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Werkzeuge zur Verwaltung, Aggregation und Visualisierung von Daten, wie auch die überwiegende Mehrzahl von Standardanwendungen arbeiten auf relationalen SQL Datenbanken.

Bei der Integration von Anwendungen, die Adabas-Datenbanken nutzen, ist Datenaustausch auf Datenbankebene sehr aufwändig. Vielfach werden Extraktionsprogramme händisch erstellt, die Adabas-Daten lesen und in SQL-Tabellen schreiben. Diese Programme müssen gewartet, neuen Anforderungen angepasst und verwaltet werden - ein kostenintensiver Aufwand.

Einen bewährten Ansatz bietet hier das vielfach eingesetzte tRelational von Treehouse Software Inc. (TSI). Das System ist weltweit mehr als 70 mal im Einsatz.

Referenz:
Replikation von Adabas Daten bei der BG Druck und Papierverarbeitung

Für die Nutzung eines neuen Anwendungssystems ist bei der BG Druck und Papierverarbeitung regelmäßige Datenreplikation von Adabas in ein relationales Datenbanksystem erforderlich. Mit Erfolg wird für diese Aufgabe tRelational/DPS eingesetzt: Merkmale wie leichte Implementierung, einfache Handhabung, hohe Performance und Stabilität haben sich erneut bestätigt - eine ideale Lösung für Datenintegration.

Daten-Mapping

tRelational unterstützt, ausgehend von Adabas Datenstrukturen, das Design von Tabellenstrukturen. Der Mapping-Prozess ordnet automatisiert Adabas Datenfeldern entsprechende Spalten in SQL-Tabellen zu. Multiple Felder und Periodengruppen werden intelligent umgesetzt. Nicht in jedem Fall z.B. ist eine Periodengruppe vorteilhaft in eine abhängige Tabelle abzubilden. Zu Gunsten einer hohen Performance wird häufig angestrebt, bei Abbildung einer Adabas Datenstruktur auf SQL die Anzahl der Tabellen zu minimieren. Hier unterstützt tRelational, indem es die Anzahl der Ausprägungen einer multiplen Adabas-Struktur abfragt. Der DBA bzw. die Systemdesigner können z.B. entscheiden, dass bei einem Aufkommen von maximal 3 Adressen pro Lieferant nicht eine neue Tabelle "Adresse" erzeugt wird. Performanter wäre in diesem Fall, 3 Ausprägungen der Adresse innerhalb einer Tabelle ("Name1, Name2, Name3") zu halten. tRelational unterstützt diese Optimierungen.

Download: tRelational Factsheet deutsch

Datenpumpe

DPS (Data Propagation System), die "Datenpumpe" materialisiert beim initialen Laden die aus Adabas stammenden Daten im relationalen Zielsystem. Die Daten werden aus der Datenbanksicherung von Adabas (den Adasav Dateien) heraus in SQL überführt, die folgenden Datenbankänderungen dem Adabas Protection-Log (hier werden Adabas Datenbankänderungen einbeschrieben) entnommen und als Insert-, Delete- oder Update-Befehle an die SQL-Datenbank weitergereicht.

Diese Mimik erlaubt u.a. tägliche Aktualisierung des Datenbestandes im relationalen Ziel-Datenbanksystem. Ist Aktualisierung in kürzeren Zeitabständen gefordert, kommt DPSync zum Einsatz.

DPSync setzt bei in kurzen Zeitabständen geforderten Aktualisierung nicht auf der geschriebenen Protection Log Datei (PLOG) auf, sondern holt sich die PLOG-Information real-time, d.h., wenn sie geschrieben werden. Auf diese Weise können Datenbankänderungen z.B. im 5-Minutenrhythmus auf relationale Zielsysteme propagiert werden ("near-real-time").

Vorteile

• Überführen von Adabas-Daten in relationale Strukturen über graphische Benutzeroberfläche
• Datenpumpe flexibel an Ihre Anforderungen anpassbar
• Synchronisierung in (fast) beliebig kurzen Zeitabständen
• Erstellen von aufwändigen Extraktionsprogrammen entfällt
• Verfügbarkeit Ihrer wertvollen Datenbestände für viele Zielsysteme
• Neue Nutzungsmöglichkeiten Ihrer Adabas-(Natural)-Anwendungen
• Daten werden in neuen Kontexten nutzbar - zu minimalen Kosten