Традиционные методы загрузки данных всё ещё актуальны: полная, инкрементальная и дельта-загрузка в DWH
При организации работы хранилища данных важно выбрать оптимальный метод загрузки. Существует множество современных способов переноса данных из источников, например, Change Data Capture (CDC) или прямая передача данных без необходимости их временного хранения. Они предлагают продвинутые возможности для репликации данных в реальном времени с отслеживанием историчности. Но иногда данные нужно перенести быстро или в силу бизнес-требований нет необходимости использовать трудозатратные способы. Тогда мы выбираем традиционные методы репликации.
Полная загрузка — это перенос всех данных из источника (объекта) в хранилище за один раз. Каждый раз, когда нам нужно обновить данные, мы снова перезагружаем объект целиком. Этот метод прост и надежен, если объем данных невелик (н-р, это актуально для редко обновляемых справочников) или есть строгое требование к целостности данных (а других способов гарантировать её нет). Однако, с увеличением количества данных, полная загрузка становится всё более времязатратной и ресурсоемкой.
Инкрементальная загрузка предполагает добавление только новых записей (операция Insert) в хранилище без обновления или удаления уже существующих (если что-то из уже загруженных данных в источнике изменилось, данные в хранилище перестанут быть достоверными). Этот метод эффективнее, так как за один раз загружается меньший объем данных. Однако он несёт в себе риски утраты доверия к данным.
Дельта-загрузка, или загрузка с частичной перезагрузкой, — более продвинутый метод. Он включает в себя загрузку не только новых записей (Insert), но и обновление существующих данных (Update), а иногда и удаление устаревших записей (Delete). Дельта-загрузка требует сложной логики отслеживания изменений в источнике, что позволяет синхронизировать хранилище с актуальным состоянием данных с высокой точностью. Если, конечно, система-источник может предоставить необходимую информацию об изменениях.
Выбор между методами загрузки зависит от множества факторов: бизнес-задач, объема данных, частоты обновлений, требований к актуальности и доступных вычислительных ресурсов. И несмотря на то, что дельта-загрузка может показаться предпочтительнее, так как она обеспечивает баланс между эффективностью обработки и актуальностью данных, система-источник может ограничить нас в выборе и тогда придётся, например, использовать полную перезагрузку, но не целиком объекта, а за промежуток времени Х.
Примеры объектов и вариантов их репликации:
1. Справочник стран (обновляется редко, небольшой объем) — полная загрузка
2. Логи (старые данные не изменяются, только приходят новые) — инкрементальная загрузка
3. Текущее состояние заказа (данные в полях обновляются, есть отслеживание изменений) — дельта-загрузка
Мой совет: всегда ориентируйтесь именно на ваши бизнес-требования, внимательно изучайте источник, а не просто слепо следуйте "лучшим практикам". Гибкость в выборе метода загрузки — ваш ключ к эффективному управлению данными.
#dwh
При организации работы хранилища данных важно выбрать оптимальный метод загрузки. Существует множество современных способов переноса данных из источников, например, Change Data Capture (CDC) или прямая передача данных без необходимости их временного хранения. Они предлагают продвинутые возможности для репликации данных в реальном времени с отслеживанием историчности. Но иногда данные нужно перенести быстро или в силу бизнес-требований нет необходимости использовать трудозатратные способы. Тогда мы выбираем традиционные методы репликации.
Полная загрузка — это перенос всех данных из источника (объекта) в хранилище за один раз. Каждый раз, когда нам нужно обновить данные, мы снова перезагружаем объект целиком. Этот метод прост и надежен, если объем данных невелик (н-р, это актуально для редко обновляемых справочников) или есть строгое требование к целостности данных (а других способов гарантировать её нет). Однако, с увеличением количества данных, полная загрузка становится всё более времязатратной и ресурсоемкой.
Инкрементальная загрузка предполагает добавление только новых записей (операция Insert) в хранилище без обновления или удаления уже существующих (если что-то из уже загруженных данных в источнике изменилось, данные в хранилище перестанут быть достоверными). Этот метод эффективнее, так как за один раз загружается меньший объем данных. Однако он несёт в себе риски утраты доверия к данным.
Дельта-загрузка, или загрузка с частичной перезагрузкой, — более продвинутый метод. Он включает в себя загрузку не только новых записей (Insert), но и обновление существующих данных (Update), а иногда и удаление устаревших записей (Delete). Дельта-загрузка требует сложной логики отслеживания изменений в источнике, что позволяет синхронизировать хранилище с актуальным состоянием данных с высокой точностью. Если, конечно, система-источник может предоставить необходимую информацию об изменениях.
Выбор между методами загрузки зависит от множества факторов: бизнес-задач, объема данных, частоты обновлений, требований к актуальности и доступных вычислительных ресурсов. И несмотря на то, что дельта-загрузка может показаться предпочтительнее, так как она обеспечивает баланс между эффективностью обработки и актуальностью данных, система-источник может ограничить нас в выборе и тогда придётся, например, использовать полную перезагрузку, но не целиком объекта, а за промежуток времени Х.
Примеры объектов и вариантов их репликации:
1. Справочник стран (обновляется редко, небольшой объем) — полная загрузка
2. Логи (старые данные не изменяются, только приходят новые) — инкрементальная загрузка
3. Текущее состояние заказа (данные в полях обновляются, есть отслеживание изменений) — дельта-загрузка
Мой совет: всегда ориентируйтесь именно на ваши бизнес-требования, внимательно изучайте источник, а не просто слепо следуйте "лучшим практикам". Гибкость в выборе метода загрузки — ваш ключ к эффективному управлению данными.
#dwh
🔥2❤1
Обзор традиционных методологий разработки в DWH: ищем свой путь в мире данных
Начнем с простого, Data Warehouse (DWH) — это специальные системы для хранения огромных объемов информации, собранной из различных источников. Она нужна для анализа и принятия обоснованных решений.
Разработка DWH — это сложный процесс, требующий глубоких знаний и опыта в области баз данных, а также понимания бизнес-потребностей. Существует несколько подходов, и каждый из них имеет свои особенности, преимущества и, конечно, ситуации, в которых он лучше всего работает. Эта тема очень обширная, поэтому сегодня рассмотрим традиционные методологии.
Методология Инмона
Уильям Х. Инмон считается одним из основателей концепции DWH. Он предложил создавать системы, где все данные будут храниться в одном месте, аккуратно организованы и легко доступны.
Основные принципы подхода Инмона:
— Централизованное хранилище: все данные собираются в одном месте, что обеспечивает единый источник правды для всей организации.
— Нормализованная модель: данные хранятся в нормализованной форме (3NF или выше), что минимизирует дублирование и обеспечивает высокую целостность данных.
— Историческая точность: хранилище содержит исторические данные, что позволяет анализировать изменения во времени.
— Больше времени и ресурсов на разработку: подход Инмона часто связан с большими затратами времени и ресурсов на начальном этапе из-за сложности интеграции и нормализации данных.
Методология Кимбалла
Ральф Кимбалл предложил более простой и понятный способ создания DWH, сосредоточенный на конкретных задачах бизнеса. Его идея в том, чтобы строить DWH по частям, используя схему "звезда" (поговорим об этом в отдельном посте). Этот подход позволяет быстрее запускать проекты и обеспечивает легкость внесения изменений.
Ключевые аспекты методологии Кимбалла:
— Моделирование "звезда": используется денормализованная модель данных (таблицы измерений и фактов), что упрощает запросы и анализ.
— Ориентация на бизнес-процессы: каждая схема строится вокруг конкретного бизнес-процесса, что облегчает разработку и понимание данных.
— Быстрая доставка: методология подразумевает итеративную разработку и доставку, позволяя бизнесу быстро получать ценность от данных.
— Гибкость в изменениях: Добавление новых данных или изменение существующих процессов проще в денормализованной среде.
Основные различия
— Структура данных: Инмон предпочитает нормализованную структуру для обеспечения целостности, в то время как Кимбалл выбирает денормализованную для упрощения доступа и анализа.
— Подход к разработке: Инмон фокусируется на создании централизованной, полностью интегрированной системы, что требует больше времени на начальном этапе. Кимбалл предлагает итеративный подход, позволяющий быстрее давать результаты бизнесу.
— Управление изменениями: в подходе Инмона внесение изменений может быть более сложным из-за нормализованной структуры данных. Методология Кимбалла обеспечивает большую гибкость за счет денормализации, позволяя легче адаптироваться к изменениям.
Выбор между подходами зависит от конкретных потребностей и возможностей организации, а также от желаемой скорости реализации проекта и готовности к управлению изменениями.
В следующий раз расскажу про современные подходы к разработке, обеспечивающие большую гибкость. Ну и, конечно, ещё расскрою каждый из методов выше более глубоко, так как это однозначно стоит внимания и понимания, если вы работает над созданием зранилища данных.
#dwh
Начнем с простого, Data Warehouse (DWH) — это специальные системы для хранения огромных объемов информации, собранной из различных источников. Она нужна для анализа и принятия обоснованных решений.
Разработка DWH — это сложный процесс, требующий глубоких знаний и опыта в области баз данных, а также понимания бизнес-потребностей. Существует несколько подходов, и каждый из них имеет свои особенности, преимущества и, конечно, ситуации, в которых он лучше всего работает. Эта тема очень обширная, поэтому сегодня рассмотрим традиционные методологии.
Методология Инмона
Уильям Х. Инмон считается одним из основателей концепции DWH. Он предложил создавать системы, где все данные будут храниться в одном месте, аккуратно организованы и легко доступны.
Основные принципы подхода Инмона:
— Централизованное хранилище: все данные собираются в одном месте, что обеспечивает единый источник правды для всей организации.
— Нормализованная модель: данные хранятся в нормализованной форме (3NF или выше), что минимизирует дублирование и обеспечивает высокую целостность данных.
— Историческая точность: хранилище содержит исторические данные, что позволяет анализировать изменения во времени.
— Больше времени и ресурсов на разработку: подход Инмона часто связан с большими затратами времени и ресурсов на начальном этапе из-за сложности интеграции и нормализации данных.
Методология Кимбалла
Ральф Кимбалл предложил более простой и понятный способ создания DWH, сосредоточенный на конкретных задачах бизнеса. Его идея в том, чтобы строить DWH по частям, используя схему "звезда" (поговорим об этом в отдельном посте). Этот подход позволяет быстрее запускать проекты и обеспечивает легкость внесения изменений.
Ключевые аспекты методологии Кимбалла:
— Моделирование "звезда": используется денормализованная модель данных (таблицы измерений и фактов), что упрощает запросы и анализ.
— Ориентация на бизнес-процессы: каждая схема строится вокруг конкретного бизнес-процесса, что облегчает разработку и понимание данных.
— Быстрая доставка: методология подразумевает итеративную разработку и доставку, позволяя бизнесу быстро получать ценность от данных.
— Гибкость в изменениях: Добавление новых данных или изменение существующих процессов проще в денормализованной среде.
Основные различия
— Структура данных: Инмон предпочитает нормализованную структуру для обеспечения целостности, в то время как Кимбалл выбирает денормализованную для упрощения доступа и анализа.
— Подход к разработке: Инмон фокусируется на создании централизованной, полностью интегрированной системы, что требует больше времени на начальном этапе. Кимбалл предлагает итеративный подход, позволяющий быстрее давать результаты бизнесу.
— Управление изменениями: в подходе Инмона внесение изменений может быть более сложным из-за нормализованной структуры данных. Методология Кимбалла обеспечивает большую гибкость за счет денормализации, позволяя легче адаптироваться к изменениям.
Выбор между подходами зависит от конкретных потребностей и возможностей организации, а также от желаемой скорости реализации проекта и готовности к управлению изменениями.
В следующий раз расскажу про современные подходы к разработке, обеспечивающие большую гибкость. Ну и, конечно, ещё расскрою каждый из методов выше более глубоко, так как это однозначно стоит внимания и понимания, если вы работает над созданием зранилища данных.
#dwh
❤5