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Prof. Dr. Holger Märtens

Professur für Wirtschaftsinformatik, insb. Projektmanagement und Software Engineering

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  • IT-Board
  • Studienorganisation & Prüfungswesen

0511 95784 22 E-Mail schreiben

Curriculum Vitae
Seit 04/2021 Vizepräsident für Studium und Lehre, Leibniz-Fachhochschule
seit 2017 Professor für Wirtschaftsinformatik, Leibniz-Fachhochschule
2007-2017 Senior/Executive Consultant, Fachgebietsleiter Materialflussmanagement, T-Systems on site services GmbH, Standort Wolfsburg
2007-2011 Lehrbeauftragter (Nebentätigkeit), Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften, Standort Wolfsburg, Fakultät Wirtschaft
2008 Promotion zum Doktor-Ingenieur (Dr.-Ing.), Universität Leipzig, Fakultät für Mathematik und Informatik
2002-2007 Lehrkraft für besondere Aufgaben, Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel, Standort Wolfsburg, (heute: Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften), Fachbereich Wirtschaft
1997-2001 Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Universität Leipzig, Institut für Informatik
1990-1996 Diplomstudium Informatik, Universität Passau, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

 

Lehrerfahrung

Leibniz Fachhochschule (seit 2017):

  • Wirtschaftsinformatik in der betrieblichen Anwendung
  • Modellierung von Systemen und Prozessen
  • Software Engineering
  • Requirements Engineering
  • Softwaretechnik
  • Management von Projekten
  • Projektrealisierung mit Kooperations-Partnern
  • Projektrealisierung und Ergebnispräsentation
  • IT-Projekt-Controlling
  • Einführung in Datenbanken
  • Embedded Data Management
  • Business Intelligence
  • Neural Nets and Fuzzy Logic
  • Einführung Artificial Intelligence
  • Grundlagen Robotics
  • Praxisreflexion 1 Wirtschaftsinformatik

 

Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften (bis 2011):

  • Grundlagen der Informatik
  • Einführung in die Programmierung
  • Objektorientierte und objektrelationale Datenbanken
  • Implementierung von Datenbank- und Data-Warehouse-Systemen
  • Verteilte und parallele Datenbanken
  • Informatik und Gesellschaft
Veröffentlichungen (Auswahl)

H. Märtens: Beiträge zur dynamischen Lastbalancierung in parallelen Datenbanksystemen. Dissertation, Universität Leipzig, 2008

H. Märtens, E. Rahm, T. Stöhr: Dynamic Query Scheduling in Parallel Data Warehouses. Concurrency and Computation: Practice and Experience. Jg. 15 (11 – 12), 2003

H. Märtens: A Classification of Skew Effects in Parallel Database Systems. 7th International Euro-Par Conference, Manchester, 2001

H. Märtens, E. Rahm: On Parallel Join Processing in Object-Relational Database Systems. 9. GI-Fachtagung Datenbanksysteme in Büro, Technik und Wissenschaft (BTW), Oldenburg, 2001

T. Stöhr, H. Märtens, E. Rahm: Multi-Dimensional Database Allocation for Parallel Data Warehouses. 26th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), Kairo, 2000

H. Märtens: On Disk Allocation of Intermediate Query Results in Parallel Database Systems. 5th International Euro-Par Conference, Toulouse, 1999

H. Märtens: Skew-Insensitive Join Processing in Shared-Disk Database Systems. 3rd International Conference on Integrated Design and Process Technology (IDPT), Berlin, 1998

H. Märtens, J. Sauer: Ein Ablaufplanungssystem auf Basis Neuronaler Netze. In: J. Biethahn et al. (Hrsg.), „Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing“, Verlag Vieweg, Wiesbaden, 1998

Publikationen

Beiträge in Sammelbänden | Märtens, Holger; Sauer, Jürgen
Ein Ablaufplanungssystem auf Basis Neuronaler Netze
Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing, Vieweg+Teubner, Wiesbaden, 1998.
1998

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Monographien | Märtens, Holger
Beiträge zur dynamischen Lastbalancierung in parallelen Datenbanksystemen
Dissertation, Institut für Informatik, Universität Leipzig, 2008.
2008

Diese Arbeit untersucht ausgewählte Problemstellungen der dynamischen Lastbalancierung in parallelen Datenbanksystemen (PDBS). Betrachtet wird die möglichst gleichmäßige Verteilung von Arbeitslasten zur Laufzeit komplexer analytischer Anfragen. Das Hauptproblem besteht in der eingeschränkten Vorhersagbarkeit sogenannter Skew-Effekte, die verschiedene Arten von Lastungleichgewichten beschreiben und deren Bekämpfung der Schlüssel zur gleichmäßigen Verteilung und effizienten Abarbeitung von Arbeitslasten ist. In der Arbeit werden sowohl empirische als auch analytische Untersuchungsmethoden angewandt. Der Schwerpunkt der Untersuchung liegt dabei auf sogenannten Shared-Disk-Systemen, die sich durch eine gemeinsame Plattenspeicheranbindung auszeichnen; diese Architekturen haben in früheren Forschungen vergleichsweise wenig Beachtung gefunden. Über die eigentliche Lastverteilung hinaus betrachtet die Arbeit ausgewählte Aspekte der dynamischen Allokation von Zwischenergebnissen komplexer Anfragen. Nach einer allgemeinen Einführung sowie der Positionsbestimmung der Arbeit innerhalb des Sachgebiets wird zunächst eine theoretische Analyse der Begriffe Skew und Lastbalancierung vorgenommen. Sowohl für die zahlreichen existierenden Lastbalancierungsverfahren als auch für die Vielfalt unterschiedlicher Skew-Effekte wird jeweils eine Klassifikation entwickelt. Die Gegenüberstellung beider Begriffswelten ermöglicht grundsätzliche Aussagen über die Eignung verschiedener Lastverteilungsansätze zur Bekämpfung bestimmter Skew-Formen. Unter anderem wird festgestellt, daß hochdynamische, laufzeitbasierte Balancierungsansätze nicht nur zu einer gleichmäßigeren Lastverteilung führen, sondern dabei sogar eine geringere Komplexität als typische statische Verfahren besitzen.
Auf dieser Grundlage wird für die empirischen Untersuchungen ein neuer Lastbalancierungsansatz entwickelt: Das sogenannte bedarfsorientierte Scheduling (On-demand Scheduling, ODS) weist eine wesentlich höhere Dynamik auf als die derzeit vorherrschenden prädiktiven Algorithmen. Es verzichtet auf eine umfassende Vorausplanung von Anfragen und macht statt dessen die tatsächliche Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Grundlage der Lastverteilung. Zum Vergleich des neuen Ansatzes mit einem herkömmlichen Verfahren wird ein Simulationssystem für PDBS verwendet, in dem neue Datenallokations- und Lastbalancierungsmethoden implementiert, erprobt und bewertet werden können. Für die Anwendung von ODS zur parallelen Join-Verarbeitung belegt es signifikante Vorteile vor allem im Mehrbenutzerbetrieb. Hier eignen sich bedarfsorientierte Verfahren wesentlich besser zur Korrektur unerwarteter Lastungleichgewichte als prädiktive oder reaktive Ansätze. ODS wird daher zur Basis weiterer Entwicklungen gemacht. Als Ergänzung der Join-Verarbeitung wird ein allgemeines Allokationsschema für Zwischenergebnisse umfangreicher mehrstufiger Anfragen vorgeschlagen. Mittels einer mathematischen Analyse wird dazu ein optimaler Verteilgrad bestimmt, mit dem ein möglichst konfliktarmer Zugriff auf die Daten möglich wird. Wichtigstes Ergebnis dieser Untersuchung ist die Feststellung, daß selbst solche Datenmengen, die auf einem einzelnen Prozessorknoten weiterverarbeitet werden, über mehrere Plattenspeicher verteilt werden sollten. Der Nutzen des parallelen Lesezugriffs übersteigt in allen realistischen Fällen die Belastung durch vermehrte Plattenzugriffskonflikte. Die letzte Studie überträgt das bedarfsorientierte Scheduling aus klassischen relationalen DBS in eine Data-Warehouse-Umgebung. Aufbauend auf einer ebenfalls neuentwickelten Allokationsmethode werden mehrere Varianten des ODS-Verfahrens an verschiedenen Anfragetypen simulativ erprobt. Hierbei wird eine Strategie ermittelt, die für alle Lastarten nahezu optimale Resultate liefert, indem sie die Balancierung von Prozessor- und Plattenauslastungen gegeneinander abwägt. Damit erübrigt sich eine aufwendige und fehleranfällige Analyse des Lastprofils zur Auswahl eines optimalen Spezialverfahrens. Das Risiko extrem hoher Antwortzeiten für falsch klassifizierte Anfragen wird ohne nennenswerte Leistungsverluste vermieden. Die in der Arbeit präsentierten Lösungsansätze lassen sich auf zahlreiche unterschiedliche Systemarchitekturen, Datenmodelle und Arbeitslasten verallgemeinern.

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Preprint | Märtens, Holger
Disk Scheduling for Intermediate Results of Large Join Queries in Shared-Disk Parallel Database Systems
Report Nr. 9 (1998), Institut für Informatik, Universität Leipzig.
1998

Shared-disk database systems offer a high degree of freedom in the allocation of workload compared to shared-nothing architectures. This creates a great potential for load balancing but also introduces additional complexity into the process of query scheduling. This report surveys the problems and opportunities faced in scan processing in a shared-disk environment. We list the parameters to tune and the decisions to make, as well as some known solutions and commonsense considerations, in order to identify the most promising areas of future research.

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Preprint | Märtens, Holger
Options in Scan Processing for Shared-Disk Parallel Database Systems
Universität Leipzig, Institut für Informatik, Report Nr.8.
1998

Shared-disk database systems offer a high degree of freedom in the allocation of workload compared to shared-nothing architectures. This creates a great potential for load balancing but also introduces additional complexity into the process of query scheduling. This report surveys the problems and opportunities faced in scan processing in a shared-disk environment. We list the parameters to tune and the decisions to make, as well as some known solutions and commonsense considerations, in order to identify the most promising areas of future research.

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Konferenzbeiträge | Märtens, Holger; Rahm, Erhard, Stöhr, Thomas
Dynamic Query Scheduling in Parallel Data Warehouses
8th International Euro-Par Conference: 321-331.
2002

Data warehouse queries pose challenging performance problems that often necessitate the use of parallel database systems (PDBS). Although dynamic load balancing is of key importance in PDBS, to our knowledge it has not yet been investigated thoroughly for parallel data warehouses. In this study, we propose a scheduling strategy that simultaneously considers both processors and disks while utilizing the load balancing potential of a Shared Disk architecture. We compare the performance of this new method to several other approaches in a comprehensive simulation study, incorporating skew aspects and typical data warehouse features such as star schemas.

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Konferenzbeiträge | Märtens, Holger; Rahm, Erhard
On Parallel Join Processing in Object-Relational Database Systems
9. GI-Fachtagung Datenbanksysteme in Büro, Technik und Wissenschaft (BTW), Oldenburg, 2001. Springer Informatik aktuell, S 274-283
2001

So far only few performance studies on parallel object-relational database systems are available. In particular, the relative performance of relational vs. reference-based join processing in a parallel environment has not been investigated sufficiently. We present a performance study based on the BUCKY benchmark to compare parallel join processing using reference attributes with relational hash- and merge-join algorithms. In addition, we propose a data allocation scheme especially suited for object hierarchies and set-valued attributes.

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Konferenzbeiträge | Märtens, Holger
A Classification of Skew Effects in Parallel Database Systems
7th International Euro-Par Conference, Manchester, 2001. Springer LNCS 2150: S. 291-300
2001

Skew effects are a serious problem in parallel database systems, but the relationship between different skew types and load balancing methods is still not fully understood. We develop and compare two classifications of skew effects and load balancing strategies, respectively, to match their relevant properties. Our conclusions highlight the importance of highly dynamic scheduling to optimize both the complexity and the success of load balancing. We also suggest the tuning of database schemata as a new anti-skew measure.

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Konferenzbeiträge | Stöhr, Thomas; Märtens, Holger; Rahm, Erhard
Multi-Dimensional Database Allocation for Parallel Data Warehouses
26th International Conference on Very Large Databases (VLDB), Cairo, 2000.
2000

Data allocation is a key performance factor for parallel database systems (PDBS). This holds especially for data warehousing environments where huge amounts of data and complex analytical queries have to be dealt with. While there are several studies on data allocation for relational PDBS, the specific requirements of data warehouses have not yet been sufficiently addressed. In this study, we consider the allocation of relational data warehouses based on a star schema and utilizing bitmap index structures. We investigate how a multi-dimensional hierarchical data fragmentation of the fact table supports queries referencing different subsets of the schema dimensions. Our analysis is based on realistic parameters derived from a decision support benchmark. The performance implications of different allocation choices are evaluated by means of a detailed simulation model.

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Konferenzbeiträge | Märtens, Holger
On Disk Allocation of Intermediate Query Results in Parallel Database Systems
5th International Euro-Par Conference, Toulouse, 1999. Springer LNCS 1685: S. 469-476
1999

For complex queries in parallel database systems, substantial amounts of data must be redistributed between operators executed on different processing nodes. Frequently, such intermediate results cannot be held in main memory and must be stored on disk. To limit the ensuing performance penalty, a data allocation must be found that supports parallel I/O to the greatest possible extent. In this paper, we propose declustering even self-contained units of temporary data processed in a single operation (such as individual buckets of parallel hash joins) across multiple disks. Using a suitable analytical model, we find that the improvement of parallel I/O outweighs the penalty of increased fragmentation.

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Konferenzbeiträge | Rahm, Erhard; Märtens, Holger; Stöhr, Thomas
On Flexible Allocation of Index and Temporary Data in Parallel Database Systems
8th High Performance Transaction Processing Workshop (HPTS), Asilomar, 1999.
1999

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Konferenzbeiträge | Märtens, Holger
Skew-Insensitive Join Processing in Shared-Disk Database Systems
3rd International Conference on Integrated Design and Process Technology (IDPT), Berlin, 1998. S. 17-24.
1998

Skew effects are still a significant problem for efficient query processing in parallel database systems. Especially in shared-nothing environments, this problem is aggravated by the substantial cost of data redistribution. Shared-disk systems, on the other hand, promise much higher flexibility in the distribution of workload among processing nodes because all input data can be accessed by any node at equal cost. In order to verify this potential for dynamic load balancing, we have devised a new technique for skew-tolerant join processing. In contrast to conventional solutions, our algorithm is not restricted to estimating processing costs in advance and assigning tasks to nodes accordingly. Instead, it monitors the actual progression of work and dynamically allocates tasks to processors, thus capitalizing on the uniform access pathlength in shared-disk architectures. This approach has the potential to alleviate not only any kind of data-inherent skew, but also execution skew caused by query- external workloads, by disk contention, or simply by inaccurate estimates used in predictive scheduling. We employ a detailed simulation system to evaluate the new algorithm under different types and degrees of skew.

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Konferenzbeiträge | Märtens, Holger
Skew-tolerantes, dynamisches LPT-Scheduling zur Join-Verarbeitung in parallelen Shared-Disk-Datenbanksystemen
Workshop Anwendungsbezogene Lastverteilung (ALV), München, 1998.
1998

In parallelen Datenbanken, die für Decision-Support-Aufgaben wie z. B. Data Warehousing eingesetzt werden, spielen hohe Durchsatzraten, kurze Antwortzeiten und damit auch Lastbalancierungsfragen eine entscheidende Rolle. Dies gilt insbesondere für komplexe Operationen wie den relationalen Join. Das größte Problem bei seiner parallelen Ausführung sind nichtuniforme Daten- und Werteverteilungen (Skew), die nur begrenzt vorhersehbar sind und somit zur Laufzeit behandelt werden müssen. Dies ist in den verbreiteten Shared-Nothing-Rechnerarchitekturen jedoch nur schwer zu realisieren, da Datenumverteilungen mit hohem Zusatzaufwand verbunden sind. Wir schlagen daher ein dynamisches Lastbalancierungsverfahren auf Basis einer Shared-Disk-Architektur vor, welches aufgrund der uniformen Zugriffsstruktur weitaus effizienter arbeitet, als dies in Shared-Nothing-Systemen möglich ist. In einer Simulationsstudiezeigt es sich einem herkömmlichen prädiktiven Algorithmus deutlich überlegen.

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Kontakt:

Leibniz-Fachhochschule
Expo Plaza 11
30539 Hannover

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