Multi-Tenant-Datenbanken - Abteilung Datenbanken Leipzig ...

Universität Leipzig
Fakultät für Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Professur Datenbanksysteme
Seminararbeit
Multi-Tenant-Datenbanken für SaaS
(Schema Management)
Betreuerin: Sabine Maßmann
Bearbeiter: Hendrik Kerkhoff
Nürnberger Str. 20
04103 Leipzig
Matr.-Nr: 1501624
MSc. 1. Semester
Eingereicht am: 24.01.2010

Inhaltsverzeichnis I
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis II
1 Einleitung 1
1.1 Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Grundlagen 3
2.1 Software as a Service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 Anforderungen an Multi-Tenancy Datenbanken . . . . . . . . . . . . . 3
2.3 Einsatzszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 6
3.1 Shared Machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.2 Shared Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.3 Shared Table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.3.1 Private Table Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.3.2 Basic Table Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.3.3 Extension Table Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.3.4 Universal Table Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.3.5 Pivot Table Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3.6 Chunk Table Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3.7 Chunk Folding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.4 Beispiel: force.com . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4 Ausblick 15
Abbildungsverzeichnis III
Verzeichnis der Listings IV
Literaturverzeichnis V

Inhaltsverzeichnis II
Abkürzungsverzeichnis
CRM . . . . . . . . . . Customer Relationship Management
DBS . . . . . . . . . . . Datenbanksystem
ERP . . . . . . . . . . . Enterprise Resource Planning
ID . . . . . . . . . . . . . Identifikationsnummer
QTL . . . . . . . . . . . Query Transformation Layer
SaaS . . . . . . . . . . . Software as a Service
SLA . . . . . . . . . . . Service Level Agreements
TCO . . . . . . . . . . . Total Cost of Ownerchip

1 Einleitung 1
1 Einleitung
In seinem Blog 1 stellt Robert Warfield die These auf, dass Unternehmen durch den
Einsatz von Software as a Service im Vergleich zu klassischer Software bis zu 16% ih-
rer Kosten einsparen können [War07]. Dies wird durch Mehrmandantenfähigkeit (engl.
Multi-Tenancy) erreicht: Mehrere Kunden nutzen gemeinsam ein Softwaresystem, wel-
ches von einem Serviceanbieter bereitgestellt wird. Hierdurch sinken die Kosten, die
für das Betreiben notwendig sind.
1.1 Ziel der Arbeit
Diese Arbeit soll Möglichkeiten zeigen und erläutern, wie Multi-Tenancy Datenbanken
implementiert werden können. Da für den performanten und somit kostensparenden
Betrieb einer Mehrmandanten-Datenbank eine möglichst hohe Konsolidierung (“Ver-
einheitlichung”) benötigt wird, werden verschiedene Möglichkeiten gezeigt, diese zu
erreichen, ohne dabei auf flexibele Datenbankschemas für die Mandanten verzichten zu
müssen.
1.2 Aufbau der Arbeit
In Kapitel 2 werden die Grundlagen zu Software as a Service erklärt und die An-
forderungen an Multi-Tenancy-Datenbanken erläutert sowie mögliche Einsatzszenari-
en skizziert. Kapitel 3 beleuchtet die drei Grundmöglichkeiten für den Aufbau einer
Mehrmandantendatenbank. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf den verschiedenen An-
sätzen zum Schema-Mapping in der Shared Table-Methode. Zudem wird anhand der
Plattform Force.com die Umsetzung und Optimierung in der Praxis gezeigt.
1 http://smoothspan.wordpress.com/

1 Einleitung 2
Im Ausblick (Kapitel 4) werden Methoden und Techniken vorgestellt, mit denen For-
scher der Technischen Universität München sowie der SAP AG die Umsetzung einer
reinen Multi-Tenancy Datenbank planen.

2 Grundlagen 3
2 Grundlagen
In diesem Kapitel wird zunächst das Konzept von Software as a Service erläutert. Im
Anschluss werden Anforderungen an eine Multi-Tenancy Datenbank für Software as a
Service beschrieben sowie mögliche Einsatzszenarien beschrieben.
2.1 Software as a Service
Software as a Service (SaaS) ist ein Geschäftsmodell, in dem Software nicht als Produkt
an Kunden verkauft wird, sondern als Dienstleistung für viele Kunden bereitgestellt
wird [BHS08, S. 88]. Ziel hierbei ist es, die Total Cost of Ownerchip (TCO) im Vergleich
zu den Kosten von “on-premises” Lösungen, also vom Kunden selbst betriebene Softwa-
re, zu senken [AJKS09, S. 881]. Um dieses zu erreichen wird die Software vielen Kunden
zur Verfügung gestellt, was dazu führt, dass Kosten wie Thirdparty-Softwarelizenzen,
Hardwarekosten und Kosten für die Administration auf die Mandanten verteilt werden
und somit im Durchschnitt sinken.
Bei der Nutzung von SaaS sind häufig Service Level Agreements (SLA) Bestandteil
der Verträge. In diesen werden nicht-funktionale Anforderungen wie die Kosten für die
Nutung der Services sowie Anforderungen an Verfügbarkeit und Performanz festgelegt
[Pap08].
2.2 Anforderungen an Multi-Tenancy Datenbanken
Bob Warfield, Mitgründer von SmoothSpan und Author von mehreren Artikeln zum
Thema SaaS, leitet in einem seiner Blog-Artikel eine Definition für Multi-Tenancy
her:
“Multitenancy is the ability to run multiple customers on a single soft-
ware instance installed on multiple servers to increase resource utilization

2 Grundlagen 4
by allowing load balancing among tenants, and to reduce operational com-
plexity and cost in managing the software to deliver the service. Tenants
on a multitenant system can operate as though they have an instance of
the software entirely to themselves which is completely secure and insulated
from any impact by other tenants.” [War07]
Diese Definition beschreibt Multi-Tenancy Systeme aus Sicht von Serviceanbieter sowie
der Mandanten. Die Mandaten werden in [AJPK09] weiter unterschieden zwischen
Kunde und Anwendungsentwickler. Für den Kunden sind “hohe Verfügbarkeit bei hoher
Datensicherheit” zentrale Aspekte eines Multi-Tenancy Systems. Die Anforderungen
der Anwendungsentwickler sind “einfache, aber mächtige Funktionsmodelle”.
Eine gemeinsame Instanz wächst aus der Anforderung heraus, dass die operationale
Komplexität minimiert werden soll. Da der Ressourcenbedarf einzelner Instanzen
auf Shared Machine Systemen zu hoch ist, wird gefordert, dass es eine gemeinsame
Datenbankinstanz für mehrere Mandanten gibt.
Isolation der Mandanten ist notwendig für die geforderte Sicherheit und dient der
Herstellung von Transparenz für die Mandanten. Für die Kunden soll das Multi-
Tenancy System aussehen, als hätten sie eine eigene Datenbankinstanz.
Schemaflexibilität muss gewährleistet werden. Insbesondere ist es notwendig, Sche-
maänderungen während der Laufzeit durchzuführen, da aufgrund der Transpa-
renzforderung für andere Mandanten das Gesamtsystem online bleiben muss. Je-
doch dürfen Änderungen die Performanz des Systems nicht beeinflussen. Um
dieses zu gewährleisten müssen gegebenenfalls temporäre Tabellen mit dem neu-
en Schema erstellt werden und zu einem Zeitpunkt mit niedriger Last permanent
einbunden werden.
Hohe Verfügbarkeit ist für das Anwendungsgebiet von SaaS notwendige Bedingung,
da im Rahmen von Service Level Agreements meist Vereinbarungen über die
Verfügbarkeit getroffen werden.
2.3 Einsatzszenarien
Durch die steigende Komplexität von Anwendungen sinkt die mögliche Konsolidierung
der Mandaten und somit die Anzahl der Mandanten, die durch ein Multi-Tenancy
System gehandhabt werden können [AGJ + 08]. Einfache Software, wie E-Mail Plattfor-

2 Grundlagen 5
men, bieten den Kunden keine oder nur sehr beschränkte Anpassungungen der Softwa-
re. Somit werden erweiterbare Datenstrukturen kaum benötigt und es reichen einfache
und einheitliche Schemas für die Nutzer der Software.
Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme hingegen haben eine hohe Komplexität.
Es werden viele Erweiterungen und Anpassungen benötigt, um die Geschäftsprozesse
der Mandanten umzusetzen. Die benötigten Ressourcen, auch hinsichtlich der Lauf-
zeit von einzelnen Operationen, sind um ein Vielfaches höher, als das einer E-Mail-
Plattform. Dieser Zusammenhang ist in Abbildung 2.1 schematisch dargestellt.
Durch Rechner mit mehr Ressourcen ist es möglich, die Anzahl der Mandanten zu ver-
vielfachen. Daher ist der Einsatz von Clustern, welche relativ niedrige Hardwarekosten
haben, für den Einsatz für Multi-Tenancy Datenbanken sehr gut geeignet.
Größe des
Rechners
Mainframe
Blade-
Server
10.000 1.000
10.000 1.000 100
10.000 1.000 100 10
E-Mail Kollaborationsplattformen
CRM ERP
Komplexität der
Anwendung
Abbildung 2.1: Mandanten pro Datenbank (in Anlehnung an [AGJ + 08, S. 1196])
Hauptanwendung finden Multi-Tenancy Datenbanken bei Systemen mit mittlerer Kom-
plexität [AGJ + 08, S. 1196]. Beispiele hierfür sind Kollaborationsplattformen wie Goo-
gle Docs 2 , Conject 3 und Microsofts Office Live 4 . Die SaaS-Plattform salesforce.com 5
(siehe hierzu auch Abschnitt 3.4) bietet Customer Relationship Management (CRM)
Software unter Verwendung von Multi-Tenancy Datenbanken an.
2 http://docs.google.com/
3 http://www.conject.com/
4 http://www.officelive.com/
5 http://www.salesforce.com/

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 6
3 Multi-Tenancy mit aktuellen
Datenbanken
In diesem Kapitel werden drei Möglichkeiten vorgestellt, Mehrmandanten-Fähigkeit
in aktuelle Datenbanksysteme zu integrieren. Bei dem Shared Machine Ansatz erhält
jeder Mandant eine eigene Datenbankinstanz auf einem gemeinsamen Computer. Teilen
sich alle Mandaten eine Datenbankinstanz, wobei jeder Mandant sein eigenes Schema
erhält, spricht man von Shared Process.
Der Schwerpunkt dieses Kapitels liegt auf dem Shared Table Ansatz. In Abschnitt 3.3
werden mehrere Techniken vorgestellt, um das Teilen einer gemeinsamen Tabellenstruk-
tur für alle Mandanten zu ermöglichen.
Mandant Mandant Mandant Mandant Mandant Mandant Mandant Mandant Mandant
Schema Schema Schema
DB DB DB
Computer / Cluster / Grid
Schema Schema Schema
DB
Computer / Cluster / Grid
Schema
DB
Computer / Cluster / Grid
a) Shared Machine b) Shared Process c) Shared Table
Isolation
Ressourcenteilung
Abbildung 3.1: Shared Machine, Shared Process und Shared Table (in Anlehnung an
[JA07a, S. 1198])

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 7
3.1 Shared Machine
Jeder Mandant erhält bei Shared Machine seine eigene Datenbankinstanz auf einer ge-
meinsamen Maschine. Dieser Ansatz ist leicht umzusetzen, da hier keine Modifikationen
an dem Datenbanksystem vorgenommen werden müssen. Alle Mandanten sind bis auf
den gleichen Computer voneinander isoliert (vgl. Abbildung 3.1). Jedoch wirkt sich die-
se Isolation negativ auf die Ressourcennutzung aus: Jede Datenbankinstanz benötigt
Speicher für die Grundfunktionen. Aufgrund dieses hohen Speicherbedarfs skaliert der
Shared Machine Ansatz nur bis circa zehn Instanzen pro Rechner [JA07b]. Zudem kann
der Administrationsaufwand nicht gesenkt werden. Daher eignet sich dieser Ansatz nur
bedingt für die Verwendung als Multi-Tenancy Datenbank für SaaS.
3.2 Shared Process
Abbildung 3.1 b) zeigt schematisch den Shared Process Ansatz: Jeder Mandant erhält
hier ein eigenes Schema, welches auf einer gemeinsamen Datenbankinstanz läuft. Durch
die Möglichkeit der physisch getrennten Speicherung der Daten der einzelnen Mandan-
ten ist die Migration von Mandanten auf andere Server sowie die Implementierung von
Load-Balancing einfach zu realisieren [JA07b]. Die physische und logische Trennung
der Daten muss hierbei auf Anwendungsebene vorgenommen werden.
Durch die gemeinsame Nutzung einer Instanz wird lediglich für die verschiedenen Sche-
mas und Daten der Mandanten, jedoch nicht für mehrere Instanzen des Datenbank-
systems Speicher benötigt. Wenn die Anzahl der Tabellen pro Mandant auf wenige
beschränkt ist, skaliert dieser Ansatz für bis zu 1000 aktiver Mandanten pro Server
[JA07b]. Daher ist er gut für kleine und mittlere SaaS-Anwendungen geeignet.
3.3 Shared Table
Durch die Verwendung des Shared Table Ansatzes können die meisten Einsparungen
hinsichtlich Hardwarekosten gemacht werden. Jedoch müssen zusätzliche Erweiterun-
gen am Datenbanksystem implementiert werden: Da alle Mandanten die gleichen Ta-
bellen nutzen muss eine Zwischenschicht, die Query-Transformation-Schicht (QTL)
(siehe Abbildung 3.2) entwickelt werden [AGJ + 08]. Diese sorgt dafür, dass für die
Mandanten das physische Schema transparent ist. Jeder Mandant hat ein eigenes, lo-

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 8
gisches Schema. Die QTL wandelt die Anfragen um und mappt diese auf das physische
Datenbankschema. Hierbei muss zudem sichergestellt werden, dass nur die Daten des
Mandanten angefragt werden. Die Ergebnisse werden dann wieder passend zu dem
logischen Schema des Mandanten umgewandelt.
Mandant
1
Software
logisches
Schema
Mandant
2
logisches
Schema
Mandant
3
Software Software
logisches
Schema
Query Transformation Schicht
physisches Schema
Datenbank
Betriebsystem
Hardware
Abbildung 3.2: Query Transformation Layer (selbsterstellte Grafik)
Die Datenmigration für einzelne Mandanten ist nicht problemlos möglich, kann jedoch
auf Kosten zusätzlicher Abfragen durchgeführt werden.
Es gibt verschiedene Tabellen-Layouts, die den Shared Table Ansatz ermöglichen. Al-
le diese Ansätze sind hierbei Kompromisse zwischen Performanz, Funktionaliät und
Flexibilität.
In den folgenden Abschnitten werden diese Layouts dargestellt und erläutert. Die Bei-
spiele hierfür entstammen dem Paper [AGJ + 08]. Es wurde ein Szenario mit drei Man-
danten gewählt. Der Mandant mit der ID 17 stammt aus dem Gesundheitsbereich,
Mandant 42 hat eine Erweiterung im Bereich der Automobilindustrie. Mandant 35 hat
keine Erweiterungen.

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 9
3.3.1 Private Table Layout
Beim Private Table Layout erhält jeder Mandant eigene Tabellen. Diese werden le-
diglich umbenannt, um zu gewährleisten das ein bestimmter Tabellenname nicht nur
von einem Mandanten genutzt werden kann. Hierzu werden in den Meta-Daten des
Datenbanksystems bzw. des Query-Transformation-Layers Mapping Daten gehalten.
Eine Konsolidierung der Mandanten findet hier nicht statt.
Abbildung 3.3 zeigt ein Schema mit privaten Tabellen. Die Tabellen sind hier nach
“Account” sowie der Mandanten-ID benannt. Wenn diese Tabellen für alle Mandan-
ten “Account” heißen, so muss bei der Abfrage ein Mapping von AccountXX
Account durchgeführt werden, wobei XX die Mandanten-ID repräsentiert.
Abbildung 3.3: Private Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198])
3.3.2 Basic Table Layout
Da sich die Mandanten alle Tabellen beim Basic Table Layout teilen, ist es nicht mög-
lich, mandantenspezifische Erweiterungen zu handhaben. Die Datensätze der jeweiligen
Mandanten werden durch eine hinzugefügte Tenant-Spalte unterschieden (siehe Abbil-
dung 3.4).
Das Basic Table Layout eignet sich lediglich für angebotene Software, in der keine
Erweiterungen benötigt werden, wie z.B. Webmail oder Blogs.
Account
Tenant Aid Name
17 1 Acme
17 2 Gump
35 1 Ball
42 1 Big
Abbildung 3.4: Basic Table Layout (selbsterstellte Grafik)

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 10
3.3.3 Extension Table Layout
Beim Extension Table Layout werden mandantenspezifische Erweiterungen in zusätzli-
chen Tabellen gespeichert. Alle Tabellen erhalten eine Spalte mit der ID des Mandanten
sowie eine Spalte durch welche der Datensatz identifiziert wird. Durch die Mandanten-
ID ist es möglich, dass mehrere Mandanten eine Erweiterung nutzen. Die Datensatz-IDs
sind notwendig, um die Tabellen durch einen JOIN zum logischen Datenbankschema
zurückzuführen. Abbildung 3.5 zeigt das Schema einer Extension Table.
Durch die Fragmentierung in mehrere Tabellen entstehen zusätzliche Schreib-/Lesezugriffe,
da nicht sichergestellt werden kann, dass zusammengehörige Reihen zusammenhängend
in den Speicher geschrieben werden.
1 SELECT Aid, Name, Hospital, Beds FROM
2 (SELECT Aid, Name, Hospital, Beds
3 FROM AccountExt a, HealthcareAccount h
4 WHERE a.Row = h.Row AND a.Tenant = 17 AND h.Tenant = 17)
5 AS Account17
Listing 3.1: Transformierte SQL Anfrage für Extension Table Layout
Listing 3.1 zeigt eine Anfrage an die Daten. Hierbei wird eine JOIN-Verknüpfung zwi-
schen den Tabellen AccountExt und Healthcare Account durchgeführt. Das Ergebnis
wird in einer Tabelle mit dem Namen “Account17” ausgegeben.
Abbildung 3.5: Extension Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198]))
3.3.4 Universal Table Layout
Das Univeral Table Layout hat nur eine Tabelle, in der sämtliche Daten gespeichert
werden. Um dies zu ermöglichen wird eine Table-Spalte eingeführt, mit der die ein-
zelnen Tabellen des logischen Schemas unterschieden werden. Die Daten werden beim
Universal Table Layout in Spalten mit einem universellem Datentyp, wie z.B. VAR-
CHAR, gespeichert.

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 11
Um Flexibilität zu gewährleisten, muss die Anzahl der Spalten sehr breit gewählt wer-
den. Hierduch entstehen viele Zellen mit NULL-Werten, welche zwar von den meisten
Datenbanksystemen effizient verwaltet werden, aber dennoch einen Speicher-Overhead
erzeugen. Zusätzlich muss das DBS Meta-Daten halten, in denen die Datentypen so-
wie die logischen Namen der Spalten in Abhängigkeit der jeweiligen logischen Tabelle
gespeichert werden.
Ein großer Nachteil vom Universal Table Layout ist, dass die Indizierung nicht prakti-
kabel ist.
Abbildung 3.6: Universal Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198])
3.3.5 Pivot Table Layout
Beim Pivot Table Layout werden neben der Mandanten- und Tabellen-Spalte Reihen-
sowie Spalten-Werte eingefügt. Jeder Wert eines Datensatzes in der logischen Tabelle
wird hier in einem eigenen Datensatz gespeichert. Hierduch sind für die Rückführung
einer n-Spaltigen Tabelle n − 1 Join-Verknüpfungen notwendig. Jedoch entfällt im Ver-
gleich zu Universal Tables die Speicherung von NULL-Werten.
Die Daten selbst können hierbei entweder als variabler Datentyp VARCHAR gespei-
chert werden oder man führt für jeden Datentyp eine eigene Pivot-Tabelle ein (siehe
Abbildung 3.7), wodurch das Casten der Datentypen entfällt. Um Indizies zu unter-
stützen können zusätzliche Index-Tabellen für jeden Datentyp eingeführt werden.
3.3.6 Chunk Table Layout
Die Datensätze werden in Chunks, also “Datenblöcke” untergliedert. Mehrere dieser
Chunks bilden gemeinsam einen logischen Datensatz. Dazu wird beim Chunk-Table-
Layout neben Spalten für Tenant, Tabelle und Reihe eine Chunk-Nummer vergeben.
Physische Zeilen mit gleicher Tenant-ID, gleicher Tabellennummer und gleicher Rei-

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 12
1 SELECT Beds FROM
2 (SELECT s.Str as Hospital, i.Int as Beds
3 FROM PivotStr s, PivotInt i
4 WHERE s.Tenant = 17
5 AND i.Tenant = 17
6 AND s.Table = 0
7 AND s.Col = 2
8 AND i.Table = 0
9 AND i.Col = 3
10 AND s.Row = i.Row)
11 WHERE Hospital=’State’
Listing 3.2: Transformierte SQL Anfrage für Pivot Table Layout
Abbildung 3.7: Pivot Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198])
he gehören zu einem logischen Datensatz, sortiert nach den inkrementierten Chunk-
Nummern. In Abbildung 3.8 sind dieses beispielsweise die ersten beiden Zeilen.
In einem Chunk werden verschiedene Attribute mit verschiedenen Datentypen, wahl-
weise mit Indizierung, gespeichert. Hierdurch ist es möglich, häufig zusammen auftre-
tende Werte zu gruppieren, wodurch die Schreib-/Lesezugriffe optimiert werden kön-
nen.
Abbildung 3.8: Chunk Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198])

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 13
Im Vergleich zu Pivot Tabellen wird hier nur eine Tabelle benötigt, wodurch der Auf-
wand für die Rekonstruktion der logischen Tabellen geringer ausfällt. Die Anfrage-
Transformation ist jedoch komplexer. Dieses wird leicht aus einem Beispiel ersicht-
lich: Für das Auflösen der Spaltennamen wird beim Pivot Table Layout ein Map-
ping Tenant, Table, Col -> Spaltenname benötigt. Hingegen beim Chunk
Table Layout Tenant, Table, Chunk -> Int1 = Spaltenname1 | Str1 =
Spaltenname2. Die Spalten in der physischen Schicht müssen hier nochmal zugeord-
net werden.
3.3.7 Chunk Folding
In [AGJ + 08] stellen die Autoren eine weitere Schema-Mapping Technik vor: Chunk
Folding. Es werden die Techniken des Extension Tables mit denen der Chunk Tables
kombiniert. Abbildung 3.9 zeigt ein Schema für Chunk Folding. Hierbei gibt es eine
(oder auch mehrere) gemeinsame Tabelle, die von allen (oder vielen) Mandanten ge-
nutzt werden sowie eine Erweiterungstabelle deren Struktur dem Chunk Table Layout
entspricht.
Abbildung 3.9: Chunk Folding (aus [AGJ + 08, S. 1198])
Durch diese Kombination wird erreicht, dass häufig genutzte Attribute in herkömmli-
chen Tabellen gespeichert werden, wodurch erhöhter I/O- sowie Transformationsauf-
wand beim Zugriff auf Attribute dieser Tabelle entfällt. Durch Variation der Breite
der Chunk-Tabelle wird diese zu einer Mischform von Universal Table Layout und
Chunk Table Layout: Die Breite kann so optimiert werden, dass z.B. 80% der logischen
Datensätze in einen Chunk passen. Tabellen mit vielen Attributen werden hingegen
in zwei oder mehr Chunks verteilt. Dadurch wird der Aufwand, mandantenspezifische
Erweiterungen zu Laden und Verarbeiten, gering gehalten.

3 Multi-Tenancy mit aktuellen Datenbanken 14
3.4 Beispiel: force.com
Die Plattform Salesforce.com, Anbieter von Customer Relationship Management (CRM),
sowie deren Tochter-Plattform Force.com, eine Entwicklungsumgebung für die Entwick-
lung von Cloud-basierter Software, nutzen Multi-Tenancy für die Datenhaltung. Das
Datenbankschema zeigt Abbildung 3.10. Es handelt sich hierbei um ein Universal Table
Layout mit mehreren Erweiterungen zur Optimierung sowie Flexibilisierung.
Metadaten
Objects
# GUID
OrgID
ObjID
ObjName
Fields
# GUID
OrgID
ObjID
FieldName
Datatype
isIndexed
FieldNum
...weitere...
Datentabellen Spezielle Pivot Tabellen
Data
# GUID
OrgID
ObjID
Name
Value0
Value1
...
Value500
Clobs
Character Large Objects
bis zu 32.000 Zeichen
Indexes
# OrgID
# ObjID
# FieldNum
GUID
StringValue
NumValue
DateValue
Relationships
OrgID
ObjID
GUID
RelationID
TargetObjID
...weitere...
Abbildung 3.10: Force.com Datenbankschema (in Anlehnung an [For08])
Mithilfe von Pivot-Tabellen werden beispielsweise Indizierungen ermöglicht. Die Ind-
exes Tabelle enthält hierfür neben Schlüsseln, die das zu indizierende Objekt referen-
zieren, Spalten mit verschiedenen Datentypen. Über diese wird die Indizierung durch-
geführt. Zudem gibt es Tabellen für Relationen zwischen den Objekten, eine Tabelle
für Unique-Werte, History-Tracking Tabellen und viele weitere [For08].
In Metadaten-Tabellen werden Informationen über die gespeicherten Objekte (Objects-
Tabelle) sowie Meta-Informationen über die einzelnen Werte in der Datentabelle gespei-
chert. Mit diesen Informationen kann das logische Schema der Mandanten aus diesem
physischem Schema rekonstruiert werden.

4 Ausblick 15
4 Ausblick
In ihrer Arbeit [AJPK09] stellen Aulbach et al. ein Modell für die Implementierung
einer “echten” Multi-Tenant-fähigen Datenbank vor. Dieses soll mithilfe von Grid-
Technologien sowie Virtualisierung ermöglicht werden.
Abbildung 4.1: Multi-Tenancy DBMS (aus [AJPK09])
Die Authoren wollen hierfür ein Grid-Cluster verwenden, wobei auf die einzelnen Kno-
ten die Datenbanken der Mandaten aus einem Archiv-Speicher geladen werden (vgl.
Abbildung 4.1). Je nach Auslastung soll dieser Vorgang dynamisch erfolgen. Bei hoher
Last werden die Datenbanken auf andere Knoten repliziert. Hierbei werden zunächst
die veralteten Abbilder aus dem Archivspeicher kopiert und anschließend durch einen
Roll-Forward mithilfe von Log-Dateien aktualisiert [AJPK09].
Durch Tenant Swizzling, einer von den Autoren entwickelten Technik, die sich an “das
Pointer Swizzling in objekt-orientierten DBMS” [AJPK09] anlehnt, wird ein schneller
Datenzugriff gewährleistet: Die Daten im Hauptspeicher werden von den Daten des
Archivspeichers vollkommen getrennt, wodurch Lese- und Schreibzugriffe auf langsa-
men Festplattenspeicher entfallen. Dieses wird durch Pointer ermöglicht, die jeweils auf
referenzierende Objekte zeigen. Sollen diese Objekte persistiert werden, so müssen die
Pointer aufgeflöst und durch entsprechende Referenzierungen per ID ersetzt werden.
Durch den Einsatz dieser Techniken sollen Probleme der “klassischen” Multi-Tenancy-
Lösungen hinsichtlich Isolation und Ressourcenverwaltung gelöst werden. Eine Umset-
zung dieses Entwurfs ist geplant [AJPK09].

Abbildungsverzeichnis III
Abbildungsverzeichnis
2.1 Mandanten pro Datenbank (in Anlehnung an [AGJ + 08, S. 1196]) . . . . 5
3.1 Shared Machine, Shared Process und Shared Table (in Anlehnung an
[JA07a, S. 1198]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.2 Query Transformation Layer (selbsterstellte Grafik) . . . . . . . . . . . 8
3.3 Private Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198]) . . . . . . . . . . . . . . 9
3.4 Basic Table Layout (selbsterstellte Grafik) . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.5 Extension Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198])) . . . . . . . . . . . . 10
3.6 Universal Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198]) . . . . . . . . . . . . . 11
3.7 Pivot Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198]) . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.8 Chunk Table Layout (aus [AGJ + 08, S. 1198]) . . . . . . . . . . . . . . 12
3.9 Chunk Folding (aus [AGJ + 08, S. 1198]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.10 Force.com Datenbankschema (in Anlehnung an [For08]) . . . . . . . . . 14
4.1 Multi-Tenancy DBMS (aus [AJPK09]) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

Verzeichnis der Listings IV
Verzeichnis der Listings
3.1 Transformierte SQL Anfrage für Extension Table Layout . . . . . . . . 10
3.2 Transformierte SQL Anfrage für Pivot Table Layout . . . . . . . . . . . 12

Literaturverzeichnis V
Literaturverzeichnis
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