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SAP HANA, Power Pivot, SQL Server –
In-Memory-Technologien im Vergleich
SQLSaturday Rheinland 201428.06.2014
Über mich – Marcel Franke
Practice Lead Advanced Analytics & Data Science
pmOne AG – Deutschland, Österreich, Schweiz
P-TSP für Microsoft für APS und PDW
Schwerpunkt: Data Warehouse, Big Data & Data Analytics
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Agenda
 Was passiert am Markt?
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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23.07.2014 © BARC 2013
16
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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Flexibilität steigern
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Zukünftige Situation
IN-MEMORY BEI MICROSOFT
28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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xVelocity
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Zeilen werden zu Spalten
Product Customer Date Sale
Beer Thomas 2011-11-25 2 GBP
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Vodka Thomas 2011-11-25 10 GBP
Whiskey Christian 2011-11-25 5 GBP
Whiskey Christian 2011-11-25 5 GBP
Vodka Alexei 2011-11-25 10 GBP
Vodka Alexei 2011-11-25 10 GBP
Sales
ID Value
1 Beer
2 Beer
3 Vodka
4 Whiskey
5 Whiskey
6 Vodka
7 Vodka
ID Customer
1 Thomas
2 Thomas
3 Thomas
4 Christian
5 Christian
6 Alexei
7 Alexei
Product Customer
Und so weiter…
bis…
Und wir bekommen…
ID Value
1 Beer
2 Beer
3 Vodka
4 Whiskey
5 Whiskey
6 Vodka
7 Vodka
ID Customer
1 Thomas
2 Thomas
3 Thomas
4 Christian
5 Christian
6 Alexei
7 Alexei
Product Customer
ID Date
1 2011-11-25
2 2011-11-25
3 2011-11-25
4 2011-11-25
5 2011-11-25
6 2011-11-25
7 2011-11-25
Date
ID Sale
1 2 GBP
2 2 GBP
3 10 GBP
4 5 GBP
5 5 GBP
6 10 GBP
7 10 GBP
Sale
Und was jetzt?
ID Value
1 Beer
2 Beer
3 Vodka
4 Whiskey
5 Whiskey
6 Vodka
7 Vodka
Product
Run length
Encode
Product’
ID Value
1-2 Beer
3 Vodka
4-5 Whiskey
6-7 Vodka
Daten komprimieren
ID Value
1-2 Beer
3 Vodka
4-5 Whiskey
6-7 Vodka
ID Customer
1-3 Thomas
4-5 Christian
6-7 Alexei
Product’ Customer’
ID Date
1-7 2011-11-25
Date’
ID Sale
1-2 2 GBP
3 10 GBP
4-5 5 GBP
6-7 10 GBP
Sale’
Was verwenden wir wann?
Memory optimized Tables
 Optimiert für OLTP workloads
 Gut für kleine und viele
Transaktionen
 Nicht gut bei großen Scans
 Keine Kompression
 Keine Indexstrukturen
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
Wie kompatibel ist In-Memory?
28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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Power PivotSQL Server 2014
Laden der Daten nach Power Pivot
 Test: 20 Mio. Zeilen große Tabelle
 Daten werden unterschiedlich im SQL
Server gehalten (CI, CCI, MOT)
 Ergebnis
 CI: 2m 47s
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
Vergleich zwischen Herstellern
28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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Personal BI Team BI Corporate BI
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SAP BO Lumira
Excel
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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28.06.2014 SQLSaturday Rheinland 2014
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SAP HANA, Power Pivot, SQL Server – In-memory-Technologien im Vergleich

Hinweis der Redaktion

  1. Datenbankhersteller bringen z.B. R auch für Statistische Methoden z.B. SAP BW – alle Kalkulationen im Applikationslayer
  2. Hardware: Der Preis pro Performance sinkt nach wie vor Software: kein vorberechneten Kalkulationen
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  5. Auch für alle Office 365, ist die gleiche Engine
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