{"id":84189,"date":"2020-06-05T19:42:34","date_gmt":"2020-06-05T17:42:34","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/razvitie-data-vault-i-perehod-k-business-data-vault"},"modified":"2020-06-05T19:42:34","modified_gmt":"2020-06-05T17:42:34","slug":"razvitie-data-vault-i-perehod-k-business-data-vault","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/razvitie-data-vault-i-perehod-k-business-data-vault","title":{"rendered":"Entwicklung von DATA VAULT und \u00dcbergang zu BUSINESS DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Im vorherigen Artikel habe ich die Grundlagen des DATA VAULT erkl\u00e4rt und die wesentlichen Elemente sowie deren Zweck beschrieben. Die Thematik des DATA VAULT ist damit jedoch nicht vollst\u00e4ndig behandelt, und es ist notwendig, \u00fcber die n\u00e4chsten Entwicklungsstufen des DATA VAULT zu sprechen.<\/p>\n<p>In diesem Artikel werde ich mich auf die Weiterentwicklung des DATA VAULT und den \u00dcbergang zu BUSINESS DATA VAULT oder einfach BUSINESS VAULT konzentrieren.<\/p>\n<h3>Gr\u00fcnde f\u00fcr das Entstehen von BUSINESS DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nEs ist erw\u00e4hnenswert, dass DATA VAULT trotz bestimmter St\u00e4rken auch Schw\u00e4chen aufweist. Eine dieser Schw\u00e4chen ist die Komplexit\u00e4t beim Schreiben analytischer Abfragen. Die Abfragen enthalten zahlreiche JOINs, wodurch der Code lang und un\u00fcbersichtlich wird. Zudem unterliegen die in DATA VAULT aufgenommenen Daten keinen Transformationen, sodass DATA VAULT in seiner reinen Form aus gesch\u00e4ftlicher Sicht keinen uneingeschr\u00e4nkten Wert hat.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nUm diese Schw\u00e4chen zu beheben, wurde die DATA VAULT-Methodologie um Elemente wie folgende erweitert:<\/p>\n<ul>\n<li>PIT (Point in Time) Tabellen;<\/li>\n<li>BRIDGE Tabellen;<\/li>\n<li>VORDEFINIERTE ABLEITUNGEN.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nLassen Sie uns die Funktionen dieser Elemente im Detail betrachten.<\/p>\n<h3>PIT Tabellen<\/h3>\n<p>\nIn der Regel kann ein Gesch\u00e4ftsobjekt (HUB) Daten mit unterschiedlichen Aktualisierungsfrequenzen enthalten. Wenn wir beispielsweise \u00fcber Daten sprechen, die eine Person charakterisieren, k\u00f6nnen wir sagen, dass Informationen \u00fcber Telefonnummer, Adresse oder E-Mail eine h\u00f6here Aktualisierungsfrequenz haben als zum Beispiel Name, Passdaten, Familienstand oder Geschlecht.<\/p>\n<p>Daher sollte bei der Festlegung von Satelliten die Aktualisierungsfrequenz ber\u00fccksichtigt werden. Warum ist das wichtig? <\/p>\n<p>Wenn in einer Tabelle Attribute mit unterschiedlicher Aktualisierungsfrequenz gespeichert werden, muss bei jeder Aktualisierung des am h\u00e4ufigsten ge\u00e4nderten Attributs eine Zeile in die Tabelle eingef\u00fcgt werden. Dies f\u00fchrt zu steigendem Speicherplatzbedarf und l\u00e4ngeren Ausf\u00fchrungszeiten der Abfragen.<\/p>\n<p>Jetzt, da wir die Satelliten nach Aktualisierungsfrequenz sortiert haben und die Daten unabh\u00e4ngig laden k\u00f6nnen, sollten wir sicherstellen, dass aktuelle Daten abgerufen werden k\u00f6nnen. Am besten ohne \u00fcberfl\u00fcssige JOINs.<\/p>\n<p>Ich erkl\u00e4re, dass man aktuelle Informationen (zum Zeitpunkt der letzten Aktualisierung) von Satelliten mit unterschiedlichen Aktualisierungsfrequenzen abrufen m\u00f6chte. Dazu ist es notwendig, nicht nur einen JOIN durchzuf\u00fchren, sondern auch mehrere verschachtelte Abfragen (f\u00fcr jeden Satelliten mit Informationen) zu erstellen, bei denen das maximale Aktualisierungsdatum MAX(Aktualisierungsdatum) ausgew\u00e4hlt wird. Mit jedem neuen JOIN wuchert dieser Code und wird schnell schwer verst\u00e4ndlich.<\/p>\n<p>Die PIT-Tabelle soll solche Abfragen vereinfachen, PIT-Tabellen werden gleichzeitig mit der Aufnahme neuer Daten in das DATA VAULT gef\u00fcllt. PIT-Tabelle:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Entwicklung von DATA VAULT und \u00dcbergang zu BUSINESS DATA VAULT\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/f3e0c2068e075cd5fba5321c47d755fa.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nSo haben wir Informationen \u00fcber die Aktualit\u00e4t der Daten f\u00fcr alle Satelliten zu jedem Zeitpunkt. Durch die Verwendung von JOINs zur PIT-Tabelle k\u00f6nnen wir vollst\u00e4ndig auf verschachtelte Abfragen verzichten, vorausgesetzt, dass die PIT jeden Tag ohne Unterbrechungen gef\u00fcllt wird. Selbst wenn es Unterbrechungen in der PIT gibt, k\u00f6nnen aktuelle Daten nur durch eine einzige verschachtelte Abfrage zur PIT selbst erhalten werden. Eine einzige verschachtelte Abfrage wird schneller ausgef\u00fchrt als die verschachtelten Abfragen zu jedem Satelliten.<\/p>\n<h3>BRIDGE<\/h3>\n<p>\nBridge-Tabellen werden auch verwendet, um analytische Abfragen zu vereinfachen. Der Unterschied zu PIT besteht jedoch darin, dass sie dazu dienen, Abfragen zwischen verschiedenen Hubs, Links und ihren Satelliten zu vereinfachen und zu beschleunigen.<\/p>\n<p>Die Tabelle enth\u00e4lt alle notwendigen Schl\u00fcssel f\u00fcr alle Satelliten, die h\u00e4ufig in Abfragen verwendet werden. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen, falls erforderlich, gehashte Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel durch textuelle Schl\u00fcssel erg\u00e4nzt werden, wenn die Bezeichnungen der Schl\u00fcssel f\u00fcr die Analyse ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n<p>Ohne die Verwendung von Bridge m\u00fcssen bei der Datenbeschaffung von Satelliten, die verschiedenen Hubs geh\u00f6ren, JOIN-Befehle nicht nur f\u00fcr die Satelliten selbst, sondern auch f\u00fcr die Links, die die Hubs verbinden, durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n<p>Das Vorhandensein oder Fehlen von Bridge h\u00e4ngt von der Konfiguration des Speichers und der Notwendigkeit zur Optimierung der Geschwindigkeit bei der Ausf\u00fchrung von Abfragen ab. Ein universelles Beispiel f\u00fcr Bridge zu finden, ist schwierig.<\/p>\n<h3>VORDEFINIERTE ABLEITUNGEN<\/h3>\n<p>\nEin weiterer Objekttyp, der uns dem BUSINESS DATA VAULT n\u00e4her bringt, sind Tabellen, die vorher berechnete Kennzahlen enthalten. Solche Tabellen sind f\u00fcr Unternehmen von gro\u00dfer Bedeutung, da sie Informationen enthalten, die nach bestimmten Regeln aggregiert werden, und relativ einfach darauf zugegriffen werden kann.<\/p>\n<p>Architektonisch stellen PREDEFINED DERIVATIONS nichts anderes dar als einen weiteren Satelliten eines bestimmten Hubs. Er enth\u00e4lt, wie ein gew\u00f6hnlicher Satellit, den Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel und das Datum der Erstellung des Eintrags im Satelliten. Damit enden jedoch die Gemeinsamkeiten. Die weiteren Attribute eines solchen 'spezialisierten' Satelliten werden von den Gesch\u00e4ftsanwendern auf Grundlage der gefragtesten, vorher berechneten Kennzahlen festgelegt.<\/p>\n<p>Ein Hub, der Informationen \u00fcber einen Mitarbeiter enth\u00e4lt, k\u00f6nnte Satelliten mit Kennzahlen wie diesen umfassen:<\/p>\n<ul>\n<li>Mindestgehalt;<\/li>\n<li>H\u00f6chstgehalt;<\/li>\n<li>Durchschnittsgehalt;<\/li>\n<li>Akkumulierter Betrag des ausgezahlten Gehalts usw.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs ist sinnvoll, PREDEFINED DERIVATIONS in die PIT-Tabellen desselben Hubs aufzunehmen, um problemlos Datenschnitte zu einem bestimmten Datum f\u00fcr einen Mitarbeiter zu erhalten.<\/p>\n<h3>FAZIT<\/h3>\n<p>\nWie sich in der Praxis zeigt, ist die Nutzung von DATA VAULT durch Unternehmen aus mehreren Gr\u00fcnden etwas kompliziert:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Abfragen sind komplex und umst\u00e4ndlich;<\/li>\n<li>Die Vielzahl an JOINs wirkt sich auf die Abfragegeschwindigkeit aus;<\/li>\n<li>Um analytische Abfragen zu schreiben, ist ein herausragendes Verst\u00e4ndnis der Speicherstruktur erforderlich.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nUm den Zugang zu den Daten zu erleichtern, wird DATA VAULT durch zus\u00e4tzliche Objekte erweitert:<\/p>\n<ul>\n<li>PIT (Point in Time) Tabellen;<\/li>\n<li>BRIDGE Tabellen;<\/li>\n<li>VORDEFINIERTE ABLEITUNGEN.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIm n\u00e4chsten <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">Artikel<\/a><\/noindex> Ich plane, das meiner Meinung nach Interessanteste f\u00fcr diejenigen zu pr\u00e4sentieren, die mit BI arbeiten. Ich werde Methoden zur Erstellung von Fakten- und Dimensionstabellen auf Basis von DATA VAULT vorstellen.<\/p>\n<p>Die Materialien des Artikels basieren auf:<\/p>\n<ul>\n<li>Auf <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-the-business-data-vault\/\">Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, der neben einer detaillierten Beschreibung auch Modelle und Diagramme enth\u00e4lt;<\/li>\n<li>Buch: \u201eBuilding a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0\u201c;<\/li>\n<li>Ein Artikel <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Grundlagen von Data Vault<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/504214\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 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