🍠 🐭 👨‍👨‍👧‍👧 DATA VAULT का विकास और BUSINESS DATA VAULT का संक्रमण ↪️ ⚽️ 🦑

पिछले लेख में, मैंने DATA VAULT की मूल बातों के बारे में बात की, DATA VAULT के मूल तत्वों और उनके उद्देश्य का वर्णन किया। इसे DATA VAULT का विषय नहीं माना जा सकता है, DATA VAULT के विकास के अगले चरणों के बारे में बात करना आवश्यक है।

और इस लेख में मैं DATA VAULT के विकास और BUSINESS DATA VAULT या बस BUSINESS VAULT के संक्रमण पर ध्यान केंद्रित करूँगा।

बिजनेस डाटा वैलट की उपस्थिति के कारण

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि DATA VAULT की कुछ खासियतें कमियां नहीं हैं। इन कमियों में से एक विश्लेषणात्मक प्रश्न लिखने में कठिनाई है। अनुरोधों में महत्वपूर्ण संख्या है, कोड लंबा और बोझिल है। इसके अलावा, डेटा डेटा में गिरने वाले डेटा किसी भी रूपांतरण के अधीन नहीं हैं, इसलिए, व्यापार के दृष्टिकोण से, अपने शुद्ध रूप में डेटा VAULT का बिना शर्त मूल्य नहीं है।

इन कमियों को खत्म करने के लिए, डेटा तत्वों का विस्तार ऐसे तत्वों द्वारा किया गया है:

पीआईटी (समय में बिंदु) टेबल;
BRIDGE टेबल;
निर्धारित परिवर्तन।

आइए इन तत्वों के उद्देश्य पर करीब से नज़र डालें।

पिट टेबल

एक नियम के रूप में, एक व्यावसायिक वस्तु (एचयूबी) में विभिन्न अद्यतन दरों के साथ डेटा शामिल हो सकता है, उदाहरण के लिए, यदि हम किसी व्यक्ति को डेटा चिह्नित करने के बारे में बात कर रहे हैं, तो हम कह सकते हैं कि फोन नंबर, पते या ईमेल के बारे में जानकारी की तुलना में अधिक अपडेट दर है नाम, पासपोर्ट विवरण, वैवाहिक स्थिति या लिंग।

इसलिए, उपग्रहों का निर्धारण करते समय, यह उनके अद्यतनों की आवृत्ति को ध्यान में रखना चाहिए। यह महत्वपूर्ण क्यों है?

यदि आप एक तालिका में अलग-अलग ताज़ा दरों के साथ विशेषताओं को संग्रहीत करते हैं, तो आपको हर बार सबसे अधिक बदली गई विशेषता को अद्यतन करने के लिए तालिका में एक पंक्ति जोड़नी होगी। परिणामस्वरूप, डिस्क स्थान में वृद्धि, क्वेरी निष्पादन समय में वृद्धि।

अब जब हमने अपडेट आवृत्ति के अनुसार उपग्रहों को विभाजित किया है, और हम उन्हें स्वतंत्र रूप से डेटा अपलोड कर सकते हैं, तो प्रासंगिक डेटा प्राप्त करना संभव होना चाहिए। अनावश्यक जॉइन का उपयोग किए बिना बेहतर।

मैं समझाता हूं, उदाहरण के लिए, अलग-अलग अपडेट फ्रिक्वेंसी वाले उपग्रहों से अप-टू-डेट (अंतिम अपडेट की तारीख तक) जानकारी प्राप्त करना आवश्यक है। ऐसा करने के लिए, आपको अधिकतम अपडेट तिथि MAX (अपडेट तिथि) के विकल्प के साथ न केवल एक JOIN करना होगा, बल्कि प्रत्येक उप-प्रश्न (सूचना युक्त प्रत्येक उपग्रह के लिए) भी बनाना होगा। प्रत्येक नए JOIN के साथ, ऐसा कोड बढ़ता है, और बहुत जल्दी समझ में आना मुश्किल हो जाता है।

PIT तालिका को इस तरह के प्रश्नों को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, PIT तालिकाओं को उसी समय भरा जाता है जब नया डेटा DATA VAULT को लिखा जाता है। पिट तालिका:

इस प्रकार, हमारे पास समय पर प्रत्येक क्षण सभी उपग्रहों पर डेटा की प्रासंगिकता के बारे में जानकारी है। PIT तालिका के लिए JOINs का उपयोग करते हुए, हम स्वाभाविक रूप से नेस्टेड प्रश्नों को पूरी तरह से बाहर कर सकते हैं, स्वाभाविक रूप से इस शर्त के साथ कि PIT हर दिन और बिना अंतराल के भरी हुई है। यहां तक कि अगर पीआईटी में अंतराल हैं, तो वास्तविक डेटा केवल पीआईटी के लिए एक उप-अनुरोध का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। एक उपकेंद्र प्रत्येक उपग्रह के लिए उपश्रेणियों की तुलना में तेजी से काम करेगा।

पुल

BRIDGE टेबल का उपयोग विश्लेषणात्मक प्रश्नों को सरल बनाने के लिए भी किया जाता है। हालांकि, पीआईटी से अंतर विभिन्न हब, लिंक और उनके उपग्रहों के बीच अनुरोधों को सरल और तेज करने का एक साधन है।

तालिका में सभी उपग्रहों के लिए सभी आवश्यक कुंजियाँ हैं जो अक्सर प्रश्नों में उपयोग की जाती हैं। इसके अलावा, यदि आवश्यक हो, तो हैश व्यवसाय कुंजी को पाठ के रूप में कुंजियों के साथ पूरक किया जा सकता है यदि विश्लेषण के लिए प्रमुख नामों की आवश्यकता होती है।

तथ्य यह है कि BRIDGE का उपयोग किए बिना, अलग-अलग हब से संबंधित उपग्रहों में स्थित डेटा प्राप्त करने की प्रक्रिया में, न केवल स्वयं उपग्रहों के जॉइन का उत्पादन करना आवश्यक होगा, बल्कि हब को जोड़ने वाले लिंक भी होंगे।

BRIDGE की उपस्थिति या अनुपस्थिति भंडारण कॉन्फ़िगरेशन द्वारा निर्धारित की जाती है, क्वेरी निष्पादन की गति को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। BRIGE के एक सार्वभौमिक उदाहरण के साथ आना मुश्किल है।

निर्धारित परिवर्तन

एक अन्य प्रकार की वस्तुएं जो हमें व्यापार आंकड़े के करीब लाती हैं, पूर्व-परिकलित संकेतकों वाली तालिकाएं हैं। ऐसी तालिकाएं वास्तव में व्यापार के लिए महत्वपूर्ण हैं; इनमें दिए गए नियमों के अनुसार जानकारी समाहित है और इसे एक्सेस करना अपेक्षाकृत आसान है।

आर्किटेक्चरली, PREDEFINED DERIVATIONS कुछ खास हब के सिर्फ दूसरे सैटेलाइट से ज्यादा कुछ नहीं हैं। यह एक नियमित उपग्रह की तरह, एक व्यावसायिक कुंजी है और जिस तारीख को उपग्रह में बनाया गया था। इस पर, हालांकि, समानताएं समाप्त हो जाती हैं। इस तरह के "विशेष" उपग्रह की विशेषताओं की आगे की रचना व्यापार उपयोगकर्ताओं द्वारा सबसे लोकप्रिय, पूर्व-गणना संकेतकों के आधार पर निर्धारित की जाती है।

उदाहरण के लिए, एक कर्मचारी के बारे में जानकारी रखने वाले हब में संकेतक जैसे उपग्रह शामिल हो सकते हैं:

न्यूनतम मजदूरी;
अधिकतम वेतन;
औसत वेतन;
उपार्जित वेतन आदि का संचयी कुल।

एक ही हब के पीआईटी तालिका में PREDEFINED DERIVATIONS को शामिल करना तर्कसंगत है, फिर आप किसी विशिष्ट तिथि के लिए कर्मचारी डेटा के स्लाइस आसानी से प्राप्त कर सकते हैं।

जाँच - परिणाम

जैसा कि अभ्यास से पता चलता है, व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं द्वारा DATA VAULT का उपयोग कई कारणों से कुछ कठिन है:

अनुरोध कोड जटिल और बोझिल है;
जॉयन्स की बहुतायत क्वेरी के प्रदर्शन को प्रभावित करती है;
विश्लेषणात्मक प्रश्नों को लिखना रिपॉजिटरी की संरचना के उत्कृष्ट ज्ञान की आवश्यकता है।

डेटा पहुंच को सरल बनाने के लिए, डेटा ऑब्जेक्ट्स अतिरिक्त वस्तुओं के साथ विस्तारित होते हैं:

पीआईटी (समय में बिंदु) टेबल;
BRIDGE टेबल;
निर्धारित परिवर्तन।

अगले लेख में, मैं अपनी राय में, बीआई के साथ काम करने वालों के लिए सबसे दिलचस्प बात बताने की योजना बना रहा हूं। मैं तालिका बनाने के तरीके प्रस्तुत करूंगा - तथ्य और तालिकाओं - माप डेटा पर आधारित।

लेख की सामग्री आधारित हैं:

केंट ग्राज़ियानो के प्रकाशन पर , जिसमें एक विस्तृत विवरण के अलावा मॉडल के आरेख शामिल हैं;
पुस्तक: "डेटा वैलेट 2.0 के साथ एक स्केलेबल डेटा वेयरहाउस का निर्माण";
डेटा वॉल्ट बुनियादी बातों लेख ।

DATA VAULT का विकास और BUSINESS DATA VAULT का संक्रमण

बिजनेस डाटा वैलट की उपस्थिति के कारण

पिट टेबल

पुल

निर्धारित परिवर्तन

जाँच - परिणाम

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