@phdthesis{Otto2016, type = {Bachelor Thesis}, author = {Sebastian Otto}, title = {Untersuchung des In-Memory-Konzepts in einer Oracle-Database-12c anhand der Analyse von Aktienwerten durch Indikatoren}, url = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-9405}, pages = {85}, year = {2016}, abstract = {Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, das In-Memory-Konzept innerhalb einer Oracle Datenbank auf neue Mechanismen, Funktionen und Methoden zu untersuchen. Dazu wurde eine Datenbank erstellt und mit Beispieldaten best{\"u}ckt. Diese Beispieldaten sind Aktienwerte der DAX-30 Unternehmen, welche durch eine Reihe von Indikatoren aus der technischen Analyse eine komplexe M{\"o}glichkeit der Analyse bieten. Die Ergebnisse best{\"a}tigen, dass das In-Memory-Konzept neben dem bekannten Spaltenformat eine Reihe von Techniken und Funktionen bietet, welche sich positiv bei der Verarbeitung von Daten durch Data Query Language-Befehle auswirken. Es kommen auch Nachteile, wie der fl{\"u}chtige Speicher zum Vorschein, dennoch {\"u}berwiegen die Vorteile stark. Nach einer Reihe von Tests wird deutlich, dass Objekte, die in den In-Memory-Column-Store geladen werden, nur 30 \% der Zeit ben{\"o}tigen, um gelesen zu werden. Dies ist f{\"u}r die Verarbeitung von gro{\"s}en und komplexen Daten eine deutliche Verbesserung. Die Bachelorarbeit richtet sich an Studierende der Fachbereiche Informatik und BWL sowie an Interessierte im Bereich Datenbanken.}, language = {de} }