Datenbank-Tuning : : Mit innovativen Methoden / / Stefan Florczyk.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter DG Plus eBook-Package 2019
• VerfasserIn: Florczyk, Stefan,
• Place / Publishing House: München ;, Wien : : De Gruyter Oldenbourg, , [2019]; ©2019
• Year of Publication: 2019
• Language: German
• Physical Description: 1 online resource (XXIII, 516 p.)
• Other title: Frontmatter --; Inhalt --; Abbildungsverzeichnis --; Tabellenverzeichnis --; Abkürzungsverzeichnis --; 1. Einleitung --; 2. Grundlagen --; 3. Statistik --; 4. Fundamentale Hints --; 5. Hints für den speziellen Einsatz --; 6. An der Hardware orientierte Basiskonzepte --; 7. Spezielle Konzepte für die Laufzeitoptimierung --; 8. AWR-Reporte --; 9. SQL Plan Management --; 10. CORDA --; 11. Virtuelle Partitionierung --; 12. Zusammenfassung --; Literatur --; Stichwortverzeichnis
• Format: Mode of access: Internet via World Wide Web.
• ISBN: 9783110601817; 9783110719567; 9783110664232; 9783110606096
• DOI: 10.1515/9783110601817
• Access: restricted access
• Hierarchical level: Monograph
• Statement of Responsibility: Stefan Florczyk.

Beim Verarbeiten großer Datenmengen (Big Data) ist der Zeitfaktor entscheidend. Durch das Tuning der Abläufe können diese extrem verkürzt werden. Herkömmliche Methoden liefern dabei schon gute Ergebnisse. Die hier zusätzlich dargestellten, innovativen Methoden haben Anwendern bereits hohe Kosten eingespart. Die Methoden sind an Oracle Datenbanken beispielhaft durchgeführt, können aber auf alle anderen Datenbankprogramme übertragen werden. Time is a decisive factor in the processing of big data. Tuning these processes can dramatically reduce the time required. Traditional methods deliver decent results. But the innovative methods described in this book have led to enormous additional savings for users. Oracle databases, for example, use these methods, but they can be adapted to all database programs.