{"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 des DATA VAULT und \u00dcbergang zum BUSINESS DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Im vorherigen Artikel habe ich die Grundlagen von DATA VAULT erl\u00e4utert, die wichtigsten Elemente von DATA VAULT beschrieben und deren Zweck erkl\u00e4rt. Das Thema DATA VAULT ist damit jedoch nicht ersch\u00f6pft, es ist notwendig, \u00fcber die n\u00e4chsten Stufen der Evolution von DATA VAULT zu sprechen.<\/p>\n<p>In diesem Artikel konzentriere ich mich auf die Entwicklung von DATA VAULT und den \u00dcbergang zu BUSINESS DATA VAULT oder einfach BUSINESS VAULT.<\/p>\n<h3>Gr\u00fcnde f\u00fcr das Auftreten von BUSINESS DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nEs ist zu beachten, dass DATA VAULT zwar \u00fcber bestimmte St\u00e4rken verf\u00fcgt, aber auch Schw\u00e4chen hat. Eine dieser Schw\u00e4chen ist die Komplexit\u00e4t beim Schreiben analytischer Abfragen. Abfragen enthalten eine erhebliche Anzahl von JOINs, der Code wird lang und un\u00fcbersichtlich. Au\u00dferdem werden die Daten, die in DATA VAULT gelangen, keinen Transformationen unterzogen, sodass DATA VAULT aus gesch\u00e4ftlicher Sicht in seiner reinen Form keinen uneingeschr\u00e4nkten Wert hat.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nGerade um diese Schw\u00e4chen zu beseitigen, wurde die Methodik von DATA VAULT um Elemente wie die folgenden 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 Funktion dieser Elemente n\u00e4her betrachten.<\/p>\n<h3>PIT Tabellen<\/h3>\n<p>\nIn der Regel kann ein Gesch\u00e4ftsobjekt (HUB) Daten mit unterschiedlichen Aktualisierungsfrequenzen enthalten; zum Beispiel k\u00f6nnen wir sagen, dass Informationen \u00fcber Telefonnummern, Adressen oder E-Mail-Adressen eine h\u00f6here Aktualisierungsfrequenz aufweisen als z.B. Name, Personalausweisdaten, Familienstand oder Geschlecht.<\/p>\n<p>Daher sollte bei der Definition von Satelliten die Frequenz ihrer Aktualisierung ber\u00fccksichtigt werden. Warum ist das wichtig? <\/p>\n<p>Wenn in einer Tabelle Attribute mit unterschiedlichen Aktualisierungsfrequenzen gespeichert werden, muss bei jeder Aktualisierung des am h\u00e4ufigsten ge\u00e4nderten Attributs eine Zeile in die Tabelle eingef\u00fcgt werden. Folglich \u2013 Zuwachs des ben\u00f6tigten Speicherplatzes, Erh\u00f6hung der Ausf\u00fchrungszeit der Abfragen.<\/p>\n<p>Jetzt, wo wir die Satelliten nach Aktualisierungsfrequenz unterteilt haben und Daten unabh\u00e4ngig laden k\u00f6nnen, muss die M\u00f6glichkeit sichergestellt werden, aktuelle Daten zu erhalten. Am besten, ohne unn\u00f6tige JOINs.<\/p>\n<p>Ich erkl\u00e4re, dass beispielsweise aktuelle (nach dem Datum der letzten Aktualisierung) Informationen von Satelliten mit unterschiedlichen Aktualisierungsfrequenzen abgerufen werden m\u00fcssen. Dazu ist es notwendig, nicht nur einen JOIN vorzunehmen, sondern auch mehrere verschachtelte Abfragen (zu jedem Satelliten, der Informationen enth\u00e4lt) zu erstellen, um das maximale Aktualisierungsdatum MAX(Aktualisierungsdatum) auszuw\u00e4hlen. Mit jedem neuen JOIN w\u00e4chst dieser Code und wird sehr schnell schwer verst\u00e4ndlich.<\/p>\n<p>Die PIT-Tabelle soll solche Anfragen vereinfachen. Die PIT-Tabellen werden gleichzeitig mit der Aufnahme neuer Daten in den DATA VAULT gef\u00fcllt. PIT-Tabelle:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Entwicklung des DATA VAULT und \u00dcbergang zum 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 in allen 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 t\u00e4glich und ohne Unterbrechungen gef\u00fcllt wird. Selbst wenn es Unterbrechungen in der PIT gibt, k\u00f6nnen aktuelle Daten nur mit einer einzigen verschachtelten Abfrage zur PIT abgerufen werden. Eine verschachtelte Abfrage wird schneller ausgef\u00fchrt als verschachtelte Abfragen zu jedem Satelliten.<\/p>\n<h3>BRIDGE<\/h3>\n<p>\nTabellen vom Typ BRIDGE werden ebenfalls zur Vereinfachung analytischer Abfragen verwendet. Der Unterschied zur PIT besteht jedoch darin, dass sie zur Vereinfachung und Beschleunigung von Abfragen zwischen verschiedenen Hubs, Links und deren Satelliten dienen.<\/p>\n<p>Die Tabelle enth\u00e4lt alle erforderlichen Schl\u00fcssel f\u00fcr alle Satelliten, die h\u00e4ufig in Abfragen verwendet werden. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen bei Bedarf die gehashten Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel um Schl\u00fcssel in Textform erg\u00e4nzt werden, wenn die Bezeichnungen der Schl\u00fcssel f\u00fcr die Analyse erforderlich sind.<\/p>\n<p>Der Punkt ist, dass ohne die Verwendung von BRIDGE bei der Beschaffung von Daten aus Satelliten, die verschiedenen Hubs angeh\u00f6ren, nicht nur die Satelliten selbst verkn\u00fcpft werden m\u00fcssen, sondern auch die Links, die die Hubs verbinden.<\/p>\n<p>Das Vorhandensein oder Fehlen von BRIDGE wird durch die Konfiguration des Speichers und die Notwendigkeit, die Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit der Abfragen zu optimieren, bestimmt. Es ist schwierig, ein universelles Beispiel f\u00fcr BRIDGE zu finden.<\/p>\n<h3>VORDEFINIERTE ABLEITUNGEN<\/h3>\n<p>\nEin weiterer Objekttyp, der uns dem BUSINESS DATA VAULT n\u00e4her bringt, sind die Tabellen mit vorab berechneten Kennzahlen. Solche Tabellen sind f\u00fcr das Gesch\u00e4ft tats\u00e4chlich wichtig, da sie Informationen enthalten, die gem\u00e4\u00df festgelegten Regeln aggregiert wurden, und relativ einfach darauf zugegriffen werden kann.<\/p>\n<p>Architektonische PREDEFINED DERIVATIONS sind nichts anderes als ein weiterer Satellit eines bestimmten Hubs. Dieser enth\u00e4lt, wie ein gew\u00f6hnlicher Satellit, den Gesch\u00e4ftsschl\u00fcssel und das Datum der Eintragung im Satelliten. Damit enden jedoch die \u00c4hnlichkeiten. Die weiteren Attribute eines solchen \u201espezialisierten\u201c Satelliten werden von den Gesch\u00e4ftsnutzern auf Basis der am meisten nachgefragten, zuvor berechneten Kennzahlen festgelegt.<\/p>\n<p>Ein Hub, der Informationen \u00fcber einen Mitarbeiter enth\u00e4lt, kann einen Satelliten mit Kennzahlen wie folgenden beinhalten:<\/p>\n<ul>\n<li>Mindestgehalt;<\/li>\n<li>H\u00f6chstgehalt;<\/li>\n<li>Durchschnittsgehalt;<\/li>\n<li>Kumulierte Summe des verrechneten Gehalts usw.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs ist sinnvoll, die PREDEFINED DERIVATIONS in die PIT-Tabelle dieses Hubs aufzunehmen, da man so problemlos Datenausschnitte \u00fcber Mitarbeiter zu einem spezifisch gew\u00e4hlten Datum erhalten kann.<\/p>\n<h3>FAZIT<\/h3>\n<p>\nWie die Praxis zeigt, gestaltet sich die Nutzung von DATA VAULT durch Gesch\u00e4ftsnutzer aus mehreren Gr\u00fcnden als etwas schwierig:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Abfragecodes sind komplex und umst\u00e4ndlich;<\/li>\n<li>Die Vielzahl an JOINs beeintr\u00e4chtigt die Performance der Abfragen;<\/li>\n<li>Um analytische Abfragen zu schreiben, ist ein hervorragendes Wissen \u00fcber die Struktur des Datenspeichers 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, meiner Meinung nach das Interessanteste f\u00fcr diejenigen zu erz\u00e4hlen, die mit BI arbeiten. Ich werde Methoden zur Erstellung von Faktentabellen und Dimensionstabellen auf Basis von DATA VAULT vorstellen.<\/p>\n<p>Die Inhalte 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\/\">einer Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, die neben einer detaillierten Beschreibung auch Diagramme des Modells enth\u00e4lt;<\/li>\n<li>Buch: \u201eBuilding a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0\u201c;<\/li>\n<li>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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