Bitemporale Datenhaltung in der Praxis mit Fokus auf Oracle-Datenbanken

Abstract

In der Praxis werden zur bitemporalen Datenhaltung zwei Verfahren verwendet: die Parkettierung und die Überlagerung. Bei großen Datenmengen und vielen Datenänderungen über die Zeit kann es jedoch bei beiden Ansätzen zu Performance-Problemen kommen.Die Historie eines Systems wird in vielen Fällen durch sequentialisierte Geschäftsvorfälle modifiziert. Für diesen in der Praxis relevanten Fall werden sowohl Verbesserungen der bekannten Verfahren als auch mit der L-Parkettierung ein ganz neuer Ansatz vorgestellt. Anhand eines auf einer Oracle-Datenbank durchgeführten Experiments wird gezeigt, dass damit deutliche Performanceverbesserungen erzielt werden können.