Pre-Caching hochdimensionaler Aggregate mit relationaler Technologie

Die GfK Retail and Technology produziert Berichte für einige hundert Warengruppen auf Basis eines zentralen Data Warehouse. Die umfassenden und detailreichen, d.h. hochdimensionalen Auswertungen schränken die Einsatzfähigkeit von materialisierten Sichten stark ein. Cache-Techniken können aufgrund kontinuierlicher Änderungen am Datenbestand ebenfalls nicht eingesetzt werden. Um Zugriffe auf die Rohdaten dennoch vermeiden zu können, wurde ein kombinierter Ansatz entwickelt. Die benötigten Aggregate werden a priori in einen Aggregat-Cache geladen. Um eine hoheWiederverwendbarkeit und einfacheWartbarkeit zu ermöglichen, werden die Aggregate nach den Hauptdimensionen zerlegt abgelegt. Das Verfahren unterstützt auch die Berechnung nicht-additiver Kennzahlen. Es wurde basierend auf einem relationalen Datenbanksystem realisiert und ist produktiv im Einsatz.