{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/razvitie-data-vault-i-perehod-k-business-data-vault","title":{"rendered":"Sviluppo di DATA VAULT e transizione verso BUSINESS DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Nell'articolo precedente ho parlato delle basi del DATA VAULT, descrivendo i principali elementi del DATA VAULT e la loro funzione. Non si pu\u00f2 considerare esaurito l'argomento del DATA VAULT, \u00e8 necessario discutere dei seguenti stadi dell'evoluzione del DATA VAULT.<\/p>\n<p>In questo articolo mi concentrer\u00f2 sullo sviluppo del DATA VAULT e sulla transizione verso il BUSINESS DATA VAULT o semplicemente BUSINESS VAULT.<\/p>\n<h3>Le ragioni della nascita del BUSINESS DATA VAULT<\/h3>\n<p>\n\u00c8 importante notare che, pur avendo determinate forze, il DATA VAULT non \u00e8 privo di difetti. Uno di questi difetti \u00e8 la complessit\u00e0 nella scrittura di query analitiche. Le query presentano un numero significativo di JOIN, il codice risulta lungo e pesante. Inoltre, i dati che entrano nel DATA VAULT non vengono sottoposti a nessuna trasformazione, dunque dal punto di vista commerciale il DATA VAULT in forma pura non ha un valore incondizionato.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\n\u00c8 proprio per ovviare a questi difetti che la metodologia DATA VAULT \u00e8 stata ampliata con elementi come:<\/p>\n<ul>\n<li>tabelle PIT (point in time);<\/li>\n<li>tabelle BRIDGE;<\/li>\n<li>DERIVAZIONI PREDEFINITE.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAnalizziamo pi\u00f9 nel dettaglio la funzione di questi elementi.<\/p>\n<h3>Tabelle PIT<\/h3>\n<p>\nGeneralmente, un oggetto di business (HUB) pu\u00f2 contenere dati con frequenze di aggiornamento diverse: ad esempio, se parliamo di dati che caratterizzano una persona, possiamo dire che le informazioni relative a un numero di telefono, a un indirizzo o all'email hanno una frequenza di aggiornamento pi\u00f9 alta rispetto a nome, cognome, dati del passaporto, stato civile o sesso.<\/p>\n<p>Pertanto, nella definizione dei satelliti, \u00e8 importante considerare la loro frequenza di aggiornamento. Perch\u00e9 \u00e8 importante? <\/p>\n<p>Se in una tabella si conservano attributi con frecce di aggiornamento diverse, sar\u00e0 necessario aggiungere una riga alla tabella ad ogni aggiornamento dell'attributo pi\u00f9 frequentemente modificato. Di conseguenza, ci sar\u00e0 un aumento del volume di spazio su disco e un incremento dei tempi di esecuzione delle query.<\/p>\n<p>Ora che abbiamo suddiviso i satelliti in base alla frequenza di aggiornamento e possiamo caricare i dati in modo indipendente, \u00e8 fondamentale garantire la possibilit\u00e0 di ottenere dati aggiornati. \u00c8 meglio farlo senza l'uso eccessivo di JOIN.<\/p>\n<p>Spiego, ad esempio, \u00e8 necessario ottenere informazioni aggiornate (in base alla data dell'ultimo aggiornamento) dai satelliti che hanno diverse frequenze di aggiornamento. Per questo sar\u00e0 necessario non solo eseguire un JOIN, ma anche creare diverse sottoquery (per ogni satellite contenente informazioni) con la selezione della data di aggiornamento massima MAX(Data di aggiornamento). Con ogni nuovo JOIN, questo codice diventa pi\u00f9 complesso e rapidamente difficile da comprendere.<\/p>\n<p>La tabella PIT \u00e8 progettata per semplificare tali query, le tabelle PIT vengono compilate contemporaneamente all'inserimento di nuovi dati nel DATA VAULT. Tabella PIT:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Sviluppo di DATA VAULT e transizione verso BUSINESS DATA VAULT\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/f3e0c2068e075cd5fba5321c47d755fa.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nIn questo modo abbiamo informazioni sulla tempestivit\u00e0 dei dati per tutti i satelliti in ogni momento. Utilizzando i JOIN alla tabella PIT, possiamo escludere completamente le sottoquery, naturalmente a condizione che la PIT venga riempita ogni giorno senza interruzioni. Anche se ci sono interruzioni nella PIT, \u00e8 possibile ottenere dati aggiornati utilizzando solo una sottoquery direttamente sulla PIT. Una sottoquery funzioner\u00e0 pi\u00f9 velocemente rispetto alle sottoquery per ogni satellite.<\/p>\n<h3>BRIDGE<\/h3>\n<p>\nLe tabelle di tipo BRIDGE vengono utilizzate anche per semplificare le query analitiche. Tuttavia, a differenza della PIT, esse semplificano e accelerano le query tra diversi hub, link e i loro satelliti.<\/p>\n<p>La tabella contiene tutte le chiavi necessarie per tutti i satelliti, che vengono spesso utilizzate nelle query. Inoltre, se necessario, le chiavi aziendali hashate possono essere integrate con chiavi in formato testuale, se i nomi delle chiavi sono necessari per l'analisi.<\/p>\n<p>Il punto \u00e8 che senza l'uso del BRIDGE, nel processo di estrazione dei dati dai satelliti appartenenti a hub diversi, sar\u00e0 necessario eseguire il JOIN non solo dei satelliti stessi, ma anche dei link che collegano gli hub.<\/p>\n<p>La presenza o l'assenza del BRIDGE \u00e8 determinata dalla configurazione del deposito e dalla necessit\u00e0 di ottimizzare la velocit\u00e0 di esecuzione delle query. \u00c8 difficile pensare a un esempio universale di BRIDGE.<\/p>\n<h3>DERIVAZIONI PREDEFINITE<\/h3>\n<p>\nUn altro tipo di oggetti che ci avvicina al BUSINESS DATA VAULT sono le tabelle contenenti indicatori calcolati in anticipo. Tali tabelle sono veramente importanti per il business, contengono informazioni aggregate in base a regole specifiche e permettono di accedervi in modo relativamente semplice.<\/p>\n<p>Le derivazioni ARCHITETTURALI PREDEFINITE sono niente meno che un altro satellite di un determinato hub. Come un normale satellite, contiene una chiave aziendale e una data di creazione della registrazione nel satellite. Tuttavia, qui termina la similitudine. La composizione successiva degli attributi di questo \u00absatellite specializzato\u00bb \u00e8 definita dagli utenti aziendali sulla base degli indicatori pi\u00f9 richiesti e pre-calcolati.<\/p>\n<p>Ad esempio, un hub contenente informazioni su un dipendente pu\u00f2 includere un satellite con indicatori come:<\/p>\n<ul>\n<li>Stipendio minimo;<\/li>\n<li>Stipendio massimo;<\/li>\n<li>Stipendio medio;<\/li>\n<li>Totale accumulato dello stipendio maturato, ecc.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n\u00c8 logico includere le DERIVAZIONI PREDEFINITE nella tabella PIT di questo stesso hub, in modo da poter ottenere facilmente estratti di dati per il dipendente in una data specifica.<\/p>\n<h3>CONCLUSIONI<\/h3>\n<p>\nCome dimostra la pratica, l'uso del DATA VAULT da parte degli utenti aziendali \u00e8 piuttosto difficile per diverse ragioni:<\/p>\n<ul>\n<li>Il codice delle query \u00e8 complesso e ingombrante;<\/li>\n<li>L'abbondanza di JOIN influisce sulle performance delle query;<\/li>\n<li>Per scrivere query analitiche \u00e8 necessaria una conoscenza approfondita della struttura del data store.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPer semplificare l'accesso ai dati, il DATA VAULT viene ampliato con oggetti aggiuntivi:<\/p>\n<ul>\n<li>tabelle PIT (point in time);<\/li>\n<li>tabelle BRIDGE;<\/li>\n<li>DERIVAZIONI PREDEFINITE.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nNel prossimo <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">abbiamo chiarito il corretto completamento dei programmi che utilizzano il mediastreamer.<\/a><\/noindex> Intendo illustrare, a mio avviso, gli aspetti pi\u00f9 interessanti per coloro che lavorano con il BI. Presenter\u00f2 i metodi di creazione di tabelle \u2013 fatti e tabelle \u2013 dimensioni basate su DATA VAULT.<\/p>\n<p>I materiali dell'articolo sono basati su:<\/p>\n<ul>\n<li>A <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.vertabelo.com\/blog\/data-vault-series-the-business-data-vault\/\">pubblicazione<\/a><\/noindex> Kenta Graziano, che contiene, oltre a una descrizione dettagliata, anche schemi del modello;<\/li>\n<li>Libro: \u00abBuilding a Scalable Data Warehouse with DATA VAULT 2.0\u00bb;<\/li>\n<li>su Lifehacker. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/502968\/\">Fondamenti del Data Vault<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fonte: <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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