DATA VAULT को विकास र BUSINESS DATA VAULT मा संक्रमण

अघिल्लो लेखमा, मैले DATA VAULT को आधारभूत कुराहरूको बारेमा कुरा गरेको थिएँ, DATA VAULT को मुख्य तत्वहरू र तिनीहरूको उद्देश्यहरू वर्णन गरें। यसलाई DATA VAULT को बिषय समाप्त भएको मान्न सकिदैन; यो DATA VAULT को विकास मा अर्को चरणहरु को बारे मा कुरा गर्न आवश्यक छ।

र यस लेखमा म DATA VAULT को विकास र BUSINESS DATA VAULT वा केवल BUSINESS VAULT मा ट्रान्जिसनमा ध्यान केन्द्रित गर्नेछु।

BUSINESS DATA VAULT को उपस्थितिको लागि कारणहरू

यो ध्यान दिनु पर्छ कि डाटा भल्ट, केहि बलहरू हुँदा, यसको कमिहरू बिना छैन। यी हानिहरू मध्ये एक विश्लेषणात्मक प्रश्नहरू लेख्न कठिनाई हो। प्रश्नहरूमा JOIN को एक महत्वपूर्ण संख्या छ, कोड लामो र बोझिल छ। साथै, DATA VAULT मा प्रवेश गर्ने डाटाले कुनै रूपान्तरण गर्दैन, त्यसैले, व्यापारिक दृष्टिकोणबाट, DATA VAULT को शुद्ध रूपमा कुनै निरपेक्ष मान हुँदैन।

यी कमजोरीहरूलाई हटाउनका लागि डाटा भल्ट पद्धतिलाई यस्ता तत्वहरू सहित विस्तार गरिएको थियो:

• PIT (समयमा बिन्दु) तालिकाहरू;
• BRIDGE तालिकाहरू;
• पूर्वनिर्धारित व्युत्पत्तिहरू।

यी तत्वहरूको उद्देश्यलाई नजिकबाट हेरौं।

PIT तालिकाहरू

सामान्यतया, एउटा व्यापारिक संस्था (HUB) मा फरक फरक अद्यावधिक दरहरू भएको डाटा समावेश हुन सक्छ, उदाहरणका लागि, यदि हामी एक व्यक्तिको विशेषता डेटाको बारेमा कुरा गर्दैछौं भने, हामी भन्न सक्छौं कि फोन नम्बर, ठेगाना वा इमेलको बारेमा जानकारीको अद्यावधिक दर भनेको भन्दा उच्च छ, पूरा नाम, राहदानी विवरण, वैवाहिक स्थिति वा लिङ्ग।

त्यसकारण, उपग्रहहरू निर्धारण गर्दा, तपाईंले तिनीहरूको अद्यावधिक आवृत्तिलाई ध्यानमा राख्नु पर्छ। यो किन महत्त्वपूर्ण छ?

यदि तपाइँ एउटै तालिकामा फरक अद्यावधिक दरहरूसँग विशेषताहरू भण्डार गर्नुहुन्छ भने, तपाइँले तालिकामा पङ्क्ति थप्नु पर्नेछ प्रत्येक पटक प्राय: परिवर्तन गरिएका विशेषताहरू अद्यावधिक हुन्छ। परिणाम डिस्क स्थानमा वृद्धि र क्वेरी कार्यान्वयन समय मा वृद्धि हो।

अब हामीले स्याटेलाइटहरूलाई अपडेट फ्रिक्वेन्सीद्वारा विभाजित गरेका छौं, र तिनीहरूमा स्वतन्त्र रूपमा डेटा लोड गर्न सक्छौं, हामीले अद्यावधिक डेटा प्राप्त गर्न सक्छौं भनेर सुनिश्चित गर्नुपर्छ। राम्रो, अनावश्यक JOINs प्रयोग नगरी।

मलाई व्याख्या गर्न दिनुहोस्, उदाहरणका लागि, तपाईंले हालको (अन्तिम अद्यावधिकको मिति अनुसार) उपग्रहहरूबाट जानकारी प्राप्त गर्न आवश्यक छ जुन फरक अद्यावधिक दरहरू छन्। यो गर्नको लागि, तपाईले सामेल हुन मात्र होइन, अधिकतम अद्यावधिक मिति MAX (अपडेट मिति) को चयनको साथ धेरै नेस्टेड प्रश्नहरू (जानकारी भएको प्रत्येक स्याटेलाइटको लागि) सिर्जना गर्न आवश्यक पर्दछ। प्रत्येक नयाँ JOIN संग, यस्तो कोड बढ्छ र धेरै चाँडै बुझ्न गाह्रो हुन्छ।

PIT तालिकालाई त्यस्ता प्रश्नहरू सरल बनाउन डिजाइन गरिएको छ; PIT तालिकाहरू डाटा VAULT मा नयाँ डाटा लेखेर एकैसाथ भरिन्छन्। PIT तालिका:

यसरी, हामीसँग समयको प्रत्येक बिन्दुमा सबै उपग्रहहरूको लागि डाटाको सान्दर्भिकताको बारेमा जानकारी छ। PIT तालिकामा JOIN हरू प्रयोग गरेर, हामी पूर्ण रूपमा नेस्टेड प्रश्नहरू हटाउन सक्छौं, स्वाभाविक रूपमा PIT प्रत्येक दिन भरिएको र कुनै खाली ठाउँ बिना। PIT मा खाली ठाउँहरू भए पनि, तपाईंले PIT मा एउटा नेस्टेड क्वेरी प्रयोग गरेर मात्र नवीनतम डाटा प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ। एउटा नेस्टेड क्वेरीले प्रत्येक स्याटेलाइटमा नेस्टेड क्वेरीहरू भन्दा छिटो प्रक्रिया गर्नेछ।

ब्रिज

BRIDGE तालिकाहरू पनि विश्लेषणात्मक प्रश्नहरू सरल बनाउन प्रयोग गरिन्छ। जे होस्, के PIT बाट फरक छ विभिन्न हबहरू, लिङ्कहरू र तिनीहरूका उपग्रहहरू बीच अनुरोधहरू सरल र गति बढाउने माध्यम हो।

तालिकाले सबै उपग्रहहरूका लागि सबै आवश्यक कुञ्जीहरू समावेश गर्दछ, जुन प्रायः प्रश्नहरूमा प्रयोग गरिन्छ। थप रूपमा, यदि आवश्यक भएमा, विश्लेषणको लागि कुञ्जीहरूको नाम आवश्यक भएमा ह्यास गरिएको व्यापार कुञ्जीहरूलाई पाठ फारममा कुञ्जीहरूसँग पूरक गर्न सकिन्छ।

तथ्य यो हो कि BRIDGE प्रयोग नगरी, विभिन्न हबहरूसँग सम्बन्धित उपग्रहहरूमा अवस्थित डाटा प्राप्त गर्ने प्रक्रियामा, यो केवल उपग्रहहरू मात्र होइन, तर हबहरू जडान गर्ने लिङ्कहरू पनि जोड्न आवश्यक हुनेछ।

BRIDGE को उपस्थिति वा अनुपस्थिति भण्डारण कन्फिगरेसन र क्वेरी कार्यान्वयनको गति अनुकूलन गर्न आवश्यकता द्वारा निर्धारण गरिन्छ। BRIGE को विश्वव्यापी उदाहरणको साथ आउन गाह्रो छ।

पूर्वनिर्धारित व्युत्पत्तिहरू

अर्को प्रकारको वस्तु जसले हामीलाई BUSINESS DATA VAULT को नजिक ल्याउँछ, पूर्व-गणना गरिएका सूचकहरू भएका तालिकाहरू हुन्। त्यस्ता तालिकाहरू व्यवसायको लागि साँच्चै महत्त्वपूर्ण छन्; तिनीहरूले दिइएको नियमहरू अनुसार एकत्रित जानकारी समावेश गर्दछ र यसलाई पहुँच गर्न अपेक्षाकृत सजिलो बनाउँछ।

वास्तुगत रूपमा, पूर्वनिर्धारित व्युत्पत्तिहरू एक निश्चित हबको अर्को उपग्रह भन्दा बढी होइन। यो, एक नियमित उपग्रह जस्तै, एक व्यापार कुञ्जी र उपग्रह मा रेकर्ड को निर्माण को मिति समावेश गर्दछ। यद्यपि समानताको अन्त्य यही हो। यस्तो "विशेष" उपग्रह को विशेषताहरु को थप संरचना सबै भन्दा लोकप्रिय, पूर्व गणना संकेतकहरु मा आधारित व्यापार प्रयोगकर्ता द्वारा निर्धारित गरिन्छ।

उदाहरण को लागी, एक कर्मचारी को बारे मा जानकारी को एक हब मा सूचकहरु संग एक उपग्रह समावेश हुन सक्छ जस्तै:

• न्युनतम ज्याला;
• अधिकतम तलब;
• औसत तलब;
• उपार्जित ज्याला, आदि को संचयी कुल।

एउटै हबको PIT तालिकामा पूर्वनिर्धारित डेरिभेसनहरू समावेश गर्नु तार्किक छ, त्यसपछि तपाइँ सजिलैसँग विशेष रूपमा चयन गरिएको मितिमा कर्मचारीको लागि डाटा स्लाइसहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ।

CONCLUSIONS

अभ्यासले देखाएको रूपमा, व्यवसायिक प्रयोगकर्ताहरूद्वारा डाटा भ्याल्टको प्रयोग धेरै कारणहरूले गर्दा केही कठिन छ:

• क्वेरी कोड जटिल र बोझिलो छ;
• JOINs को प्रशस्तताले प्रश्नहरूको प्रदर्शनलाई असर गर्छ;
• विश्लेषणात्मक प्रश्नहरू लेख्न भण्डारण डिजाइनको उत्कृष्ट ज्ञान चाहिन्छ।

डाटा पहुँचलाई सरल बनाउन, डाटा भ्याल्ट थप वस्तुहरूसँग विस्तार गरिएको छ:

• PIT (समयमा बिन्दु) तालिकाहरू;
• BRIDGE तालिकाहरू;
• पूर्वनिर्धारित व्युत्पत्तिहरू।

अर्को लेख म मेरो विचारमा, BI सँग काम गर्नेहरूका लागि सबैभन्दा चाखलाग्दो कुरा बताउन योजना गर्छु। म DATA VAULT मा आधारित तथ्य तालिका र आयाम तालिकाहरू सिर्जना गर्ने तरिकाहरू प्रस्तुत गर्नेछु।

लेख को सामग्री मा आधारित छन्:

• मा प्रकाशनहरू केन्टा ग्राजियानो, जसमा, विस्तृत विवरणको अतिरिक्त, मोडेल रेखाचित्रहरू समावेश छन्;
• पुस्तक: "DATA VAULT 2.0 सँग स्केलेबल डाटा वेयरहाउस निर्माण गर्दै";
• लेख डाटा भल्ट आधारभूत.

स्रोत: www.habr.com