Zusammenfassung
Ziel des Beitrags ist es, die zentrale Rolle von IBM DB2 UDB in der IBM Data-Warehouse-Architektur aufzuzeigen und gleichzeitig spezifisch für die Auswertung großer Datenbestände implementierte Techniken zu skizzieren. In diesem Zusammenhang werden Verfahren wie Partitionierung, multidimensionales Clustering und Einsatz materialisierter Sichten diskutiert und die Vorteile aufgezeigt.
Summary
The focus of this article is to describe the key-role DB2 UDB plays in the IBM data warehouse architecture and which specific techniques are implemented to support the analysis of huge amount of data. Methods/techniques like data partitioning, multidimensional clustering of table data und the usage of materialized views will be discussed and the advantages will be shown.
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