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326 MySQL - Technische Referenz f¨ur Version 5.0.1-alpha

alle Ergebnisse cachet, um Ihnen noch h¨ohere Performance zu bringen. Indem Sie alte

Ergebnisse nach einer Weile ’auslaufen’ lassen, k¨onnen Sie den Cache in vern¨unftiger Weise

’frisch’ halten. Das ist in F¨allen extrem hoher Last recht nett, wobei Sie den Cache dy-

namisch vergr¨oßern und die Verfallszeit (Expire Timeout) h¨oher setzen k¨onnen, bis wieder

Normalauslastung eintritt.

In diesem Fall sollte die Tabellenerzeugungsinformation Informationen ¨ub er die

urspr¨ungliche Cache-Gr¨oße enthalten und dar¨uber, wie oft die Tabelle normalerweise

aktualisiert (refresh) werden sollte.

6.1.3 Wof¨ur benutzen wir MySQL?

In der anf¨anglichen Phase der Entwicklung von MySQL wurden die Features von MySQL

f¨ur unseren gr¨oßten Kunden gemacht. Dieser macht Data-Warehousing f¨ur eine Reihe der

gr¨oßten Einzelh¨andler in Schweden.

Aus allen Verkaufsstellen erhalten wir w¨ochentliche Zusammenfassungen aller Bonuskarten-

Transaktionen, und es wird erwartet, dass daraus n¨utzliche Informationen f¨ur die

Eigent¨umer der Verkaufsstellen zur Verf¨ugung gestellt werden, damit diese herausﬁnden

k¨onnen, wie ihre Werbemaßnahmen ihre Kunden beeinﬂussen.

Die Datenmenge ist recht riesig (etwa 7 Millionen Zusammenfassungs-Transaktionen pro

Monat), und wir haben Daten von 4 bis 10 Jahren, die wir dem Benutzer pr¨asentieren

m¨ussen. Wir bekamen w¨ochentliche Anfragen von Kunden, die ’sofortigen’ Zugriﬀ auf neue

Berichte aus diesen Daten wollten.

Die L¨osung bestand darin, alle Informationen monatsweise in komprimierten ’Transaktions-

’ Tabellen zu speichern. Wir haben einen Satz einfacher Makros (ein Skript), die aus diesen

Tabellen Zusammenfassungstabellen erzeugen, die nach verschiedenen Kriterien gruppiert

sind (Produktgruppe, Kunden-ID, Verkaufsstelle usw.). Die Berichte sind Web-Seiten, die

dynamisch durch ein kleines Perl-Skript erzeugt werden, das eine Web-Seite parst, die en-

thaltenen SQL-Statements ausf¨uhrt und die Ergebnisse einf ¨ugt. Wir h¨atten statt dessen

PHP oder mod perl benutzt, aber diese waren damals noch nicht verf¨ugbar.

F¨ur graﬁsche Darstellungen schrieben wir ein einfaches Werkzeug in C, das GIFs auf der

Grundlage der Ergebnisse einer SQL-Anfrage erzeugen kann (nach einigem Verarbeiten des

Ergebnisses). Dieses wird ebenfalls dynamisch durch ein Perl-Skript ausgef¨uhrt, das die

HTML-Dateien parst.

In den meisten F¨allen kann ein neuer Bericht einfach durch das Kopieren eines bestehenden

Skripts und das Ver¨andern der SQL-Anfrage darin erzeugt werden. In einigen F¨allen m¨ussen

wir einer bestehenden Zusammenfassungstabelle weitere Felder hinzuf¨ugen oder eine neue

generieren, aber auch das ist recht einfach, weil wir alle Transaktionstabellen auf Platte

haben. (Momentan haben wir mindestens 50 GB an Transaktionstabellen und 200 GB

weiterer Kundendaten.)

Wir lassen unsere Kunden auch direkt mit ODBC auf die Transaktionstabellen zugreifen,

so dass fortgeschrittene Benutzer selbst mit den Daten experimentieren k¨onnen.

Wir hatten mit der Handhabung keinerlei Probleme, auf einer recht bescheidenen Sun Ul-

tra SPARCstation (2x200 MHz). K¨urzlich haben wir einen unserer Server auf eine mit

2 Prozessoren best¨uckte 400 MHz-UltraSPARC erweitert und planen jetzt, Transaktionen

auf Produktebene zu handhaben, was eine zehnfache Steigerung der Datenmenge bedeuten

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