Diskussion:InterSystems Caché

Letzter Kommentar: vor 4 Jahren von 77.220.104.114 in Abschnitt Aktualisierung

Hier sollten nur sachliche Beschreibungen stehen und keine Werbetexte. "Multidimensionale Datenbank" ist eine Bezeichnung für Datenbanken aus dem OLAP Umfeld, die den Zugriff auf sog. Datacubes über mehrere unabhängige Dimensionen ermöglichen. Das ist bei den hierarchisch strukturierten Caché Globals nicht der Fall: Hier muss für den Zugriff die erste Hierarchieebene bekannt sein, bevor die zweite benutzt werden kann. Das bezeichnet man üblicherweise als "hierarchischen Zugriff". Es handelt sich also im Kern um eine hierarchische Datenbank. Hierarchische Datenbanken haben bekanntermassen bestimmte Performancevorteile gegenüber Relationalen Datenbanken. Warum kann man also nicht einfach die Dinge beim Namen nennen und offen und ehrlich diskutieren?

Wenn das keine Multidimensionalität ist, wie schaut die denn wirklich aus. Und welche Datenbanksysteme sind multidimensional. Ich glaube einen Artike über Caché sollte woll besser jemand schreiben der davon eine Ahnung hat.

Der Artikel sollte vor allem von jemandem geschrieben werden, der sich nicht durch das agressive Marketing von Intersystems in seiner objektiven Wahrnehmung beeinflussen lässt. Ein Beispiel für eine Multidimensionale Datenbank ist Essbase von Hyperion, die tatsächlich einen multidimensionalen Zugriff ermöglicht. Caché basiert dagegen auf Mumps, einer hierarchischen Datenbank (besser gesagt einer Programmiersprache mit persistenten hierarchisch strukturierbaren Variablen). Multidimensionale Datenbanken sind auf OLAP Anwendungen ausgerichtet. Caché ist auf OLTP Anwendungen ausgerichtet. Multidimensionale Datenbanken zeichnen sich vor allem durch die effizienten Möglichkeiten zur Anfrage an Datacubes über unabhängige Dimensionen aus. Der Begriff "Multidimensionale Datenbank" wurde im Zusammenhang mit der Datenhaltung für OLAP-Anwendungen überhaupt erst geprägt (Codd 1993). Eines der Kriterien für die Eignung zu OLAP Zwecken ist die "Generische Dimensionalität (d.h. alle Dimensionen sind in ihrer Struktur und Funktionalität einheitlich)" (vgl. OLAP). Mumps wurde in den 60er Jahren von Neil Pappalardo im Team von Octo Barnett im Massachusetts General Hospital entwickelt, lange bevor jemand an OLAP gedacht hat. Wer anderen Leuten Ahnungslosigkeit vorwirft, sollte sich erst mal selbst informieren, oder zumindest einen etwas weniger aggressiven Ton anschlagen.

Zur Unterstützung:

Die mehrdimensionale Datenbank Die mehrdimensionale Hyperion Essbase-Datenbank dient zur Speicherung und Verwaltung von Daten. Sie ist für Anwendungen optimiert, die große Mengen numerischer Daten verwenden und konsolidierungsintensiv oder rechenintensiv sind. Außerdem werden Daten in der Datenbank so verwaltet, wie der Benutzer sie anzeigen will. Definition von Mehrdimensional Eine Dimension ist eine Perspektive oder eine Sicht einer bestimmten Datei. Eine unterschiedliche Sicht der gleichen Daten ist eine alternative Dimension. Ein System, das gleichzeitige alternative Sichten von Dateien unterstützt, ist mehrdimensional. Dimensionen sind meistens Kategorien wie Uhrzeit, Konten, Produktlinien, Märkte, Budgets usw. (siehe Abb. 1 auf Seite 6). Jede Dimension enthält zusätzliche Kategorien, die in verschiedenen Beziehungen zueinander stehen. Im Gegensatz zur mehrdimensionalen Sicht speichern Arbeitsblätter Daten wie folgt in zwei Dimensionen, meistens Uhrzeit und Konten:

Soweit mir bekannt unterstützt auch ISO-M und in Folge auch Caché die gleichzeitige alternative Sicht auf Dateien, wie sie auch im SQL-92 Standard für embedded Scriptsprachen empfohlen ist.


Unterschiedliche Sichten auf die gleichen Daten anzubieten ist nicht das gleiche wie ein mehrdimensionaler Zugriff. Das Dokument, das Sie zitieren, verwendet (ungeschickterweise) den Begriff Sicht, um eine grobe Vorstellung davon zu vermitteln, was multidimensionale Datenbanken sind. Eine Sicht (View), wie sie von SQL92 unterstützt wird, ist aber etwas anderes: Nämlich eine virtuelle Datenstruktur, die auf den Bedarf einer spezifischen Anwendung zugeschnitten ist und vom Datenbanksystem (für die Anwendung unsichtbar) auf die tatsächlichen Datenstrukturen abgebildet wird. Das hat nichts mit mehrdimensionalen Datenbanken zu tun. Sichten werden definiert, wenn die Datenstrukturen bereits vorhanden sind. Dimensionen dagegen sind essentieller Bestandteil der (physischen) Datenstruktur in multidimensionalen Datenbanken. Das Dokument, das Sie zitieren (ftp://ftp.software.ibm.com/ps/products/db2/info/vr7/pdf/letter/nlv/db2tpg70.pdf) enthält an anderer Stelle eine Ergänzung der intuitiven Definition:"Dimensionen sind die grundlegendsten kategorischen Definitionen von Daten innerhalb der Datenbankmodellstruktur. Sie benötigen mindestens zwei Dimensionen, um sinnvolle Verweise auf Daten vornehmen zu können, zum Beispiel eine Zeitdimension und eine Kontendimension. Andere Dimensionen können Produkte, Märkte und Szenarien kategorisieren. Mit einer Dimensionsverwaltung können Sie jede beliebige Konsolidierungsstruktur bzw. jeden beliebigen Bereich von Daten definieren, der für die Anwendung relevant ist. Hyperion Essbase unterstützt eine uneingeschränkte Anzahl von Dimensionen." R.K.A.L. 14:58, 28. Apr. 2007 (CEST)Beantworten

Abweichungen der Artikel in verschiedenen Sprachen

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Warum müssen die Artikel in verschiedenen Sprachen inhaltlich voneinander derart abweichen, mit dem Ergebnis komplett verunsichert welche der Wahrheit näher ist.

Z.B. der englische verwendet den Begriff "Multidimension" während er im deutschen verpönt ist, wo doch sogar Dokumente auf UNI-Servern die multidimensionalen Sparse-Arrays als eine Stärke hervorgehoben werden.

Also für mich sehr verwirrend. (nicht signierter Beitrag von 78.142.74.83 (Diskussion | Beiträge) 00:22, 29. Mai 2009 (CEST)) Beantworten

Aktualisierung

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Gibt es seit 8 Jahren nichts mehr Neues zu diesem DBMS? Dann seh ich für die Aktualität von Wikipedia Artikel schwarz. So kann ich das meinen Schülern nicht empfehlen zu lesen. (nicht signierter Beitrag von 77.220.104.114 (Diskussion) 14:59, 24. Mär. 2020 (CET))Beantworten