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Mit dem "Daten-Turbo" zur Hannover Messe

19.03.2010
Chemnitzer Informatiker stellen einen intelligenten Clusterindex vor, der die Suche in großen Datenbanken meist um den Faktor 100 oder mehr beschleunigt

Wer mit Datenbanken umgeht, kann sicher ein Lied davon singen: Je größer und komplexer die Datenbestände sind, umso zeitraubender und kostspieliger ist die gezielte Suche nach Informationen. So gilt es in Unternehmen immer wieder, möglichst schnell Garantiefälle zu bearbeiten, Rückrufaktionen einzuleiten oder Materialnachweise durchzuführen.

"Ob Prognosen oder komplexe Entscheidungen zu treffen sind, Gemeinsamkeiten oder Ausreißer in Datenbeständen gesucht werden, stets kostet Komplexität Rechenzeit oder Hardwareeinsatz - häufig sogar beides", sagt Prof. Dr. Wolfgang Benn, Inhaber der Professur Datenverwaltungssysteme an der Technischen Universität Chemnitz.

Die Ursachen: "Entweder müssen extrem viele Datensätze durchsucht werden oder die Kombinatorik der Prädikate in der Abfrage ist enorm hoch, das heißt - eine sehr komplexe Korrelation vieler Attributwerte ist notwendig", erläutert Benn. Wenn etwa ein Bauteil eines Fahrzeuges reklamiert wird, muss festgestellt werden, welcher Zulieferer an der Fertigung beteiligt war. Dazu muss die Decodierung der Produkt-Identifikation in die verwendeten Einzel- oder Bestandteile erfolgen - und das dauert.

Der klassische Weg zur Bewältigung dieser Komplexität ist die teure KIWI-Methode (Kill It With Iron). "Dabei kommt zusätzliche Hardware zum Einsatz, was indirekt die Energiekosten erhöht und in der Regel die Anschaffung zusätzlicher Software erfordert", sagt Benn. Mitarbeiter seiner Professur haben nun eine Alternative entwickelt, die ohne Cluster oder zusätzliche Hardware auskommt, einfach auf die bestehende Datenbank aufsetzt und die Suche meist um den Faktor 100 oder mehr beschleunigt. Der so genannte Intelligent Cluster Index (kurz: ICIx) bezeichnet ein Verfahren zur Indizierung von Datenbanken, bei dem inhaltliche Zusammenhänge der Daten erkannt werden und die Korrelation von Attributwerten bereits bei der Datenbankindizierung geschieht. Ergebnis: Es werden auch bei Einbezug sehr vieler Attributwerte nur wenige Datensätze durchsucht. Komplexe Anfragen werden deutlich beschleunigt - bis Faktor 1.000", versichert Sebastian Leuoth, Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Professur Datenverwaltungssysteme. Den Test habe ICIx mit Bravour bestanden: "Ein Großgerätehersteller benötigte bisher für den Materialnachweis in einem Teil seiner Produktpalette pro Woche für rund 4.000 Aufträge etwa sechs Stunden Rechenzeit auf einem angemieteten Mainframe. Mit unserem ICIx waren es 200 Sekunden auf einem normalen PC", berichtet Leuoth. Auch in weiteren Bereichen, etwa bei Suchmaschinen, Geoinformationssystemen oder in der Bio- und Medizininformatik, wurden bereits erfolgreich Anwendungstests durchgeführt.

Zum ersten Mal stellen die Chemnitzer Informatiker den voll funktionsfähigen Prototyp des "Daten-Turbo" ICIx vom 19. bis 23. April 2010 auf der Hannover Messe vor. Auf dem mitteldeutschen Gemeinschaftsstand "Forschung für die Zukunft" (Halle 2, Stand C37) wollen sie mit potenziellen Praxispartnern aus verschiedenen Branchen ins Gespräch kommen. "Von A wie Automobilbau bis Z wie Zulieferer sind uns alle willkommen", sagt Benn.

Weitere Informationen erteilen Prof. Dr. Wolfgang Benn, Telefon 0371 531-25630, E-Mail benn@cs.tu-chemnitz.de, und Sebastian Leuoth, 0371 531-37298, E-Mail sebastian.leuoth@informatik.tu-chemnitz.de, http://www.tu-chemnitz.de/informatik/DVS.

Mario Steinebach | Technische Universität Chemnitz
Weitere Informationen:
http://www.tu-chemnitz.de/informatik/DVS

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