Dieser Abschnitt beschreibt eine sehr frühe Anwendung für MySQL.

Im Verlauf der ursprünglichen Entwicklung von MySQL wurden die Funktionen an die Anforderungen unseres größten Kunden angepasst, der das Data-Warehousing für einige der großen schwedischen Handelshäuser implementierte.

Von allen Läden erhielten wir wöchentliche Übersichten über alle Kundenkartentransaktionen, und es wurde von uns verlangt, brauchbare Informationen für Geschäftsinhaber bereitzustellen, damit diese feststellen konnten, wie sich ihre Werbekampagnen auf das Kaufverhalten ihrer Kunden auswirkten.

Das Datenvolumen war gewaltig (ca. sieben Millionen Transaktionen pro Monat), und wir hatten Daten für vier bis zehn Jahre, die wir den Benutzern präsentieren sollten. Allwöchentlich erhielten wir Anfragen von unseren Kunden, die sofortigen Zugriff auf neue, auf diesen Daten basierende Berichte benötigten.

Dieses Problem lösten wir, indem wir alle Daten eines Monats in komprimierten „Transaktionstabellen“ speicherten. Wir hatten eine Anzahl einfacher Makros, die aus den Tabellen, in denen die Transaktionen gespeichert waren, nach verschiedenen Kriterien (Produktgruppe, Kundennummer, Filiale usw.) gruppierte Übersichtstabellen erstellten. Diese Berichte waren Webseiten, die mithilfe eines kleinen Perl-Skripts dynamisch erzeugt wurden. Das Skript analysierte eine Webseite, führte die enthaltenen SQL-Anweisungen aus und fügte die Ergebnisse ein. Wir hätten stattdessen sicher PHP oder mod_perl verwendet, aber diese waren seinerzeit noch nicht verfügbar.

Für die grafische Ausgabe schrieben wir ein kleines Tool in C, das SQL-Abfrageergebnisse verarbeiten und auf Basis der Ergebnisse GIF-Grafiken erstellen konnte. Auch dieses Tool wurde von dem Perl-Skript, welches die Webseiten analysierte, dynamisch ausgeführt.

In den meisten Fällen konnte ein neuer Bericht einfach erstellt werden, indem man ein vorhandenes Skript kopierte und die von ihm verwendete SQL-Abfrage einfach anpasste. In manchen Fällen mussten wir neue Spalten zu einer vorhandenen Übersichtstabelle hinzufügen oder eine neue Tabelle erstellen. Auch dies war ganz einfach, weil wir alle Tabellen mit den Transaktionen auf Festplatte speicherten. (In der Summe hatten wir dann 50 Gbyte Transaktionstabellen sowie 200 Gbyte weiterer Kundendaten.)

Außerdem gestatteten wir unseren Kunden via ODBC den direkten Zugriff auf die Übersichtstabellen, sodass Kunden bei Bedarf selbst mit den Daten experimentieren konnten.

Dieses System funktionierte gut, und wir hatten keine Probleme mit der Verwaltung der Daten auf einer eher bescheidenen Hardware (Sun Ultra SPARCstation, 2 × 200 MHz). Am Ende wurde das System dann auf Linux migriert.