{"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\/es\/blog\/administrirovanie\/razvitie-data-vault-i-perehod-k-business-data-vault","title":{"rendered":"Desarrollo de DATA VAULT y transici\u00f3n a BUSINESS DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>En el art\u00edculo anterior, habl\u00e9 sobre los fundamentos de DATA VAULT, describ\u00ed los elementos principales de DATA VAULT y su prop\u00f3sito. Sin embargo, no se puede considerar que el tema de DATA VAULT est\u00e9 agotado; es necesario hablar sobre las siguientes etapas de la evoluci\u00f3n de DATA VAULT.<\/p>\n<p>En este art\u00edculo, me concentrar\u00e9 en el desarrollo de DATA VAULT y la transici\u00f3n a BUSINESS DATA VAULT o simplemente BUSINESS VAULT.<\/p>\n<h3>Causas de la aparici\u00f3n de BUSINESS DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nCabe destacar que, aunque DATA VAULT tiene ciertas fortalezas, tambi\u00e9n presenta desventajas. Una de esas desventajas es la complejidad en la redacci\u00f3n de consultas anal\u00edticas. Las consultas tienen un n\u00famero significativo de JOINs, lo que hace que el c\u00f3digo sea largo y engorroso. Adem\u00e1s, los datos que ingresan a DATA VAULT no sufren ninguna transformaci\u00f3n, por lo que desde el punto de vista empresarial, DATA VAULT en su forma pura no tiene un valor absoluto.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nPrecisamente para eliminar estas desventajas, la metodolog\u00eda DATA VAULT se ha ampliado con elementos como:<\/p>\n<ul>\n<li>tablas PIT (point in time);<\/li>\n<li>tablas BRIDGE;<\/li>\n<li>DERIVACIONES PREDEFINIDAS.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAnalicemos m\u00e1s detalladamente el prop\u00f3sito de estos elementos.<\/p>\n<h3>Tablas PIT<\/h3>\n<p>\nPor lo general, un objeto de negocio (HUB) puede contener datos con diferentes frecuencias de actualizaci\u00f3n; por ejemplo, si hablamos de datos que caracterizan a una persona, podemos decir que la informaci\u00f3n sobre el n\u00famero de tel\u00e9fono, la direcci\u00f3n o el correo electr\u00f3nico tiene una frecuencia de actualizaci\u00f3n m\u00e1s alta que, digamos, el nombre completo, los datos del pasaporte, el estado civil o el g\u00e9nero.<\/p>\n<p>Por lo tanto, al definir los sat\u00e9lites, es importante tener en cuenta su frecuencia de actualizaci\u00f3n. \u00bfPor qu\u00e9 es esto importante? <\/p>\n<p>Si se almacenan atributos con diferentes frecuencias de actualizaci\u00f3n en una sola tabla, ser\u00e1 necesario agregar una fila a la tabla cada vez que se actualice el atributo que cambia con mayor frecuencia. Como consecuencia, habr\u00e1 un aumento en el volumen del espacio en disco y en el tiempo de ejecuci\u00f3n de las consultas.<\/p>\n<p>Ahora que hemos dividido los sat\u00e9lites seg\u00fan la frecuencia de actualizaci\u00f3n y podemos cargar datos en ellos de forma independiente, debemos garantizar la posibilidad de obtener datos actualizados. Mejor, sin el uso de JOINs innecesarios.<\/p>\n<p>Por ejemplo, se necesita obtener informaci\u00f3n actual (de acuerdo con la fecha de la \u00faltima actualizaci\u00f3n) de sat\u00e9lites que tienen diferentes frecuencias de actualizaci\u00f3n. Para esto, no solo ser\u00e1 necesario hacer un JOIN, sino tambi\u00e9n crear varias subconsultas (para cada sat\u00e9lite que contenga informaci\u00f3n) seleccionando la fecha m\u00e1xima de actualizaci\u00f3n MAX(Fecha de actualizaci\u00f3n). Con cada nuevo JOIN, este c\u00f3digo crece y se vuelve r\u00e1pidamente dif\u00edcil de entender.<\/p>\n<p>La tabla PIT tiene como objetivo simplificar tales consultas; las tablas PIT se llenan simult\u00e1neamente con el registro de nuevos datos en el DATA VAULT. Tabla PIT:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Desarrollo de DATA VAULT y transici\u00f3n a BUSINESS DATA VAULT\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/f3e0c2068e075cd5fba5321c47d755fa.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nDe este modo, tenemos informaci\u00f3n sobre la actualidad de los datos de todos los sat\u00e9lites en cada momento. Al utilizar JOINs a la tabla PIT, podemos eliminar por completo las subconsultas, siempre que la PIT se llene diariamente y sin omisiones. Incluso si hay omisiones en la PIT, se pueden obtener datos actuales utilizando solo una subconsulta a la propia PIT. Una subconsulta funcionar\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido que las subconsultas a cada sat\u00e9lite.<\/p>\n<h3>BRIDGE<\/h3>\n<p>\nLas tablas tipo BRIDGE tambi\u00e9n se utilizan para simplificar consultas anal\u00edticas. Sin embargo, a diferencia de la PIT, su fin es simplificar y acelerar las consultas entre diferentes hubs, links y sus sat\u00e9lites.<\/p>\n<p>La tabla contiene todas las claves necesarias para todos los sat\u00e9lites, que se utilizan frecuentemente en las consultas. Adem\u00e1s, si es necesario, las claves de negocio hash pueden complementarse con claves en texto si se requieren los nombres de las claves para el an\u00e1lisis.<\/p>\n<p>El hecho es que sin el uso de BRIDGE, al obtener datos de los sat\u00e9lites pertenecientes a diferentes hubs, ser\u00e1 necesario realizar JOIN no solo entre los sat\u00e9lites, sino tambi\u00e9n entre los links que conectan los hubs.<\/p>\n<p>La existencia o ausencia de BRIDGE se determina por la configuraci\u00f3n del almacenamiento y la necesidad de optimizar la velocidad de ejecuci\u00f3n de las consultas. Es dif\u00edcil inventar un ejemplo universal de BRIDGE.<\/p>\n<h3>DERIVACIONES PREDEFINIDAS<\/h3>\n<p>\nOtro tipo de objetos que nos acerca al BUSINESS DATA VAULT son las tablas que contienen indicadores previamente calculados. Estas tablas son verdaderamente importantes para el negocio, ya que contienen informaci\u00f3n agregada seg\u00fan ciertas reglas y permiten acceder a ella de manera relativamente sencilla.<\/p>\n<p>Las DERIVACIONES PREDEFINIDAS arquitect\u00f3nicas son, nada menos, que otro sat\u00e9lite de un hub espec\u00edfico. Al igual que un sat\u00e9lite com\u00fan, contiene la clave del negocio y la fecha en que se cre\u00f3 el registro en el sat\u00e9lite. Sin embargo, ah\u00ed es donde terminan las semejanzas. La composici\u00f3n adicional de los atributos de tal \"sat\u00e9lite especializado\" se determina por los usuarios empresariales en base a los indicadores m\u00e1s demandados y previamente calculados.<\/p>\n<p>Por ejemplo, un hub que contiene informaci\u00f3n sobre un empleado puede incluir un sat\u00e9lite con indicadores como:<\/p>\n<ul>\n<li>Salario m\u00ednimo;<\/li>\n<li>Salario m\u00e1ximo;<\/li>\n<li>Salario medio;<\/li>\n<li>Total acumulado de salarios devengados, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEs l\u00f3gico incluir las DERIVACIONES PREDEFINIDAS en la tabla PIT de este mismo hub, ya que de este modo se pueden obtener f\u00e1cilmente cortes de datos sobre el empleado en una fecha espec\u00edfica.<\/p>\n<h3>CONCLUSIONES<\/h3>\n<p>\nComo muestra la pr\u00e1ctica, el uso de DATA VAULT por parte de los usuarios empresariales es algo complicado por varias razones:<\/p>\n<ul>\n<li>El c\u00f3digo de las consultas es complejo y voluminoso;<\/li>\n<li>La abundancia de JOINs afecta al rendimiento de las consultas;<\/li>\n<li>Para redactar consultas anal\u00edticas se requiere un excelente conocimiento de la estructura del almac\u00e9n de datos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPara facilitar el acceso a los datos, el DATA VAULT se ampl\u00eda con objetos adicionales:<\/p>\n<ul>\n<li>tablas PIT (point in time);<\/li>\n<li>tablas BRIDGE;<\/li>\n<li>DERIVACIONES PREDEFINIDAS.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEn la siguiente <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">el art\u00edculo<\/a><\/noindex> tengo la intenci\u00f3n de hablar sobre lo que considero m\u00e1s interesante para quienes trabajan con BI. Presentar\u00e9 formas de crear tablas de hechos y tablas de dimensiones basadas en DATA VAULT.<\/p>\n<p>Los materiales del art\u00edculo se basan en:<\/p>\n<ul>\n<li>En <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-the-business-data-vault\/\">publicaciones<\/a><\/noindex> de Kenta Graziano, que adem\u00e1s de una descripci\u00f3n detallada incluye diagramas del modelo;<\/li>\n<li>El libro: \"Construyendo un Almac\u00e9n de Datos Escalable con DATA VAULT 2.0\";<\/li>\n<li>Art\u00edculo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Fundamentos de Data Vault<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fuente: <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 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 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