MUENCHEN (CW) - Eine High-Performance-Datenbank fuer lose gekoppelte und masssiv-parallele Rechner praesentierte die Informix Software GmbH, Ismaning, auf der Wiesbadener Open-Systems-Messe GUUG. Der "Online Extended Parallel Server 8.0", kurz: Online XPS, ist daher besonders fuer den Einsatz im Data-Warehousing geeignet, bei dem nicht selten Datenmengen im Terabyte-Bereich verwaltet werden muessen.
Die Eignung fuer die Arbeit mit besonders grossen Datenmengen ruehrt laut Informix von der sogenannten Dynamic Scalable Architecture (DSA) her. Herstellerangaben zufolge ermoeglicht diese Technik dem Datenbankkern die Parallelverarbeitung und stattet Online XPS mit Management-Funktionen und Leistungsmerkmalen aus, wie sie bislang nur im Mainframe-Bereich ueblich waren.
Die Performance der neuen Informix-Datenbank ruehrt aber auch daher, dass das Produkt fuer die Moeglichkeiten der lose gekoppelten Parallelsysteme optimiert wurde. Das betrifft vor allem die sogenannte "Shared-Nothing-Archtecture". Damit ist ein Rechnerverbund gemeint, bei dem jeder Knoten mit eigenen Prozessoren, Speichern und Festplatten ausgestattet ist. Die Komponenten werden dadurch unabhaengig vom zeitraubenden Zugriff auf externe Ressourcen. Die Informix-Datenbank unterstuetzt hier die Parallelverarbeitung sowohl zwischen den Knotenrechnern als auch innerhalb eines Systems.
Eine weitere Form der Parallelisierung geschieht ueber die Datenpartitionierung. Hierbei werden umfangreiche Tabellen und Indizes ebenso aufgeteilt wie SQL-Abfragen. So lassen sich laut Hersteller selbst Funktionen wie Insert, Update, Deleate, Loads und Unloads parallel ausfuehren.
Fuer das System-Management wurde Online XPS mit Werkzeugen auf Basis des Tivoli Management Environment (TME) von Tivoli Systems ausgestattet. Sie gestatten plattformuebergreifenden Benutzersupport und unterstuetzen die Installation und Konfiguration von Reserve-Servern. Zum Funktionsumfang gehoeren zudem Partitionierung von Datenbanken, Performance-Ueberwachung, Datenbankdesign, Verwaltung relationaler Objekte und Archivierung umfangreicher Datenmengen.