Radio Frequency Identification (RFID) ermöglicht die Identifikation von mehreren Objekten zur gleichen Zeit ohne Sichtkontakt. Diese Technologie hat äußerst vielseitige Anwendungsmöglichkeiten und wird in immer mehr Bereichen eingesetzt. Auf Grund hoher Kosten fand RFID-Technologie im Einzelhandel bisher hauptsächlich in Hochpreissegmenten oder beim Diebstahlschutz Anwendung. Sinkende Preise für RFID-Etiketten machen nun auch einen Einsatz auf Artikelebene wirtschaftlich attraktiv. Für den Einzelhandel ermöglicht diese Technologie eine effizientere Bearbeitung vorhandener Geschäftsprozesse und eröffnet darüberhinaus eine Fülle an neuen Möglichkeiten. So können Verkaufsvorgänge deutlich beschleunigt, leere Regale rechtzeitig erkannt und schließlich die Vision von der "Inventur auf Knopfdruck" verwirklicht werden.
Ein Einsatz von RFID-Technologie in diesem Umfang wird einen enormen Anstieg des zu verarbeitenden Datenvolumens zur Folge haben. Schätzungen gehen davon aus, dass hierdurch bis zu 14 TB Daten pro Tag erzeugt werden. Bezeichnend für RFID-Datenbestände sind eine starke Dynamik und ein hoher Verteilungsgrad. Die Verarbeitung dieses großen, verteilten und dynamischen Datenvolumens stellt neue Herausforderungen an heutige Informationsverarbeitungssysteme.
Materialisierte Sichten sind eine bekannte Möglichkeit, um Datenbankabfragen auf große Datenbestände schneller zu berechnen. Jedoch haben sie negative Auswirkungen auf die Geschwindigkeit von Änderungen am Datenbestand. Deshalb ist die Auswahl der richtigen materialisierten Sichten von entscheidender Bedeutung für die Performanz eines Datenbanksystems. Bekannte Methoden zur Auswahl von materialisierten Sichten sind entweder nicht auf verteilte Datenbankumgebungen anwendbar oder berücksichtigen die Änderungen des Datenbestandes nicht.
In der Arbeit wird das Problem der Sichtenverteilung definiert und ein Algorithmus vorgestellt, der eine Lösung dieses Problems, unter Berücksichtigung der Eigenschaften von RFID-Daten, berechnet.
Anmerkung:
Die Masterarbeit wurde extern bei SAP Research in Karlsruhe angefertigt.