melyek a kihívások?

a rugalmasságtól a skálázhatóságig és a hatékonyságig a Data Vault mint adatmodellezési megközelítés használata számos előnnyel jár. De egyidejűleg vannak olyan kihívások, amelyekkel tisztában kell lennie. Ebben a blogban bemutatom a korlátokat, és hogyan lehet legyőzni őket.

a megközelítési adatok tárolója az adatok modellezésekor (amit részletesebben részletezek lejjebb) lényegesen nagyobb mennyiségű adatobjektumot eredményez, mint más megközelítések. Ezek az objektumok olyan dolgokat tartalmaznak, mint a táblák és oszlopok, és azért van még sok más, mert az adattároló elválasztja az információtípusokat.

ennek következtében a kezdeti modellezési erőfeszítés nagyobb lehet, hogy a végeredményként a fent említett előnyöket befogadja. Ez azt is jelenti, hogy a modellezési folyamat során nagyobb számú kézi vagy mechanikus feladat lehet A rugalmas és részletes adatmodell létrehozása az összes összetevőjével.

hogyan lehet ezeket a korlátozásokat kezelni?

a modellezési folyamat során az időigényes kézi feladatok elkerülése érdekében az építészek automatizálhatják a modell egyes részeit, ezáltal hatékonyabbá téve a modell létrehozását, frissítését és hosszú távú karbantartását.

hogyan lehet ezt megtenni?

az adattároló megközelítésen belül vannak bizonyos adatrétegek. Ezek a Forrásrendszerektől, ahonnan az adatok származnak, egy átmeneti területig terjednek, ahol az adatok a forrásrendszerből érkeznek, az eredeti struktúra szerint modellezve, a központi Adattárházig, amely tartalmazza a nyers tárolót, egy réteget, amely lehetővé teszi az eredeti forrásrendszer-adatokhoz való visszakövetést, és az üzleti tárolót, egy szemantikai réteget, ahol az üzleti szabályok megvalósulnak. Végül vannak olyan adatpiacok, amelyek a vállalkozás követelményei alapján vannak felépítve. Lehet például egy pénzügyi adatpiac vagy egy Marketing adatpiac, amely elemzési célokra tárolja a releváns adatokat.

ezek közül a rétegek közül a staging area és a raw vault a legalkalmasabbak az automatizálásra.

melyek a terhelés jellemzői…adattároló modellezés?

A Betöltés…az adattároló modellezési technika maximális rugalmasságot biztosít azáltal, hogy elválasztja az üzleti kulcsokat, amelyek egyedileg azonosítják az egyes üzleti egységeket, és nem változnak gyakran, az attribútumaiktól. Ez azt eredményezi, amint azt korábban említettük, sokkal több adatobjektum van a modellben, de olyan adatmodellt is biztosít, amely nagymértékben reagálhat a változásokra, például az új adatforrások és az üzleti szabályok integrálására.

a modell alapstruktúrája az üzleti kulcsokból és a köztük lévő kapcsolatokból származik. Stabil természetük biztosítja a robusztus adatmodell kulcsfontosságú összetevőjét, de azt is jelenti, hogy a kulcsokat gondosan kell kiválasztani, mivel ezek képezik az alapot, amelyből minden más származik.

hubok

az üzleti kulcsokat tartalmazó táblákat huboknak nevezzük az adattároló megközelítésben. A kulcsok tárolása mellett a hubok helyettesítő kulcsokat és metaadatokat is tartalmaznak az egyes üzleti kulcsokhoz. Végül az egyes üzleti kulcsok forrása megtalálható a hub-ban is, így az információk az eredetükre vezethetők vissza.

linkek

a Linktáblák sok-sok összekapcsoló táblák, amelyek különböző üzleti kulcsokat kapcsolnak össze. A hivatkozási táblázatokban megtalálja a linken keresztül csatlakoztatott hubok helyettesítő kulcsait, valamint a hivatkozás helyettesítő kulcsát és a metaadatokat arról, hogy honnan származik az asszociáció.

műholdak

Ha a hubok és a linkek a helyükön vannak, a data vault modell felépítése létrejön. Ez azonban még nem tartalmaz attribútumokat. Itt jönnek be a műholdak. A műholdas táblák metaadatokat tartalmaznak, amelyek összekapcsolják őket a szülőközpontjaikkal és összekapcsolják a táblákat. Metaadatokat is tartalmaznak az attribútumok eredetéről, valamint az időbeli attribútumokról. Ez azt jelenti, hogy a műholdaknak köszönhetően az adatépítészek biztosíthatják, hogy a történelem bármilyen időközönként rögzítésre kerüljön, miközben ellenőrzési nyomvonalat és nyomon követhetőséget biztosítanak a forrásrendszerhez.

hogyan működik a Data Vault az Exasollal?

az Exasol-ban van egy adatbázis, amely lehetővé teszi, hogy rugalmasan dolgozzon számos eszközzel és módszertannal, így kiválaszthatja a megfelelő megközelítést üzleti és átfogó elemzési stratégiájához.

az Exasol teljes mértékben támogatja Önt a stratégiájához legjobban illeszkedő adatmodellezési technika kiválasztásában. Ez azt jelenti, hogy könnyen kihasználhatja az Data Vault előnyeit.

olyan partnereink vannak, mint a Datavault Builder és a Wherescape, akik olyan adatmodellezési és raktárautomatizálási eszközöket hoztak létre, amelyek könnyedén integrálódnak az Exasol adatbázisba.

ADATMODELLJÉT közvetlenül az adatbázisunkban is felépítheti, UDF keretrendszerünk segítségével.

így Exasol teljesítményét a Data Vault modellezett adatok

modellezése az adatok Data Vault eredményezhet komplex SQL lekérdezések végrehajtása az adattárház. Az Exasol architektúrája és tiszta kialakítása biztosítja, hogy az Önnek ígért kiemelkedő teljesítmény a teljes adat életciklus alatt fennmaradjon, és ez magában foglalja az Ön adatmodellezési és raktározási folyamatait is.

gyorsan és hatékonyan auditálhatja és reprodukálhatja a korábbi lekérdezési eredményeket, miközben az összes nagy adatmennyiséget betölti a raktárba, és felkérheti elemzőit és adatkutatóit, hogy munkafolyamataikat, elemzéseiket és analitikai modelljeiket közvetlenül az adattárházba futtassák anélkül, hogy feláldoznák a sebességet és a megbízhatóságot.

partnerségünk a Datavault builderrel és a Wherescape-szel a felhasználói élmény javítására összpontosít minden új kiadásnál, ezért fogadjuk visszajelzéseit, és közösen dolgozunk a megfelelő termékek folyamatos fejlesztésén és integrálásán.

belsőleg a Datavault Builder-t használjuk saját adattárház fejlesztésünkhöz, és megnézheti ezt a videót, hogy képet kapjon a Datavault Builder csapatával való partnerségünkről.

hol innen?

ha azonnal el akarja kezdeni, akkor a megfelelő helyre jött. A legegyszerűbb módja annak, hogy teszteljük a dolgokat, hogy használjuk az Exasol adatbázis próbaverzióját,és töltsünk be néhány saját adatot. Ha már van egy adatmodell a helyén, és szeretné tesztelni, hogyan teljesítene az Exasol – ban, akkor ezt is megteheti.

Bízunk benne, hogy együtt dolgozhatunk Önnel, és segítünk Önnek a sikeres betöltésben…Data Vault modellezés Exasol – ban.

Eva Murray, technológiai evangélista, Exasol