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Person, die In-Memory-ERP verwendet

Entscheidende Vorteile einer In-Memory-Datenbank

Was ist eine In-Memory-Datenbank? Einfach ausgedrückt: Es handelt sich um eine Datenbank, die im Arbeitsspeicher des Computers und nicht an einem herkömmlichen Ort wie beispielsweise auf der Festplatte gespeichert ist. Für die meisten Geschäftsanwendungen spielt die Zeit, die zum Speichern und Abrufen von Daten benötigt wird, die entscheidende Rolle, wie schnell Aufgaben erledigt werden können. Auch wenn ein paar Millisekunden für das Abrufen von Daten von einer Festplatte trivial erscheinen mögen, können diese Verzögerungen, wenn sie mit Tausenden oder Millionen von Datensätzen multipliziert werden, die Geschwindigkeit und Leistung des Systems ernsthaft beeinträchtigen. Wenn sich die Daten jedoch bereits im Arbeitsspeicher befinden, erfolgt der Zugriff praktisch unmittelbar.

 

Unternehmen sind heute auf Informationen in Echtzeit angewiesen. Sie müssen wissen, was jetzt geschieht und nicht, was gestern oder vor ein paar Minuten geschehen ist. Sie erwarten von ihren Computersystemen, dass sie mehr leisten und schneller sind als die alten Systeme, damit sie in einer sich schnell verändernden Welt Schritt halten können. Eine In-Memory-Datenbank ist die naheliegende Lösung. Doch bis vor Kurzem war Speicher zu teuer, und die Computersysteme waren nicht dafür ausgelegt, die große Menge an benötigtem Speicher effizient zu verwalten. Das alles hat sich inzwischen geändert. Moderne Datenbanken bieten die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit, die die heutigen Geschäftsanwender benötigen. Für In-Memory-Datenbanken geschriebene Programme erfordern weniger Anweisungen, die schneller ausgeführt werden. Nutzerabfragen können ohne die bei herkömmlichen Datenbanksystemen üblichen Verzögerungen durchgeführt werden.

 

In-Memory-Datenbanken – auch als Real-time-Datenbanken (RTDB) bezeichnet – gibt es seit den 1980er-Jahren. Sie wurden in Branchen eingesetzt, in denen schnelle Reaktionszeiten unverzichtbar sind, wie in der Telekommunikation, im Bankwesen, im Reiseverkehr und in der Spielebranche. Heute sind erschwingliche Speicher- und Systemhardware für alle Branchen und Anwendungen verfügbar, auch für ERP-Systeme.

Wo werden In-Memory-Datenbanken heute eingesetzt?

Das Aufkommen kostengünstiger In-Memory-fähiger Systeme hat Möglichkeiten für eine raschere Verarbeitung und reaktionsschnellere Systeme für Geschäftsanwendungen aller Art eröffnet, nicht nur für die oben erwähnten transaktionsorientierten Systeme mit hohem Datenvolumen. In-Memory-Datenbanken bieten sich für Anwendungen an, die große Datenmengen verarbeiten (z. B. erweiterte Planung, Simulation und Analysen) sowie für die Unterstützung der Transaktionsverarbeitung bei zufälligen Nachfragen mit großen, unvorhersehbaren Spitzen im eingehenden Datenverkehr. Und sie eignen sich besonders für Unternehmen, deren Datenbestand schnell wächst, wie in den folgenden Beispielen:

  • Überwachung medizinischer Geräte
  • Finanzanalysen in Echtzeit
  • Onlinebanking und Kreditkartenumsätze
  • E-Commerce-Websites und Online-Auktionen
  • Echtzeit-Marktdaten zu neuen Produkten oder Angeboten
  • Maschinelles Lernen für Abrechnungs- und Kundenanwendungen
  • Verarbeitung geografischer Informationssysteme (GIS)
  • Streaming von Sensordaten (IoT)
  • Netzwerk- und Stromnetzmanagement
  • Werbeergebnisse (A/B-Tests für Online-Anzeigen)
  • Interaktive Spiele
  • und mehr …

Vorteile von In-Memory

Die Geschwindigkeit des Lesens und Schreibens von Daten ist das Hauptmerkmal von In-Memory-Daten, das eine schnellere Verarbeitung und bessere Reaktion in Geschäftsanwendungen ermöglicht. Anwendungsentwickler haben jedoch schnell erkannt, dass diese kürzere Reaktionszeit und höhere Leistungsfähigkeit auch die Weiterentwicklung verschiedener anderer Tools und Programme gestattet, die einen größeren Nutzen bieten. Wenn die Datenbank grundlegend auf einer In-Memory-Datenbank basiert, können zahlreiche Verbesserungen beim Design von internen Datenmodellen und Prozessen erreicht werden.

 

Datenmodell: Für Legacy-Technologien wurde eine Reihe unterschiedlicher Datenbankstrukturen entwickelt, um den Datenzugriff für verschiedene Aufgaben zu optimieren:

  • in Zeilen gespeicherte Daten (traditionelles Schema)
  • spaltenorientierte Architektur, die einen schnellen Zugriff auf eine begrenzte Teilmenge von Daten ermöglicht
  • spezielle Datenbanken für unstrukturierte Daten und
  • andere Szenarios, in denen der Zugang in bestimmten Anwendungsfällen beschleunigt werden kann oder besondere Anforderungen erfüllt werden.
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In einer modernen In-Memory-Datenbank können alle Arten von Daten in einem einzigen System gespeichert werden, einschließlich strukturierter Transaktionsdaten und unstrukturierter Daten wie Sprache, Video, Freitextdokumente und E-Mails – alles mit der gleichen schnellen Zugriffsmöglichkeit.

 

Schnellere Verarbeitung: In-Memory-Datenbanken sind schneller als Legacy-Datenbanken. Sie benötigen weniger CPU-Anweisungen zum Abrufen von Daten. Entwickler können von diesem Vorteil profitieren, indem sie weitere Funktionen hinzufügen, ohne dass die Systemreaktion darunter leidet. Auch die Parallelverarbeitung, bei der mehrere Teilmengen (Spalten) gleichzeitig verarbeitet werden können, erhöht die Geschwindigkeit und Kapazität.

 

Kombinierte Tools: Herkömmliche Systeme speichern Transaktionsdaten in einer Legacy-Datenbank, auf die über OLTP (Online Transaction Processing) zugegriffen wird. Um dann einen Überblick für Analysen zu erhalten, werden die Daten häufig in eine separate Datenbank (Data Warehouse) verschoben, in der Tools zur Online-Analyse (Online Analytical Processing, OLAP) für die Analyse großer Datensätze (oder Big Data) verwendet werden können. Moderne In-Memory-Datenbanken können sowohl OLAP als auch OLTP unterstützen, wodurch der Bedarf an redundanter Speicherung und Verzögerungen zwischen den Datenübertragungen entfallen. Das wiederum räumt Bedenken hinsichtlich der Vollständigkeit oder Aktualität der Warehouse-Daten aus.

 

Kleiner digitaler Fußabdruck: Herkömmliche Datenbanken speichern eine große Menge redundanter Daten. So erstellt das System beispielsweise von jeder aktualisierten Zeile eine Kopie und fügt Tabellen mit kombinierten Datensätzen hinzu, die mehr Speicherplatz erfordern und die Verwaltungsanforderungen erhöhen. Zusätzlich zu der oben erwähnten Redundanz, die bei OLAP/OLTP entfällt, speichern spaltenorientierte Datenbanken Änderungen, sobald sie auf die Datenbank angewendet werden.

 

Sofortige Einblicke: Eine moderne In-Memory-Datenbank bietet integrierte Analysen, um Geschäftseinblicke für Echtzeitwarnungen und operative Berichte über Live-Transaktionsdaten zu liefern.

Wie funktioniert eine moderne In-Memory-Datenbank?

Es wäre ineffizient und unnötig, alle Daten eines Unternehmens im Arbeitsspeicher zu halten. Ein Teil der Informationen wird im Arbeitsspeicher gehalten (auch Hot Storage genannt), während andere Daten auf der Festplatte gespeichert werden (Cold Storage). Die Bezeichnungen „Hot“ und „Cold“ leiten sich von den Paradigmen der Informationsverarbeitung ab, die von der Cloud-Computing-Branche entwickelt wurden.  

 

Hot Data gelten als unternehmenskritisch und werden häufig abgefragt, sodass sie im Arbeitsspeicher gehalten werden, um sie schnell abrufen und ändern zu können.
Beispiel für Hot und Cold Storage

Beispiel für Hot und Cold Storage für ein ERP-System

Eher statische Daten, d. h. Daten, die nur selten angefordert werden und in der Regel nicht aktiv genutzt werden müssen, können auf kostengünstigere (und unbegrenzt erweiterbare) Weise auf Festplatten oder SSDs (Solid-State Devices) gespeichert werden. Cold-Storage-Daten profitieren nicht von dem schnellen Zugriff einer In-Memory-Datenbank, sind aber dennoch schnell verfügbar, wenn sie für weniger zeitkritische Anwendungen benötigt werden. Cold Storage empfiehlt sich für historische Daten, abgeschlossene Aktivitäten, alte Projekte und Ähnliches.

 

Bei der Planung der Migration zu einer In-Memory-Datenbank entscheidet das Implementierungsteam, wie die vorhandenen Daten in einen Cold-Storage für vergangene Anforderungen und einen Hot-Storage für laufende Aktivitäten sortiert werden sollen. Außerdem müssen Archivierungskriterien festgelegt werden, um die aktiven Systeme und Daten in einem optimalen Zustand zu halten.

 

In-Memory-Datenbanksysteme sind mit „Persistenz“ für die Protokollierung aller Transaktionen und Änderungen konzipiert, um eine standardmäßige Datensicherung und Systemwiederherstellung zu gewährleisten. Die Persistenz in modernen Systemen lässt sie mit voller Geschwindigkeit laufen, während die Daten auch bei einem Stromausfall erhalten bleiben.

Zeit für den Umstieg auf In-Memory-Daten

Eine moderne In-Memory-Datenbank ist ein wichtiges Fundament für die digitale Transformation. Warum? Ein digitales Unternehmen kann nicht die Daten von gestern verwenden, um die Entscheidungen von heute zu treffen. Jetzt, da die Preise für In-Memory-Datenbanken sinken und die Speicherkapazität stetig wächst, ist eine In-Memory-Datenbank eine gute Wahl für Unternehmen, die Echtzeit-Einblicke benötigen, um in der heutigen Wirtschaft erfolgreich zu bestehen. 

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