MPP-Datenbank

Eine MPP-Datenbank (kurz für Massive Parallel Processing) ist eine Speicherstruktur, die für die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Operationen durch mehrere Verarbeitungseinheiten ausgelegt ist.

Bei dieser Art von Data-Warehouse-Architektur arbeitet jede Verarbeitungseinheit unabhängig mit einem eigenen Betriebssystem und einem eigenen Speicher. Dadurch können MPP-Datenbanken riesige Datenmengen verarbeiten und sehr viel schnellere Analysen auf der Grundlage großer Datensätze liefern.

Es gibt verschiedene Arten von MPP-Datenbankarchitekturen, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Beim Grid-Computing beispielsweise werden mehrere Computer in verteilten Netzwerken eingesetzt und die Ressourcen je nach Verfügbarkeit opportunistisch genutzt. Dies senkt die Kosten für den Serverplatz, schränkt aber auch die Bandbreite und Kapazität zu Spitzenzeiten oder bei zu vielen Anfragen ein.

Eine andere beliebte Methode, das Computer-Clustering, verringert dieses Problem, indem die verfügbare Leistung in Knoten zusammengefasst wird, die miteinander verbunden werden können, um mehrere Aufgaben zu bearbeiten. MPP-Datenbanken erfreuen sich zunehmender Beliebtheit, da kleinere Rechenknoten miteinander verbunden werden können, um ein einziges Ziel zu erreichen.

Dadurch werden auch die Kosten gesenkt, da MPP-Datenbanken horizontal (durch einfaches Hinzufügen weiterer Rechenknoten auf einem Server) und nicht vertikal (durch Hinzufügen weiterer Server zur Verarbeitung) skaliert werden können.

Für was kann ich MPP-Datenbanken verwenden?

Die Menge der Daten, die Unternehmen heute produzieren, bedeutet, dass sie sich nicht mehr auf einzelne Server verlassen können oder viel Geld für physische Serverkapazitäten ausgeben müssen, um große Datenmengen zu verarbeiten. Stattdessen wird MPP zu einer immer beliebteren Alternative in einer Vielzahl von Umgebungen.

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Bei Business Intelligence bedeuten MPP-Datenbanken beispielsweise, dass mehr Personen in einem Unternehmen ihre eigenen Datenanalysen und -abfragen gleichzeitig durchführen können, ohne dass es zu Verzögerungen oder längeren Antwortzeiten kommt. Vor allem in größeren Unternehmen bietet dieses Maß an Flexibilität mehr Beteiligten die Möglichkeit, Informationen nach Bedarf abzurufen.

MPP-Datenbanken sind auch nützlich, um Daten an einem einzigen Ort zu zentralisieren. Anstatt große Datenmengen aufzuteilen, können sie mit MPP an einem einzigen Ort gespeichert und von verschiedenen Stellen aus abgerufen werden. Dazu gehört die Speicherung einer Vielzahl von Daten wie Marketing-, Web-, Betriebs-, Logistik- und Personaldaten.

Für größere Unternehmen erleichtert diese zentrale Ressource die Aufdeckung von Erkenntnissen, die Verbindung von Datenpunkten, die auf den ersten Blick nicht erkennbar sind, und sogar die Erstellung von Dashboards, die mehr relevante Informationen enthalten als solche, die aus fragmentierten Daten erstellt wurden. Schließlich eignet sich MPP in der Regel am besten für die Verarbeitung strukturierter Datensätze im Gegensatz zu Modellen wie Data Lakes.

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