{"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 del DATA VAULT e transizione al BUSINESS DATA VAULT","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Nell'articolo precedente, ho parlato delle basi del DATA VAULT, descrivendo gli elementi principali del DATA VAULT e il loro utilizzo. Tuttavia, non si pu\u00f2 considerare esaurito l'argomento DATA VAULT; \u00e8 necessario discutere le fasi successive 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>Motivi della nascita del BUSINESS DATA VAULT<\/h3>\n<p>\nVa notato che, pur avendo alcuni punti di forza, il DATA VAULT non \u00e8 privo di svantaggi. Uno di questi \u00e8 la complessit\u00e0 nella scrittura di query analitiche. Le query presentano un numero significativo di JOIN, il codice diventa lungo e ingombrante. Inoltre, i dati che entrano nel DATA VAULT non subiscono alcuna trasformazione, quindi, dal punto di vista aziendale, il DATA VAULT in forma pura non ha un valore assoluto.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nProprio per affrontare queste carenze, la metodologia del 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>\nEsaminiamo pi\u00f9 nel dettaglio la funzione di questi elementi.<\/p>\n<h3>Tabelle PIT<\/h3>\n<p>\nIn generale, un oggetto aziendale (HUB) pu\u00f2 contenere dati con frequenze di aggiornamento diverse. Per esempio, se parliamo di dati che caratterizzano una persona, possiamo dire che le informazioni relative al numero di telefono, all'indirizzo o all'email hanno una frequenza di aggiornamento pi\u00f9 alta rispetto ai dati come nome e cognome, numero di passaporto, stato civile o sesso.<\/p>\n<p>Pertanto, quando si definiscono i satelliti, \u00e8 importante tenere in considerazione la loro frequenza di aggiornamento. Perch\u00e9 \u00e8 cos\u00ec importante? <\/p>\n<p>Se in una tabella si memorizzano attributi con frequenze di aggiornamento diverse, dovremo aggiungere una riga alla tabella per ogni aggiornamento dell'attributo che cambia pi\u00f9 frequentemente. Di conseguenza, avremo un aumento dello spazio su disco e un maggiore tempo di esecuzione delle query.<\/p>\n<p>Ora che abbiamo suddiviso i satelliti per frequenza di aggiornamento e possiamo caricare i dati in modo indipendente, dobbiamo garantire la possibilit\u00e0 di ottenere dati aggiornati. \u00c8 preferibile farlo senza utilizzare JOIN eccessivi.<\/p>\n<p>Spiego, ad esempio, \u00e8 necessario ottenere informazioni aggiornate (in base alla data dell'ultimo aggiornamento) da satelliti con frequenze di aggiornamento diverse. A tal fine, \u00e8 necessario non solo effettuare un JOIN, ma anche creare diverse query annidate (per ciascun satellite contenente informazioni) con la selezione della data di aggiornamento massima MAX(Data di aggiornamento). Con ogni nuovo JOIN, tale codice si espande e diventa rapidamente complesso da comprendere.<\/p>\n<p>La tabella PIT \u00e8 progettata per semplificare tali richieste. Le tabelle PIT vengono compilate contemporaneamente alla registrazione di nuovi dati nel DATA VAULT. Tabella PIT:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Sviluppo del DATA VAULT e transizione al 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 validit\u00e0 dei dati per tutti i satelliti in ogni momento. Utilizzando JOIN con la tabella PIT, possiamo escludere completamente le query annidate, ovviamente con la 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 query annidata alla PIT stessa. Una query annidata funzioner\u00e0 pi\u00f9 velocemente rispetto a query annidate per ciascun satellite.<\/p>\n<h3>BRIDGE<\/h3>\n<p>\nLe tabelle di tipo BRIDGE sono utilizzate anche per semplificare le query analitiche. Tuttavia, a differenza delle PIT, servono a semplificare e velocizzare le richieste tra diversi hub, link e i loro satelliti.<\/p>\n<p>La tabella contiene tutte le chiavi necessarie per tutti i satelliti che vengono frequentemente utilizzati nelle richieste. Inoltre, se necessario, le chiavi aziendali hash possono essere integrate con chiavi in forma testuale, se i nomi delle chiavi sono richiesti per l'analisi.<\/p>\n<p>Il punto \u00e8 che senza l'uso di BRIDGE, durante il recupero di dati situati in satelliti appartenenti a diversi hub, sar\u00e0 necessario eseguire JOIN non solo tra i satelliti, ma anche tra i link che collegano gli hub.<\/p>\n<p>La presenza o l'assenza di BRIDGE \u00e8 determinata dalla configurazione del deposito e dalla necessit\u00e0 di ottimizzare la velocit\u00e0 di esecuzione delle query. \u00c8 difficile trovare 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 \u00e8 rappresentato da tabelle contenenti indicatori calcolati in precedenza. Queste tabelle sono davvero importanti per le aziende, in quanto contengono informazioni aggregate secondo regole stabilite e consentono un accesso relativamente semplice.<\/p>\n<p>Architettonicamente, le DERIVAZIONI PREDEFINITE non sono altro che un ulteriore satellite di un determinato hub. Proprio come un normale satellite, contiene una chiave aziendale e la data di creazione del record nel satellite. Tuttavia, le somiglianze finiscono qui. La composizione successiva degli attributi di questo 'satellite specializzato' \u00e8 definita dagli utenti aziendali sulla base degli indicatori calcolati pi\u00f9 richiesti.<\/p>\n<p>Ad esempio, un hub che contiene informazioni sui dipendenti 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 corrisposto, 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 segmenti di dati sui dipendenti per una data specifica.<\/p>\n<h3>CONCLUSIONI<\/h3>\n<p>\nCome dimostra la pratica, l'uso di DATA VAULT da parte degli utenti aziendali presenta alcune difficolt\u00e0 per diversi motivi:<\/p>\n<ul>\n<li>Il codice delle query \u00e8 complesso e ingombrante;<\/li>\n<li>L'abbondanza di JOIN influisce sulle prestazioni delle query;<\/li>\n<li>Per scrivere query analitiche \u00e8 necessaria una conoscenza approfondita della struttura del repository.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPer semplificare l'accesso ai dati, 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>\nNella prossima <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/505292\/\">articolo<\/a><\/noindex> Intendo condividere, a mio avviso, le informazioni pi\u00f9 interessanti per chi lavora con BI. Presenter\u00f2 i metodi per creare tabelle dei fatti e tabelle delle dimensioni basate su DATA VAULT.<\/p>\n<p>I materiali dell'articolo si basano su:<\/p>\n<ul>\n<li>Su <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>Articolo <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 \u044f 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Non si pu\u00f2 considerare l'argomento DATA VAULT esaurito; \u00e8 necessario discutere delle prossime fasi dell'evoluzione del DATA VAULT. In questo articolo mi concentrer\u00f2 sullo sviluppo di DATA VAULT e sulla transizione verso il BUSINESS DATA VAULT o semplicemente il BUSINESS VAULT. Le ragioni della sua emergenza.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/razvitie-data-vault-i-perehod-k-business-data-vault","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"it_IT","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0420\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 DATA VAULT \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043a BUSINESS DATA VAULT | ProHoster","og:description":"\u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b 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