20 лучших практик работы с хранилищами данных

52% ИТ-экспертов считают более быструю аналитику необходимой для информационное хранилище успех. Однако масштабирование хранилища данных и оптимизация производительности становятся сложнее по мере роста объема данных. Использование передового опыта работы с хранилищами данных может помочь вам более эффективно проектировать, создавать хранилища данных и управлять ими.

Давайте рассмотрим, как эти передовые методы позволяют обрабатывать увеличенные объемы, разнообразие и скорость данных, оптимизировать функциональность и производительность хранилища данных, а также использовать возможности аналитики, основанной на данных.

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это централизованное хранилище который хранит и интегрирует данные из нескольких источников, таких как операционные системы, внешние базы данныхи веб-сервисы. Хранилище данных обеспечивает согласованное и консолидированное представление данных независимо от того, откуда они берутся и как они структурированы.

Другими словами, хранилище данных организовано вокруг определенных тем или областей, таких как клиенты, продукты или продажи; он объединяет данные из разных источников и форматов и отслеживает изменения данных с течением времени. Самое приятное в хранилище данных то, что оно не перезаписывает и не удаляет исторические данные, что упрощает работу. управление данными значительно.

Ключевые компоненты архитектура хранилища данных составляют:

• Исходные системы: Исходные системы отвечают за создание и хранение необработанных данных. Мы говорим о транзакционных базах данных, корпоративных приложениях и веб-сервисах. Эти системы могут быть частью внутренней работы компании или внешними игроками, каждая из которых имеет свои уникальные модели и форматы данных.
• Процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL): ETL извлекает данные из исходных систем, чтобы преобразовать их в стандартизированный и согласованный формат, а затем доставляет их в хранилище данных. Этот процесс гарантирует чистоту, точность и соответствие данных схеме хранилища данных.
• Хранилище данных: Хранилище данных — это место, где хранятся преобразованные и интегрированные данные. Схема хранилища данных устанавливает правила, определяя структуру с таблицами, столбцами, ключами и связями. Он хранит не только данные, но и метаданные, такие как определения данных, источники, происхождение и качество информации.
• Витрины данных: Витрины данных (также называемый информационные витрины) — это адаптированные подмножества хранилища данных, предназначенные для конкретных бизнес-подразделений, функций или приложений. Они предлагают более целенаправленное и настраиваемое представление данных, повышая производительность анализа данных и составления отчетов.
• Инструменты доступа к данным: инструменты доступа к данным позволяют вам погрузиться в хранилище данных и витрины данных. Мы говорим об инструментах запросов и отчетов, инструментах онлайн-аналитической обработки (OLAP), инструментах интеллектуального анализа данных и информационных панелях. Инструменты доступа к данным позволяют пользователям анализировать и визуализировать данные уникальным способом.

Учитывая в целом сложную природу архитектуры хранилища данных, существуют определенные передовые методы работы с хранилищами данных, ориентированные на оптимизацию производительности. управления данными безопасность, масштабируемость и готовность к будущему, а также непрерывный мониторинг и улучшение.

Лучшие практики для хранилищ данных

Внедрение лучших практик хранения данных, адаптированных к конкретным бизнес-требованиям, должно стать ключевым компонентом вашей общей стратегии. стратегия хранилища данных. Эти стратегии позволяют оптимизировать производительность запросов, повысить безопасность данных, внедрить надежные методы управления данными и обеспечить масштабируемость.

Оптимизация

Повышение скорости и эффективности операций хранилища данных является ключом к раскрытию его полного потенциала. Такие методы, как индексирование, секционирование, кэширование, сжатие и параллельная обработка, играют ключевую роль. Рассмотрите следующие рекомендации по хранению данных для повышения производительности:

1. Найдите правильный баланс с индексированием для оптимизации производительности запросов.

Индексы — это структуры данных, в которых хранятся значения определенного столбца или комбинации столбцов, а также указатели на строки, которые их содержат. Эта передовая практика хранилища данных позволяет ускорить извлечение данных из хранилища данных за счет сокращения количества дисковых операций ввода-вывода.

Благодаря индексированию вашему хранилищу данных больше не нужно сканировать всю таблицу, что повышает производительность запросов. Например, если у вас есть таблица с информацией о клиентах, индекс в столбце идентификатора клиента позволит вам быстро найти записи конкретного клиента.

2. При секционировании выберите правильный столбец, согласуйте его с шаблонами запросов и избегайте чрезмерного секционирования.

Секционирование — это процесс разделения большой таблицы или индекса на более мелкие и более управляемые единицы, называемые разделами. Секционирование повышает производительность за счет уменьшения объема данных, которые необходимо сканировать, загружать или обновлять за один раз.

Секционирование также может обеспечить использование других передовых методов хранения данных, таких как параллельная обработка. Например, если у вас есть таблица с данными о продажах, вы можете разделить ее по дате, региону или категории продуктов, чтобы оптимизировать запросы, фильтрующие по этим критериям.

3. Используйте кэширование для увеличения скорости доступа к данным

Кэширование — это важнейшая передовая практика хранилища данных, поскольку оно позволяет хранить часто используемые данные или результаты запросов во временной памяти, например в ОЗУ или SSD. Кэширование может повысить производительность за счет уменьшения задержки и увеличения пропускной способности операций хранилища данных. Например, если у вас есть запрос, который вычисляет общий доход за каждый месяц, вы можете кэшировать результат и повторно использовать его для последующих запросов, которым нужна та же информация.

4. Используйте сжатие данных для повышения эффективности хранения.

Сжатие позволяет уменьшить размер данных путем применения некоторой кодировки или алгоритма, например словарного кодирования, кодирования длин серий или дельта-кодирования. Сжатие повышает производительность за счет экономии дискового пространства, уменьшения пропускной способности сети и увеличения объема данных, которые могут быть обработаны в памяти.

Например, если у вас есть таблица с информацией о продукте, вы можете сжать столбец описания продукта, используя алгоритм на основе словаря, который заменяет повторяющиеся слова или фразы более короткими кодами.

5. Ускорьте выполнение запросов с помощью параллельной обработки.

Параллельная обработка помогает выполнять несколько задач или запросов одновременно с использованием нескольких процессоров, ядер, потоков или машин. Параллельная обработка повышает производительность хранилища данных за счет распределения рабочей нагрузки и более эффективного использования доступных ресурсов.

Например, если у вас есть запрос, объединяющий две большие таблицы, вы можете использовать параллельную обработку, чтобы разделить таблицы на более мелкие фрагменты и соединить их параллельно.

Управление данными и документация

Установление и обеспечение соблюдения правил, политик и стандартов для вашего хранилища данных является основой эффективного управления данными и документирования. Такие методы, как управление метаданными, каталогизация данных, отслеживание происхождения данных и управление качеством данных Вот некоторые из лучших практик работы с хранилищами данных, которые вы можете использовать.

6. Поддерживайте хранилище метаданных для облегчения поиска данных.

Управление метаданными позволяет определять, собирать, хранить и поддерживать метаданные, то есть данные о данных. Метаданные описывают структуру, значение, происхождение и использование данных. Это ценный инструмент для управления и отслеживания изменений и воздействий.

Отслеживание метаданных может помочь вам понять данные, облегчить Интеграция данных, включить отслеживание происхождения данных и улучшить Качество данных. Это не только помогает пользователю понимать данные, но также облегчает их обнаружение, доступ и анализ.

7. Используйте каталогизацию данных для повышения доступности данных.

Каталогизация данных — это доступная для поиска и просмотра инвентаризация активов данных в хранилище данных. Он создает и поддерживает репозиторий метаданных, который описывает источники данных, таблицы, столбцы, связи и бизнес-правила в хранилище данных.

Каталогизация помогает пользователям получить доступ к централизованному и доступному для поиска источнику истины для обнаружения, исследования и понимания данных. Если у вас есть хранилище данных с несколькими схемами, таблицами и представлениями, каталог данных необходим для обеспечения единого и удобного интерфейса для изучения и запроса данных.

8. Используйте профилирование данных, чтобы убедиться в их работоспособности.

Профилирование данных — это процесс анализа данных в хранилище данных для выявления их характеристик, таких как тип данных, формат, диапазон, распределение, частота, уникальность, полнота, точность и взаимосвязи. Он помогает оценить его структуру, содержание, качество и распространение, выявить аномалии и ошибки данных, а также определить очистка данных и требования к трансформации. Профилирование данных дает вам обзор состояния данных конкретного актива данных.

9. Повысьте прозрачность данных с помощью отслеживания происхождения

Происхождение данных — это процесс отслеживания происхождения, преобразования и назначения ваших данных в хранилище данных. Это обеспечивает четкую и проверяемую запись перемещения, потока и воздействия данных.

Отслеживание происхождения данных помогает понять историю и контекст данных, проверить точность и надежность данных, а также устранить проблемы с данными. Например, если у вас есть таблица с данными о продажах, вы можете использовать отслеживание происхождения данных, чтобы показать исходные системы, процессы ETL и промежуточные таблицы, которые внесли свой вклад в данные в таблице.

10. Используйте соответствующие показатели для постоянного мониторинга качества данных.

Мониторинг качества данных — это процесс измерения, составления отчетов и улучшения качества данных в хранилище данных. Это помогает измерять и сообщать о работоспособности данных на основе заранее определенных показатели качества данныхтакие как точность, полнота, своевременность, достоверность или уникальность с течением времени. Благодаря мониторингу качества данных ваша команда может быть предупреждена об аномальных ошибках или изменениях в данных после развертывания хранилища данных.

Меры безопасности

Защита вашего хранилища данных от несанкционированного доступа, изменения или раскрытия требует надежных мер безопасности. Шифрование, маскирование данных, аутентификация, авторизация и аудит — ваш арсенал. Вот некоторые рекомендации по хранению данных для обеспечения безопасности данных:

11. Авторизация, контроль и мониторинг доступа к данным с помощью управления доступом на основе ролей.

Управление доступом на основе ролей (RBAC) согласовывает доступ с ролями пользователей, гарантируя, что отдельные пользователи получают доступ только к тем данным и функциям, которые им необходимы. Управление авторизацией контролирует уровень доступа, определяя, какие данные или операции пользователи или приложения могут просматривать, изменять или выполнять.

В результате RBAC упрощает управление безопасностью данных и минимизирует риски утечки данных. Например, если у вас есть хранилище данных с несколькими пользователями, вы можете использовать RBAC, чтобы назначить пользователям различные роли и привилегии, такие как администратор, аналитик или просмотрщик, и ограничить их доступ к определенным схемам, таблицам, столбцам или запросам. .

12. Защитите конфиденциальную информацию с помощью шифрования данных.

Шифрование поможет вам преобразовать данные или файлы в нечитаемую форму с помощью секретного ключа или алгоритма. Шифрование помогает предотвратить утечку данных, кражу данных или подделку данных, делая данные недоступными или бессмысленными для неавторизованных сторон.

Например, если у вас есть таблица с конфиденциальными данными, такими как SSN клиента, адреса или номера кредитных карт, вы можете зашифровать данные перед их сохранением в хранилище данных или передачей по сети.

13. Используйте динамическое маскирование, чтобы выборочно скрыть данные

Маскирование данных — это процесс замены исходных данных фиктивными или модифицированными данными, при котором сохраняется формат и функциональность данных. Он может защитить приватность и конфиденциальность данных, скрывая или скрывая конфиденциальную или идентифицирующую информацию.

Например, если у вас есть таблица с информацией о клиентах, вы можете замаскировать данные, заменив имена клиентов случайными именами, адреса случайными адресами или номера кредитных карт звездочками.

14. Управление доступом к данным с помощью аутентификации пользователя.

Аутентификация — это процесс проверки личности пользователей или приложений, имеющих доступ к хранилищу данных. Аутентификация может предотвратить несанкционированный доступ, гарантируя, что только законные и авторизованные стороны могут получить доступ к хранилищу данных. Например, если у вас есть хранилище данных с несколькими пользователями, вы можете использовать аутентификацию, чтобы потребовать от пользователей предоставить свои имена пользователей и пароли или другие учетные данные, такие как биометрические данные или токены, перед доступом к хранилищу данных.

15. Поддерживайте подотчетность посредством регулярных проверок.

Аудит помогает записывать и анализировать действия и события, происходящие в хранилище данных. Он помогает отслеживать производительность, использование и безопасность хранилища данных, предоставляя журналы, отчеты и оповещения о данных или операциях, к которым осуществляется доступ, изменение или выполнение. Например, если у вас есть хранилище данных с несколькими пользователями, вы можете использовать аудит, чтобы отслеживать, кто, когда, что и как пользователи получали доступ к данным в хранилище данных или изменяли их.

Масштабируемость и перспектива

Крайне важно обеспечить возможность развития вашего хранилища данных в соответствии с будущим ростом данных, пользователей и бизнес-требований. Вам следует использовать такие методы, как планирование мощности, модульное проектирование и использование облачных вычислений. Включите следующие лучшие практики проектирования хранилищ данных:

16. Используйте облачные вычисления для обработки больших наборов данных.

Облачные вычисления используют удаленные серверы и сервисы для хранения, обработки и анализа данных. Он обеспечивает масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность, позволяя хранилищу данных динамически корректировать ресурсы и услуги в соответствии с потребностями и платить только за то, что используется.

Например, если у вас есть хранилище данных, которому необходимо обрабатывать большие и переменные объемы данных, вы можете использовать облачные вычисления для хранения данных в масштабируемых и распределенных системах хранения, таких как Amazon S3 или Google Cloud Storage, и обрабатывать данные в масштабируемые и эластичные вычислительные платформы, такие как Amazon Redshift или Google BigQuery.

17. Оптимизируйте распределение ресурсов в зависимости от рабочей нагрузки.

Планирование мощности позволяет пользователям оценивать и выделять ресурсы и услуги, необходимые для удовлетворения текущих и будущих потребностей хранилища данных. Планирование мощности помогает избежать снижения производительности, потери ресурсов или прерывания обслуживания, обеспечивая постоянное наличие достаточных и оптимальных ресурсов и услуг в хранилище данных.

Например, если у вас есть хранилище данных, которому необходимо поддерживать растущее число пользователей и запросов, вы можете использовать планирование мощности для мониторинга и прогнозирования использования ресурсов и служб, таких как ЦП, память, диск, сеть и параллелизм, а также соответственно спланируйте распределение ресурсов и услуг, обновление или миграцию. Это позволяет избежать нехватки ресурсов, узких мест или избыточного выделения ресурсов и обеспечивает доступность и производительность данных.

18. Выберите правильный метод моделирования хранилища данных.

Моделирование хранилища данных — это процесс проектирования логической и физической структуры хранилища данных на основе бизнес-требований и источников данных. Использование соответствующей схемы, например схемы «звезда» или «снежинка», может помочь оптимизировать хранилище данных для отчетов.

Это достигается путем организации данных в факты и измерения. Моделирование хранилища данных также включает применение различных методов, таких как нормализация, денормализация, агрегирование и секционирование, для оптимизации хранилища данных с точки зрения производительности, хранения и удобства использования.

Например, моделирование хранилища данных, такое как звездообразная схема, создает центральную таблицу фактов, в которой хранятся показатели бизнес-процессов, и несколько таблиц измерений, в которых хранятся описательные атрибуты фактов. Эта схема проста, понятна и позволяет быстро запрашивать данные, поскольку сокращает количество задействованных соединений и таблиц.

Однако идеал моделирование данных Методика использования вашего хранилища данных может отличаться в зависимости от ваших требований. Например, звездообразная схема оптимизирует отчеты хранилища данных, но она также может привести к избыточности данных, несогласованности и аномалиям обновления, поскольку одни и те же атрибуты измерения могут повторяться в нескольких таблицах.

19. Рассмотрите модульный подход к проектированию для обеспечения масштабируемости и производительности.

Модульный дизайн — это принцип проектирования хранилища данных, который предполагает разбиение хранилища данных на более мелкие, независимые и повторно используемые модули. Этот подход может улучшить масштабируемость, удобство обслуживания и производительность хранилища данных, а также снизить сложность и стоимость разработки и тестирования.

Примером модульной конструкции является использование архитектуры хранилища данных, состоящей из трех типов таблиц: концентраторов, каналов связи и сателлитов. Хабы хранят бизнес-ключи сущностей, ссылки хранят ассоциации между сущностями, а сателлиты хранят атрибуты и историю сущностей.

Каждая таблица представляет собой модуль, который можно загружать, обновлять и запрашивать независимо, не затрагивая остальную часть хранилища данных. Нравиться размерное моделирование, следование дизайну хранилища данных идеально только в определенных ситуациях.

Узнать больше о нужно ли вам хранилище данных.

Мониторинг и обслуживание

Последним в нашем списке лучших практик хранения данных является мониторинг производительности и периодическое обслуживание. Ключом к бесперебойной работе вашего хранилища данных является тщательный мониторинг его производительности и устранение любых проблем. Он включает в себя обработку ошибок, резервное копирование и восстановление, а также тестирование и отладку любых внесенных вами изменений.

20. Обеспечьте бесперебойную работу с помощью постоянного мониторинга производительности.

Мониторинг производительности дает важную информацию об узких местах, ошибках и неэффективности операций.

Предположим, у вас есть хранилище данных, в котором хранятся данные социальных сетей для агентства цифрового маркетинга. Вы хотите быть уверены, что ваша система работает бесперебойно и надежно, предоставляя точные и своевременные результаты вашим пользователям и клиентам. Один из способов сделать это — реализовать мониторинг производительности в вашем хранилище данных. Он включает в себя следующие шаги:

• Определение показателей производительности: вам необходимо определить и измерить ключевые показатели эффективности (KPI) для вашего хранилища данных, такие как время загрузки данных, время ответа на запрос, качество данных, удовлетворенность пользователей и т. д. Вы также можете использовать такие инструменты и методы, как тесты, базовые показатели, и пороговые значения для установления и сравнения стандартов и целей эффективности.
• Соберите данные о производительности: Вам необходимо собирать и хранить данные о производительности вашего хранилища данных, такие как объем данных, скорость передачи данных, задержка данных, ошибки данных, использование данных и т. д. Для сбора данных вы также можете использовать такие инструменты и методы, как журналы, оповещения и уведомления. и сообщать о событиях и инцидентах, связанных с производительностью.
• Анализируйте данные о производительности: Вам необходимо анализировать и интерпретировать данные о производительности вашего хранилища данных, например выявлять и диагностировать коренные причины, воздействия и тенденции проблем и аномалий производительности.

 

Astera: Расширение возможностей хранилищ данных

Хранилища данных — мощный и ценный актив для современного бизнеса. Включение передового опыта работы с хранилищами данных в управление вашим хранилищем данных обеспечивает всестороннюю, высокопроизводительную и безопасную среду, готовую удовлетворить растущие потребности вашего бизнеса.

Однако проектирование и создание хранилища данных требует тщательного планирования, внедрения и обслуживания и должен следовать некоторым передовым практикам для обеспечения их функциональности и производительности.

Инструмент как Astera незаменим для внедрения передовых методов работы с хранилищами данных, поскольку решает сложности управления данными, автоматизирует процессы, обеспечивает качество данных и обеспечивает гибкость, необходимую для адаптации к меняющимся бизнес-требованиям.

Почему именно Astera?

1. ETL/ELT с нулевым кодом:
   • Преимущество: Легко автоматизируйте создание потоков данных для беспрепятственного заполнения таблиц базы данных.
   • Влияние: Оптимизируйте свои процессы, сэкономив время и ресурсы, обеспечивая при этом точность передачи данных.
2. Единое решение на основе метаданных:
   • Преимущество: Проектируйте, разрабатывайте и развертывайте большие оперативные хранилища данных без особых усилий.
   • Влияние: Воспользуйтесь унифицированным подходом к решениям на основе метаданных, обеспечивающим согласованность и упрощающим жизненный цикл разработки.
3. Встроенные проверки и проверки:
   • Преимущество: Обеспечьте целостность ваших данных и модель данных со встроенными проверками и проверками.
   • Влияние: Повышайте качество своих данных, сокращая количество ошибок и неточностей и укрепляя доверие к вашим данным.
4. Поддержка различных схем:
   • Преимущество: Обеспечьте гибкость благодаря поддержке размерного моделирования, хранилище данных 2.0и схема 3NF.
   • Влияние: Адаптируйте свое хранилище данных к своим уникальным потребностям, легко адаптируя различные схемы.
5. Разработчик моделей данных:
   • Преимущество: Создайте модель данных с нуля или создайте ее для существующей базы данных без особых усилий.
   • Влияние: Ускорьте процесс моделирования данных, повысив гибкость адаптации к меняющимся требованиям бизнеса.
6. Автоматизированные конвейеры данных:
   • Преимущество: Содействие автоматизированному конвейеры данных с богатой палитрой из более чем 200 преобразований и надежным планированием.
   • Влияние: Преобразуйте свою среду управления данными, обеспечив плавный и эффективный поток от источника к месту назначения.
7. Точность и надежность данных:
   • Преимущество: Обеспечьте точность и надежность данных с помощью комплексных инструментов проверки.
   • Влияние: Подкрепите процесс принятия решений достоверными данными, снизив риск ошибок и повысив общую надежность.

Захватить Astera преимущества и внедряйте лучшие практики работы с хранилищами данных, не прибегая к написанию кода. Начните свой путь к хранилищу данных с бесплатного 14-дневная пробная версия.