In unserer Rubrik: „Was sagt ChatGPT dazu?“, gehen wir aktuellen Fragestellungen aus der KI-Welt auf den Grund. Dieses Mal geht es um Komplikationen mit Aggregationen in Datenbankstrukturen.
ChatGPT sagt dazu:
„Aggregatfunktionen in Datenbankstrukturen werden verwendet, um Berechnungen auf Datensätzen durchzuführen und einen einzelnen Wert zurückzugeben. Obwohl Aggregatfunktionen nützliche Werkzeuge für die Datenanalyse und Berichterstattung sind, gibt es mehrere Komplikationen und Überlegungen im Zusammenhang mit ihrer Verwendung:
- Datenintegrität
Aggregatfunktionen können zugrunde liegende Datenprobleme verbergen. Wenn beispielsweise der Durchschnitt einer Datensammlung berechnet wird, kann eine Ausreißerzahl das Ergebnis erheblich beeinflussen und potenziell Datenqualitätsprobleme verbergen. - Granularität
Aggregatfunktionen operieren auf Datengruppen, was bedeutet, dass sie das Detailniveau reduzieren. Dies kann problematisch sein, wenn Sie in die einzelnen Datenpunkte eintauchen müssen, die das aggregierte Ergebnis ausmachen. - Verlust von Informationen
Beim Aggregieren von Daten geht detaillierte Information verloren. Dies kann problematisch sein, wenn Sie die ursprünglichen Daten aus irgendeinem Grund rekonstruieren müssen. - Auswirkungen auf die Leistung
Aggregatfunktionen können ressourcenintensiv sein, insbesondere bei großen Datensätzen. Komplexe Aggregatberechnungen auf großen Datenmengen können die Abfrageleistung verlangsamen. - Verknüpfungen und Beziehungen
In relationalen Datenbanken kann das Aggregieren von Daten aus mehreren Tabellen mit komplexen Beziehungen eine Herausforderung sein. Das Verknüpfen von Tabellen für die Aggregation kann zu komplexen Abfragen führen, die schwerer zu optimieren sind. - Parallelität
Aggregatfunktionen könnten sich auf den gleichzeitigen Zugriff auf die Datenbank auswirken. Wenn mehrere Benutzer oder Anwendungen gleichzeitig Aggregatberechnungen durchführen, kann es zu Ressourcenkonflikten und möglicher Leistungsverschlechterung kommen. - Genauigkeit
Abhängig von den Datentypen und der Art der Aggregatberechnungen können Genauigkeitsprobleme auftreten, aufgrund von Rundungsfehlern, Präzisionsbeschränkungen oder der Behandlung von NULL-Werten. - Komplexität
Aggregatfunktionen können zu komplexen SQL-Abfragen führen, die schwer zu schreiben, zu lesen und zu warten sind. Diese Komplexität kann die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erhöhen und das Debuggen erschweren. - Änderungen der Anforderungen
Wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern, muss die Aggregationslogik möglicherweise angepasst werden. Dies könnte zu erheblichen Änderungen am Code, den Abfragen führen und möglicherweise andere Teile des Systems beeinflussen. - Normalisierung und Denormalisierung
In normalisierten Datenbanken ist es möglicherweise notwendig, Daten zur effizienten Aggregation zu denormalisieren. Dies kann die gesamte Datenbankgestaltung und -wartung beeinflussen. - Skalierbarkeit:
Je größer die Datenbank wird, desto herausfordernder kann das Aggregieren von Daten aufgrund von Ressourcenbeschränkungen, Optimierungsproblemen und der Notwendigkeit werden, immer größere Datenmengen zu verwalten.
Um diese Komplikationen zu minimieren, ist es wichtig, das Datenbankschema sorgfältig zu planen, geeignete Indexierungsstrategien auszuwählen, die Abfrageleistung zu optimieren und die Abwägungen zwischen der Speicherung aggregierter Daten und der Berechnung von Aggregaten vor Ort zu berücksichtigen. Zusätzlich dazu ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und die Art der Daten zu verstehen, um informierte Entscheidungen über die effektive Nutzung von Aggregatfunktionen zu treffen.”
Wenn man das so liest, kann man sich fragen, warum man überhaupt Aggregationen eingeführt hat. Die machen doch nur Probleme. Tatsächlich sind Aggregationen einer der Hauptgründe, warum die Unternehmens-Softwareentwicklung so langsam geworden ist.
Aggregationen wurden in den 90iger Jahren eingeführt, weil die Auswertungen der Unternehmensdaten so langsam geworden waren. Das war die Geburtsstunde von „Business Intelligence“. Wenn man so will, ist BI nur ein Unfall der Geschichte.
Was hat das jetzt mit NEMO zu tun?
Ganz einfach! In NEMO verzichten wir ganz auf Aggregationen.
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