Einfaches Entwerfen und Bereitstellen eines OLTP-Datenmodells

As Data-Warehousing-Technologien weiterhin steigende Nachfrage, creatIng. wirksam Datenmodelle geworden immer wichtiger. Bestimmtes, Optimierung Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) technische Daten für– die das definieren strukturell Beziehungen zwischen normalisierte Tabellen und Entitäten—für effiziente tranaktionale Verarbeitung is wichtig. 

Allerdings bringt die Erstellung eines OLTP-Datenmodells verschiedene Herausforderungen mit sich. Erstens transportieren OLTP-Systeme täglich große Mengen an Transaktionsdaten. Das bedeutet, dass Hunderte von Tabellen regelmäßig aktualisiert werden müssen. Das Abfragen der Daten und das Erstellen von Verknüpfungen zwischen zahlreichen Tabellen kann eine überwältigende und zeitaufwändige Aufgabe sein.  

Zweitens speichern OLTP-Systeme sensible Daten, was zu Datenschutz- und Sicherheitsbedenken führt. Schließlich müssen OLTP-Modelle angesichts der Unmengen an Daten, die jeden Tag fließen, häufig skaliert werden – stellen Sie sich den Aufwand vor, der mit dem Durchsuchen von Tabellen und dem Schreiben von Hunderten von Zeilen verbunden ist, um das Modell manuell zu aktualisieren.   

Möchten Sie lernen, wie Sie in wenigen einfachen Schritten ein sicheres und skalierbares Datenmodell erstellen? Nun, es gibt eine schwierige Art, Datenmodelle zu entwerfen und zu verwalten, und dann ist da noch die AsteraDer Weg. Wir empfehlen Letzteres! Astera Datenmodellierung– im Gegensatz zu konventionell Methoden-ermöglicht Ihnen die effiziente und schnelle Erstellung von OLTP-Modellen.  

Darüber hinaus erfahren Sie mehr über das Entwerfen denormalisierter Dimensionsmodelle hier.  

Datenmodellierung in einer optimierten Plattform, The Astera Vorteile 

Astera DW Builder verfügt über einen dedizierten Datenmodell-Designer, der Modelle basierend auf jeder Art von lokaler oder Cloud-Datenbank entwerfen kann, z. B. Redshift, Azure, Snowflake usw. Dadurch werden viele der häufigsten Herausforderungen beim Entwerfen eines OLTP-Datenmodells gelöst. 

Beispielsweise stehen Unternehmen häufig vor der Herausforderung, unterschiedliche Datenbanken zu synchronisieren, um ein standardisiertes Modell oder Lager zu erstellen. Das liegt daran, dass jede Datenbank ihre eigenen Anforderungen und Programmiermethoden hat. 

Astera DW Builder bietet eine einheitliche Möglichkeit zum Entwerfen von Data Warehouses, die mit allen Datenbanken kompatibel ist. Dies rationalisiert den Prozess der Erstellung oder Bereitstellung von Modellen und macht ihn im Vergleich zu einem herkömmlichen, manuellen Ansatz wesentlich einfacher.  

Außerdem, AsteraDer datenmodellzentrierte Ansatz von Data Warehousing erhöht die Datenbanksicherheit durch separate Modelle und Zugriffskontrollen. Wenn Sie beispielsweise über eine Datenbank mit kritischen Informationen verfügen, die nicht vollständig mit anderen geteilt werden kann, können Sie das OLTP-Modell als separate Ansicht der Datenbank verwenden, die nur gemeinsam nutzbare Tabellen enthält.  

Der Zugriff auf das Modell kann dann auf autorisierte Personen beschränkt werden. Durch die Funktion als Abstraktionsschicht kann das Modell für Data Warehousing geändert werden, ohne dass dies Auswirkungen auf die Datenbank selbst hat.  

Außerdem, AsteraDie Datenmodelle von werden in einer automatisierten, codefreien Umgebung entworfen und bereitgestellt. Diese Modelle erstellen automatische Verknüpfungen zwischen relevanten Tabellen und machen gleichzeitig das Schreiben von Code überflüssig. Die automatisierte Zero-Code-Umgebung, gekoppelt mit einer visuellen Darstellung von Entitäten, erleichtert Ihnen die Aktualisierung oder Skalierung des Modells erheblich.   

Design, Bereitstellung und Nutzung von ein OLTP Datenmodell

Schritt 1: Identifizieren und Modellieren der Daten 

Das Der erste Schritt ist die Auswahl die Datenbank von Interesse von dem 'CHängen Database Connection IKlicken Sie auf die Schaltfläche „Info“ auf dem Tool Bar.

Als Nächstes führen wir ein Reverse Engineering der Datenbank durch und wählen die Tabellen aus, mit denen wir modellieren möchten Astera DW Builder. Aber was ist Reverse Engineering? 

Unter Reverse Engineering versteht man hier den Prozess der Erstellung eines Datenmodells aus einer bereits vorhandenen Datenbank. Mit dem Tool können Benutzer eine vorhandene Datenbank zurückentwickeln und die ausgewählten Tabellen und ihre Beziehungen – mit wichtigen Einschränkungen – auf logischer Ebene offenlegen.  

Hier ist unser Beispiel für ein rückentwickeltes Datenmodell.  

Wir haben die folgenden Tabellen für unser Datenmodell rückentwickelt:  

• Bestellungs 
• Produkte 
• Bestelldetails 
• Kunden 
• Mitarbeiter:innen. 

Die geraden Linien zwischen verschiedenen Tabellen verdeutlichen die Beziehungs zwischen diesen Einheiten wegen ihre Primär- und Fremdschlüssel. Darüber hinaus gibt es für jeden den Layout-Builder Die Tabelle zeigt bearbeitbare Informationen für alle Felder in der Tabelle. 

Schritt 2: Überprüfung des Datenmodells 

Wir werden unser Quellmodell für den Verbrauch in ETL-Pipelines bereitstellen. Vor der Bereitstellung müssen wir jedoch überprüfen, ob Fehler oder Warnungen im Zusammenhang mit der Bereitstellung vorliegen.  

Dazu wählen wir aus Überprüfen Sie die Lese- und Schreibbereitstellung, die Standardoption für Bestätigung starten .  

Wenn wir diese Option auswählen, wird die Verify Das Fenster zeigt an, ob das Modell für die Bereitstellung bereit ist oder ob es Fehler enthält, die vor der Bereitstellung behoben werden müssen.  

Hier ist beispielsweise ein Fehler, der bei der Überprüfung unseres Modells auftritt.

Schritt 3: Bereitstellung des OLTP Modell

Schließlich Wir stellen das Datenmodell auf unserem Server bereit, indem wir auf die Schaltfläche „Datenmodell bereitstellen“ in der Symbolleiste klicken. 

This Einsatz Modell existiert auf unserem Server als an Astera Datenmodell (ADM) und kann können problemlos in ETL-Pipelines verbraucht werden.  

Konsumieren der ADM (Astera Datenmodell) Einsatz 

• Die ADM-Bereitstellung ist eine logische Ansicht der eigentlichen Quelle, die als Abstraktionsschicht für zusätzliche Sicherheit fungiert. 

• ADM verwendet die Metadaten, um über das automatisch hierarchische Child-Parent-Joins zu erstellen Datenmodellabfrage Objekt. Wir können Daten automatisch aus mehreren Tabellen in der Quelle extrahieren, ohne Skripte zum Erstellen einzelner Joins schreiben zu müssen. 

Das OLTP-Modell und seine Verknüpfungen sind nützlich zum Füllen von Ziel-Data-Warehouses und Nutzung Modelle in der Business Intelligence. Darüber hinaus kann auf das bereitgestellte Modell über externe Visualisierungstools wie zugegriffen werden PowerBI und Tableau über das integrierte OData-Modul. 

Datenmodellierung, der Astera Weg! 

Wie oben gesehen, AsteraDie Datenmodelle von verbessern die Datenbanksicherheit, die Modellskalierbarkeit und den eventuellen Datenmodellverbrauch in ETL-Pipelines oder BI-Tools. Und der angegebene Ansatz zum Entwerfen und Bereitstellen von OLTP-Modellen ist der einfachste, den es gibt! 

Check out this Guide um mehr über das Entwerfen automatisierter Dimensionsmodelle zu erfahren Astera DW-Builder. 

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