und Angebotsknüllern errechnet. Die Bewegungen der Finanz- und Wirtschaftsmärkte in der Vergangenheit geben Aufschluss über die wahrscheinlichen Bewegungen in der Zukunft.

Zukunft von In-Memory-Datenbanken – Hype oder schon Realität?

In-Memory-Datenbanken stellen die Zukunft der Big Data Datenbankanwendungen dar. Herkömmliche relationale Datenbanken wird es natürlich auch weiterhin geben. Wenn es aber um Analysen großer Datenmengen geht, bei denen Zusammenhänge in möglichst sehr kurzer Zeit hergestellt werden müssen, sind die IMDB unverzichtbar.

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Autor: Markus
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