NoSQL-Schema-Evolution und skalierbare Big Data Datenmigration II

NoSQL-Datenbanksysteme, die große Datenmengen verwalten, haben sich fest im Software-Entwicklungsbereich etabliert. In einem DFG-Projekt erforscht ein Team der Universität Passau unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Stefanie Scherzinger Werkzeuge zur Schema-Evolution und Datenmigration.

Im Mittelpunkt des DFG-Projekts „NoSQL-Schema-Evolution und skalierbare Big Data Datenmigration“ steht die Schema-Evolution für Datenbankanwendungen, welche NoSQL-DBMS einsetzen. Auch wenn viele NoSQL-DBMS kein festes Datenbank-Schema definieren, ergeben sich doch aus dem Anwendungscode bestimmte Anforderungen an die Struktur der Daten; der Anwendungscode setzt also ein bestimmtes Schema voraus. Mit der Weiterentwicklung des Anwendungscodes muss auch das Schema kontinuierlich angepasst werden. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert das Projekt unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Stefanie Scherzinger, Inhaberin des Lehrstuhls für Informatik mit Schwerpunkt Skalierbare Datenbanksysteme an der Universität Passau, bereits in der zweiten Phase.

In der ersten Phase konzentrierten sich die Forschenden auf die Entwicklung von theoretisch-fundierten Werkzeugen zur Schema-Evolution und Datenmigration für NoSQL-Datenbanken. Aus der Forschungsarbeit sind eine Reihe von vielbeachteten Publikationen und insbesondere auch einsatzfähigen Prototypen hervorgegangen.

In der zweiten Phase will das Team die Arbeiten für Polystores verallgemeinern, die aus mehreren Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) mit unterschiedlichen Datenmodellen bestehen. Obwohl Polystores insbesondere für sich ständig weiterentwickelnde agile Anwendungen, die große Datenmengen verwalten müssen, eingesetzt werden, steckt die Forschung im Bereich Schema-Evolution für Polystores in den Anfängen:

• Bis heute gibt es kein systematisches Verfahren zur Schema-Evolution für Polystores.
• Bis heute gibt es keine “best practices” für die automatisierbare Optimierung des logischen Schemaentwurfs. Darüber hinaus muss dieser Schemaentwurf adaptiv bzgl. Schema-Evolution sein.
• Bis heute gibt es keine fundierten Strategien zur physischen Schema-Optimierung in NoSQL-Datenbanken, die adaptiv bzgl. der Schema-Evolution sind.

In dem DFG-Projekt erforscht das Team Möglichkeiten, diese Probleme durch einen ganzheitlichen Ansatz zu lösen: auf der Ebene des globalen Polystore-Schemas, der logischen Schemata der einzelnen DBMS des Polystores sowie ihrer physischen Schemas.

In der zweiten Phase trägt das Team einen Überblick über den gegenwärtigen Stand der Forschung zusammen, identifiziert die bestehenden offenen Probleme und wird im Rahmen des Forschungsprojektes systematisch Lösungen dafür entwickeln. Als einen nachhaltigen Beitrag entwickelt es den ersten Schema-Evolutions-Benchmark für Polystores und stellt diesen der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung.

Das Projekt ist eine Kooperation von Prof. Stefanie Scherzinger (Universität Passau), Prof. Meike Klettke (Universität Regensburg) und Prof. Uta Störl (FernUniversität in Hagen).