Neue Anwendungen, z.B. Data Warehousing, und der zunehmend weit verbreitete Einsatz integrierter betrieblicher Standardsoftware, wie etwa des SAP Systems R/3, führten zu Datenbanken im hohen Gigabyte oder gar Terabyte-Bereich. Das Datenvolumen selbst stellt Datenbanken kaum noch vor Probleme. Problematisch hingegen sind oftmals sehr große Tabellen mit Millionen Einträgen; in der Praxis existieren bereits Datenbanken, wo eine einzelne Tabelle Milliarden Zeilen enthält. Häufig wird nur ein verhältnismäßig kleiner Teil des gesamten Datenbestands ständig benötigt. Die restliche, sehr viel größere Datenmenge wird eher selten, vielleicht nie wieder genutzt. Gesucht sind folglich Techniken, Datenbanken von gewissen Datenbeständen zu maskieren. Die Aufteilung (Partitionierung) sehr großer Tabellen in wesentlich kleiner Tabellenstücke ist ein vielversprechender Ansatz.
Papier (beim Springer-Verlag)
@ARTICLE{Kue99a,
AUTHOR = {K. K{\"u}spert and J. Nowitzky},
TITLE = {Partitionierung von {D}atenbanktabellen
({A}ktuelles {S}chlagwort)},
JOURNAL = {Informatik Spektrum},
VOLUME = {22},
NUMBER = {2},
PAGES = {146-147},
MONTH = apr,
YEAR = {1999},
}