SQL (Structured Query Language) ist eine beliebte Datenbankabfragesprache. Sie wird zum Erstellen, Verwalten und Abrufen von Daten verwendet, die in einem relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), wie etwa Microsoft SQL Server. Sowohl Transaktions- als auch Stammdaten werden in der SQL-Datenbank gespeichert und von dort zur Analyse und Berichterstellung abgerufen.
Die SQL-Datenbankverwaltung kann als der Prozess des Zugriffs auf und der Verwaltung dieser Transaktions- und Stammdaten beschrieben werden. Mit zunehmender Größe eines Unternehmens wächst jedoch auch die Komplexität und das Volumen seiner Daten, was die Verwaltung von SQL-Datenbanken zu einer herausfordernden und zeitaufwändigen Aufgabe für IT-Teams macht.
In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die wichtigsten Herausforderungen der SQL-Datenbankverwaltung ein und wie Astera Centerprise kann Ihnen helfen, diese zu überwinden.
Was sind die Herausforderungen des SQL-Datenbankmanagements?
Hier sind die häufigsten Herausforderungen bei der Verwaltung von SQL-Datenbanken für Unternehmen:
- Daten aggregieren und transformieren: Oft müssen Unternehmen aggregieren und transformieren die Daten, die zu Berichtszwecken in SQL-Datenbanken gespeichert sind. Dies kann unkompliziert sein, wenn Sie 1 - 2 Tabellen mit kleinem Datenvolumen haben. Bei großen Datenmengen kann das Aggregieren und Transformieren in SQL-Sprache aus zwei Gründen zu einer Herausforderung werden: Erstens kann das Schreiben komplexer Abfragen und gespeicherter Prozeduren mit mehreren äußeren Verknüpfungen zwischen Tabellen und erweiterten SQL-Befehlen schwierig sein. Zweitens kann eine schlecht geschriebene Abfrage zu Leistungsproblemen führen (aufgrund der hohen Laufzeit der Abfrage).
- Unterschiede in der SQL-Syntax: Jedes Datenbanktool verfügt über seine eigene SQL-Syntax und -Befehle, sodass eine allgemeine Abfrage möglicherweise nicht auf allen Systemen funktioniert. Dies kann auch zu Problemen führen, wenn Sie gespeicherte Prozeduren zum Zugriff auf Informationen oder zum Ausführen von Aktionen in mehreren Datenbanken haben, da gespeicherte Prozeduren nicht technologieübergreifend kompatibel sind. Beispielsweise funktioniert eine gespeicherte Prozedur, die in der Programmiersprache T-SQL von MS SQL Server geschrieben wurde, nicht in MySQL. Dies bedeutet letztendlich, dass Sie für jede Ihrer Datenbanktechnologien unterschiedliche Abfragen und gespeicherte Prozeduren schreiben müssen, um auf Daten zuzugreifen und diese zu verwalten, was eine zeitaufwändige und fehleranfällige Aufgabe sein kann.
- Laden von Daten aus externen Quellen: Sie können einer SQL-Datenbank Daten aus mehreren Quellen hinzufügen, z. B. einem Formular, einem verknüpften System oder einer verknüpften Anwendung oder externen Quellen. Um Daten aus diesen externen Quellen in die entsprechende Spalte zu laden, muss Ihr IT-Team einen SQL-Code schreiben und Daten in eine Datenbanktabelle sortieren. Häufig umfasst diese Integrationsschicht auch mehrere Transformationen, z. B. das Konvertieren des Datentyps der hochgeladenen Daten, um sie mit dem Datenbankschema kompatibel zu machen. Dies kann wiederum eine fehlerhafte und zeitaufwändige Aufgabe sein, die regelmäßige Wartung und Instandhaltung erfordert (da Sie jedes Mal geringfügige Änderungen an den geladenen Daten berücksichtigen müssen).
Überwinden von SQL Database Management-Herausforderungen mit Astera Centerprise
Eine effektive Methode zur Bewältigung der zuvor beschriebenen Herausforderungen ist die Verwendung von Software zur Integration von Unternehmensdaten, z Astera Centerprise. Solche Tools sind zweckgebunden, um Ihnen bei der Ausführung von Routineaufgaben zu helfen, z. B. beim Aggregieren von in der SQL-Datenbank gespeicherten Daten oder beim Laden von Daten in eine SQL-Datenbank, ohne Code zu schreiben. Centerprise Es enthält eine Vielzahl vorgefertigter Konnektoren, Transformationen und Aggregationen, mit denen Sie schnell und einfach aussagekräftige Informationen aus Ihrer SQL-Datenbank analysieren und abrufen können.
Das Gute daran ist, dass das gesamte Tool unabhängig von der Programmiersprache ist. Unabhängig davon, welches Datenbankverwaltungssystem Sie verwenden, können dieselben Aggregationen verwendet werden, ohne dass sie geändert werden müssen (im Gegensatz zu SQL, bei dem jedes DBMS mit seiner Syntax geliefert wird).
Leistungsprobleme werden auch durch die Pushdown-Optimierungsfunktion der Software behoben, die nach dem Laden der Daten in die Datenbank Transformationen auf dem Datenbankserver durchführt. Dies reduziert die Ausführungszeit und beschleunigt den Prozess.
Nehmen wir zur weiteren Veranschaulichung ein Beispiel, wie Sie einige herausfordernde Datenbankverwaltungsaufgaben ausführen können Astera Centerprise:
Laden von Daten in eine SQL-Datenbank:
- Fügen Sie einen Connector für die Quelle hinzu. Dies kann eine Datei sein, z. B. eine Textdatei, CSV, Excel oder JSON. Sie können sogar eine direkte Verbindung zu Cloud-basierten Datenanbietern herstellen, z Salesforce.
- Wenden Sie relevante Transformationen auf die geladenen Daten an, damit sie mit den Daten in Ihrer Datenbank übereinstimmen.
- Fügen Sie einen Zielconnector für das SQL Server-Ziel hinzu und definieren Sie die Verbindungsparameter.
Konfigurieren des SQL Server-Datenbankzielconnectors
4. Ordnen Sie die Datenfelder aus der Quelldatei der SQL-Datenbank zu. Die benutzerfreundliche Oberfläche von Astera Centerprise Mit dieser Option können Sie Zuordnungen von jeder Spalte in den Quelldaten auf eine relevante Spalte in Ihrer Datenbank ziehen und dort ablegen. Auf diese Weise kann jede Datenzeile verschoben werden, ohne dass die Quell- oder Zielspalten umbenannt werden müssen.
Ein Datenfluss, der die Integration von Kundendaten aus zwei verschiedenen Salesforce-Quellen und das Laden in SQL Server zeigt
Aggregieren und Transformieren von Daten aus einer SQL-Datenbank:
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- Fügen Sie einen Quellconnector für die SQL Server-Quelle hinzu und definieren Sie die Verbindungsparameter.
Konfigurieren der Verbindung zur SQL Server-Quelle
- Wählen Sie aus der Liste der verfügbaren Aggregationen und anderen Transformationen eine geeignete aus und fügen Sie sie Ihrer Pipeline hinzu. Mit diesen Transformationen können Sie Aggregationsfunktionen ausführen (z. B. Daten gruppieren, das Maximum in jeder Gruppe ermitteln usw.) oder andere Transformationen anwenden, z. B. zwei Spalten verketten.
- Fügen Sie einen Ziel-Connector hinzu, in den Ihre aggregierten und transformierten Daten verschoben werden, und definieren Sie die relevanten Datenzuordnungen. Dies kann dieselbe Datenbank wie Ihre Quelle, eine CSV (oder eine andere Datei) oder eine separate Datenbank (z. B. Ihr Data Warehouse) sein.
Ein Datenfluss, der Kundendaten filtert, die in der SQL Server-Datenbank vorhanden sind
Dies sind nur zwei Beispiele für die Verwendung Astera Centerprise Vereinfachung der SQL-Datenbankverwaltung und Bewältigung einiger der wichtigsten Herausforderungen. Sie können mit dem Tool auch eine Vielzahl anderer Aufgaben ausführen.
Fazit
Die Verwaltung von SQL-Datenbanken kann sehr schwierig sein, insbesondere wenn Sie über ein komplexes, großes Datenvolumen in verschiedenen Formaten verfügen. Ebenso wird das Schreiben von Datenbanksoftware nicht bevorzugt. Beides führt zu Leistungsproblemen, das Schreiben komplexer Aggregationsjobs und das Laden von Daten aus externen Quellen sind alles Herausforderungen des SQL-Datenbankmanagements, auf die IT-Teams sehr häufig stoßen. Glücklicherweise, Astera Centerprise bietet eine alternative Möglichkeit zum Verwalten von Daten in der SQL Server-Datenbank mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und einer Vielzahl von Funktionen.
Um darüber zu erfahren, lesen Sie unbedingt unseren Leitfaden: Astera Centerprise und wie es Ihnen bei der SQL-Datenbankverwaltung helfen kann, bitte nimm bitte mit uns Kontakt auf.
mit unserem Team.
Autoren:
- Tehreem Naeem