Data Warehouse Technologien

ment CREATE TABLE AS SELECT zur Verfügung, mit dem neben dem parallelen

Beladen von Tabellen auch eine Reorganisation der Tabellen, z.B. mittels In-

dexstruktur oder Sortierung, möglich ist. Ebenfalls ist es in den Optionen des

Statements möglich, das Logging auszuschalten, was die Bearbeitung der Ta-

bellendaten drastisch reduzieren kann. Die Syntax des Befehls lautet:

CREATE TABLE Neu

TABLESPACE Neuer

_

Tablespace

_

Name

STORAGE (initial Neuer

_

Initialwert

next Neuer

_

next

freelists Neue

_

Freilistennummer )

AS

SELECT

*

FROM quelle

ORDER BY primary

_

index

_

key

_

werten;

4.7 Vertiefende Literatur

Aufgrund der Komplexität des ETL-Prozesses und der notwendigen Betrach-

tungen für die speziellen Anwendungsdomänen existiert eine Vielzahl von Bü-

chern und Artikeln zur Thematik. Wir werden im Folgenden daher nur auf

einzelne ausgewählte Arbeiten eingehen.

Der Themenbereich Datenqualität im Kontext des Data Warehouse ist sehr

groß. Einen guten Überblick in die Thematik Informationsintegration liefern

Leser und Naumann [LN06]. Für einen umfassenden Überblick zu Datenquali-

tät, den betrachteten Dimensionen, Modellen und Vorgehensweisen bietet sich

ebenfalls das Buch von Batini und Scannapieco [BS06] an. Einen Überblick zur

Duplikaterkennung findet sich in [NH10]. Das Data Matching unterteilt Chris-

ten [Chr12] in die Bereiche des Record Linkage, der Entity Resolution und der

Duplikaterkennung, wobei er Techniken und Tools fÃ

1

4

r den Data Matching

Prozess vorstellt. Einen Überblick zu den Herausforderungen der Datenquali-

tät wird in [Sad13] gegeben. Hier werden unter anderem die organisatorischen

und technischen Besonderheiten dargestellt.

Datenintegration im Data Warehouse steht im Fokus von Kimballs

Buch [KC04] zum ETL-Prozess, auch wenn hier vorgeschlagen wird, diesen

Prozess eher in Extraktion, Datenbereinigung, Anpassung und Datenlieferung

zu unterteilen. Eine Übersicht über Datenintegration liefert auch der Artikel

von Halevy et al. [HRO06]. Herangehensweisen für die Auflösung von Schema-

konflikten wird beispielsweise in [KCGS93] dargestellt. Die dort vorgestellten

Methoden für Multidatenbanksysteme gelten auch im Data Warehouse. Einen

weiteren guten Übersichtsartikel zum Thema Umgang mit einer heterogenen

Modelllandschaft stellt [BM07] dar.

4.7 Vertiefende Literatur 119