SQL Server для хранилищ данных: оптимизация управления и анализа данных

Мы живем в эпоху, когда организации тратят огромные деньги на доступ к наиболее полному и актуальному набору данных, чтобы превзойти своих конкурентов. В этом стремлении они инвестируют в самые передовые технологии, которые улавливают и преобразовывать необработанные данные в действенную разведку, что в конечном итоге обеспечит им устойчивое конкурентное преимущество. Среди ключевых игроков в этой области — Microsoft с ее обширной линейкой продуктов и услуг, включая хранилище данных SQL Server.

В этой статье мы подробно поговорим о хранилище данных Microsoft на базе SQL Server, но сначала давайте быстро разберемся с основами.

Что такое хранилище данных?

A информационное хранилище является ключевым компонентом стека данных организации, который позволяет ей консолидировать и управлять разнообразными данными из различных источников. С технической точки зрения хранилища данных представляют собой специализированный тип база данных который оптимизирован для обработки и анализа больших объемов данных для поддержки бизнес-аналитики (BI), аналитики и отчетности. Аналогично, хранилище данных SQL Server построено на основе печально известной базы данных SQL Server, которая представляет собой комплексную систему управления реляционными базами данных (СУБД), разработанную Microsoft.

Важным компонентом архитектуры хранилища данных является ETL (извлечь, преобразовать, загрузить), В рамках ETL-конвейер, первый шаг включает в себя извлечение данных для сбора наборов данных из разных источников, таких как транзакционные базы данных, журналы или внешние каналы данных. После извлечения данные проходят этап преобразования на промежуточной стадии, где они очищаются, стандартизируются и организуются в согласованный формат. На этапе загрузки преобразованные данные передаются в место назначения, например в хранилище данных SQL Server, часто организованное в виде многомерной модели для оптимальной производительности запросов.

Структурированный формат, обычно использующий схемы «звезда» или «снежинка», позволяет легко перемещаться и анализировать данные. Хотя процесс ETL является важной частью хранилище данных, всеобъемлющий архитектура хранилища данных также включает в себя инфраструктуру хранения, моделирование данных, управление метаданными, меры безопасности и соответствующие инструменты. Основная цель этой архитектуры — обеспечить надежную основу для аналитической обработки.

Методы моделирования хранилища данных SQL Server

В контексте хранилища данных моделирование данных или просто моделирование относится к процессу структурирования и организации данных для облегчения хранения, поиска и анализа. Давайте рассмотрим два наиболее распространенных метода моделирования данных, которые вы можете использовать для создания хранилища данных SQL Server:

Размерное моделирование

Объемное моделирование упрощает анализ данных для специалистов по данным и бизнесу, поскольку обеспечивает структуру, которая хорошо согласуется с тем, как пользователи думают и анализируют данные в бизнес-контексте. Факты и измерения являются основными компонентами многомерной модели данных, причем первичные и внешние ключи являются неотъемлемой частью установления связей между ними.

Данные организованы в два типа таблиц в многомерной модели: таблицы фактов и таблицы измерений.

Таблицы фактов

• Эти таблицы содержат количественные данные или «факты», которые вы хотите проанализировать.
• Типичные примеры включают объемы продаж, проданное количество или другие измеримые показатели.
• Таблицы фактов часто имеют отношения внешнего ключа с таблицами измерений.

меры

• Это количественные значения или показатели, такие как доход от продаж, проданное количество, прибыль и т. д., которые обеспечивают основу для анализа в хранилище данных.
• Меры можно агрегировать с помощью различных функций, таких как SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX и т. д., для анализа данных на разных уровнях детализации.
• Меры обычно хранятся в таблицах фактов и часто анализируются в контексте иерархий измерений.

Таблицы размеров

• В этих таблицах хранится описательная информация или измерения, связанные с фактами в таблицах фактов. Измерения — это характеристики, по которым вы хотите анализировать свой бизнес.
• Примеры измерений могут включать время, географию, категории продуктов или сведения о клиенте.
• Таблицы измерений обычно имеют первичный ключ, который служит внешним ключом в таблице фактов.

Вы можете использовать многомерное моделирование для проектирования и реализации хранилища данных SQL Server, когда обеспечение эффективных процессов бизнес-аналитики является общим бизнес-требованием.

Моделирование хранилища данных

Если ваша организация работает в больших масштабах и использует сложные среды хранилищ данных, моделирование хранилища данных может принести значительную выгоду. Тем более, если отслеживаемость данных, масштабируемость и гибкость имеют первостепенное значение. Моделирование хранилища данных объединяет элементы подходов Третьей нормальной формы (3NF) и звездообразной схемы для создания гибкой и масштабируемой архитектуры хранилища данных.

Основными элементами моделирования хранилища данных являются:

Хабы

Хабы служат центральными хранилищами бизнес-ключей или идентификаторов, которые хранят уникальные и неизменные бизнес-данные и обеспечивают надежную отправную точку для каждого бизнес-субъекта. Думайте о хабах как о таблицах, как в 3NF, но гораздо проще, с одним ключевым столбцом и, зачастую, некоторой дополнительной информацией для документации. При построении хранилища данных SQL Server с использованием моделирования хранилища данных вы реализуете концентраторы в виде таблиц в среде SQL Server.

Ссылки

Ссылки — это сущности, которые устанавливают отношения между хабами. Вам нужны ссылки для соединения различных бизнес-объектов и формирования ассоциаций в хранилище данных. Например, в сценарии продаж ссылка может связать хаб клиентов с хабом продуктов, показывая вам, кто что купил. В контексте построения хранилища данных SQL Server посредством моделирования хранилища данных вы можете реализовать ссылки в виде таблиц, которые затем станут активными агентами, управляющими отношениями между вашими концентраторами.

спутники

Спутники фиксируют изменения данных с течением времени — они хранят историческую информацию о ваших хабах или ссылках. Например, если адрес клиента изменится, таблица Satellite, связанная с центром клиента, сохранит исторические адреса. Как и в случае с ссылками, сателлиты также способствуют масштабируемости. По мере роста вашего бизнеса и изменения данных вы можете расширять эти таблицы Satellite, не нарушая при этом основные структуры Hub или Link. Опять же, если вы создаете хранилище данных SQL Server с помощью моделирования хранилища данных, вам следует реализовать сателлиты в виде таблиц для постоянного отслеживания изменений в ваших данных.

Схемы хранилища данных

Схемы хранилища данных определяют, как данные организованы и структурированы в хранилище данных. Они играют решающую роль в обеспечении эффективных запросов и отчетов. В основном существует три типа схем хранилищ данных: схема звезды, схема снежинки и схема галактики (также известная как созвездие фактов).

Каждая схема имеет свои преимущества и недостатки. Выбор схемы зависит от таких факторов, как характер ваших данных, шаблоны запросов и соображения производительности. Схемы «звезда» обычно используются из-за их простоты и производительности запросов, тогда как схемы «снежинка» и схемы «галактика» обеспечивают большую нормализацию, поддерживая сложные структуры данных и отношения.

Схема звезды

В схема звезды, у вас есть центральная таблица фактов, окруженная таблицами измерений. Таблица фактов содержит ваши ключевые бизнес-показатели, такие как доход от продаж. Измерения обеспечивают контекст, такой как продукт, время и местоположение. Когда вы ее рисуете, она выглядит как звезда с таблицей фактов в центре и разветвляющимися измерениями. Его легко понять, и поскольку он денормализован, запросы эффективны.

Схема снежинки

Теперь представьте себе расширение звездообразной схемы. В схема снежинки, ваши измерения разбиваются на подпараметры или связанные таблицы. Это похоже на более подробную версию звезды, уменьшающую избыточность ваших данных. Однако компромисс заключается в том, что запросы могут быть немного более сложными и медленными из-за дополнительных объединений. Название «снежинка» происходит от формы схемы со всеми этими ветвящимися структурами.

Схема галактики

В схеме галактики вы имеете дело с несколькими таблицами фактов, которые используют общие таблицы измерений. Это удобно в сложных конфигурациях хранилищ данных, в которых различные бизнес-процессы генерируют различные показатели. Таблицы фактов соединяются через общие измерения, что позволяет проводить гибкий и комплексный анализ данных в различных процессах. Это похоже на наличие нескольких центров (таблиц фактов), соединенных общими связями (таблицами измерений).

Зачем использовать SQL Server для хранения данных?

Возможности SQL Server в работе с реляционными базами данных делают его отличным выбором, особенно когда большинство систем и приложений, генерирующих и управляющих транзакциями данных в вашей организации, структурированы в формате реляционной базы данных. Беспрепятственный переход реляционных данных в хранилище данных SQL Server упрощает процесс интеграции и обеспечивает совместимость всей экосистемы данных. Это особенно эффективно в сценариях, где поддержание согласованности и взаимосвязей данных имеет решающее значение, например, для получения точной информации для оптимизации бизнес-процессов.

Кроме того, вы можете комбинировать пространственное моделирование и OLAP кубы в службах SQL Server Analysis Services (SSAS) для создания высокопроизводительных хранилищ данных. Это снижает необходимость в обширных соединениях и вычислениях во время выполнения запроса, что приводит к сокращению времени ответа.

Microsoft-ориентированные среды

• Если ваша организация преимущественно использует технологии Microsoft, такие как службы Power BI, Excel и Azure, использование SQL Server для хранения данных обеспечивает целостную и интегрированную аналитическую экосистему.

Аналитическая производительность запросов

• В сценариях, где производительность аналитических запросов имеет решающее значение, технология индексирования столбцов SQL Server оказывается весьма полезной. Он превосходно справляется с обработкой крупномасштабных данных и выполнением сложных аналитических запросов, что делает его хорошо подходящим для хранилищ данных, где основной целью является быстрый и подробный анализ.

Смешанные рабочие нагрузки

• SQL Server может стать отличным выбором, если ваша организация имеет дело со смешанными рабочими нагрузками, включающими как транзакционную, так и аналитическую обработку. Его способность обрабатывать оба типа рабочих нагрузок на единой платформе может упростить общий процесс управления данными для вашего бизнеса.

Интеграция внешних источников данных

• Когда вам нужно интегрировать данные из различных и, что лучший способ источников, функция SQL Server PolyBase может облегчить этот процесс. Эта возможность особенно ценна в сценариях хранения данных, где консолидация данных с различных платформ является общим требованием.

Требования к масштабируемости

• Если ваша организация сталкивается с растущими объемами данных, она может извлечь выгоду из таких функций SQL Server, как секционирование и параллельная обработка, для удовлетворения требований масштабируемости.

Облачное хранилище данных

• SQL Server легко интегрируется со службами Azure, обеспечивая гибкость и масштабируемость в облаке. Это может быть дополнительным преимуществом в сценариях, где вы хотите использовать преимущества облачной архитектуры хранилища данных.

Как создать хранилище данных SQL Server?

Создание хранилища данных – это многогранная задача, состоящая из нескольких этапов. Тем не менее, инструмент хранилища данных, Такие, как Astera Data Warehouse Builder исключает большинство этих шагов, особенно в области проектирования схем и SQL ETL процессов — настолько, что весь процесс одинаков, независимо от типа хранилища данных.

Вот шаги по созданию хранилища данных SQL Server:

Шаг 1. Создайте модель исходных данных

Сначала вам необходимо идентифицировать и смоделировать исходные данные. С Astera, это так же просто, как реконструировать модель исходных данных. Получив модель исходных данных, вы можете проверить ее и проверить наличие ошибок и предупреждений. Опять же, это можно легко сделать одним нажатием кнопки.

После того, как вы уверены, что правильно смоделировали исходные данные, все, что вам нужно сделать, это развернуть их на сервере и сделать доступными для использования в ETL или ELT конвейеров или для анализа данных. С Astera, это так же просто, как нажать «Развернуть модель данных», как показано ниже:

 

Шаг 2. Создайте и разверните многомерную модель

Следующим шагом является построение многомерной модели, которая будет служить целевой схемой хранилища данных. Вы можете легко спроектировать модель с нуля, используя объект «Entity» в Astera.

Однако, если у вас уже разработана схема базы данных, вы можете автоматически создать многомерную модель, используя опцию «Построить многомерную модель». Это позволяет вам решить, какие таблицы будут фактами, а какие измерениями. Вот как может выглядеть размерная модель AsteraПользовательский интерфейс:

Далее вы можете назначить определенные роли полям для каждой сущности (или таблицы) для улучшения хранения и извлечения данных. Например, для размеров можно выбрать один из следующих вариантов:

• Суррогатный ключ и бизнес-ключ.
• Медленно меняющиеся типы измерений (SCD1, SCD2, SCD3 и SCD6).
• Идентификаторы записей (даты вступления в силу и окончания срока действия, текущий идентификатор записи и номер версии) для отслеживания исторических данных.
• Измерение-заполнитель для отслеживания ранее поступающих фактов и поздно поступающих измерений.

После того как ваша многомерная модель построена и проверена, вы можете перенаправить ее в место назначения, где вы хотите поддерживать свое хранилище данных, в данном случае SQL Server, и развернуть его.

Шаг 3. Заполнение хранилища данных

Теперь, когда у вас настроено хранилище данных, вам нужно построить конвейеры данных для его заполнения. Еще раз: это то, чего вы можете легко достичь внутри Asteraпользовательский интерфейс и без написания каких-либо кодов.

Для этого вам необходимо создать поток данных и начать создавать конвейеры ETL. Допустим, вы хотите переместить данные клиентов в новое хранилище данных SQL Server. Вот как будет выглядеть поток данных в AsteraПользовательский интерфейс:

 

Здесь у нас слева находится исходная таблица, а справа — объект «Многомерный загрузчик». Вам придется использовать этот объект для перемещения данных в таблицу целевой многомерной модели.

Вам также потребуется создать поток данных для перемещения данных в таблицы фактов. Поскольку таблица фактов содержит поля из нескольких исходных таблиц, поток данных, вероятно, будет немного отличаться. Кроме того, мы можем использовать «Источник запроса модели данных», поскольку нам нужно извлечь данные из нескольких таблиц исходной модели. Вот поток данных для таблицы фактов:

 

Наконец, выполните потоки данных и начните заполнять хранилище данных SQL Server.

Шаг 4. Организуйте и автоматизируйте

Чтобы организовать процесс, вы можете создать рабочий процесс и исключить необходимость выполнения потоков данных один за другим.

 

Кроме того, вы можете автоматизировать процесс, чтобы данные автоматически загружались в хранилище данных.

Ограничения настройки хранилища данных SQL Server

Настройка хранилища данных SQL Server сопряжена со своими проблемами и ограничениями. Понимание этих ограничений имеет решающее значение для принятия обоснованных решений при настройке хранилища данных SQL Server. Это поможет вам оценить, соответствует ли выбранное решение конкретным потребностям и требованиям вашей организации.

Давайте разберемся, что это значит:

Кривая обучения

Настройка хранилища данных SQL Server и управление им требует высокого уровня знаний. Вашей команде может потребоваться обучение эффективному проектированию, внедрению и обслуживанию хранилища данных. Это включает в себя получение знаний о стратегиях индексирования, секционировании и ведении статистики. Кроме того, знакомство с инструментами мониторинга и устранения неполадок также имеет решающее значение для обеспечения работоспособности системы и решения любых проблем, которые могут возникнуть.

Масштабируемость

Когда дело доходит до работы с чрезвычайно большими наборами данных, хранилище данных на базе SQL Server может столкнуться с проблемами масштабируемости. Хотя платформа предназначена для аналитических рабочих нагрузок и допускает горизонтальное масштабирование за счет добавления дополнительных вычислительных узлов, могут возникнуть проблемы с обработкой действительно огромных объемов данных. В таких случаях, возможно, стоит изучить альтернативные решения, специализирующиеся на распределенных вычислениях, чтобы обеспечить плавную масштабируемость для ваших потребностей в хранении и обработке данных.

Перфоманс

Производительность становится критической проблемой по мере масштабирования данных в хранилище данных SQL Server, что требует от вас отвлечь дополнительное внимание на оптимизацию запросов и индексацию. Стратегическая оптимизация запросов и внедрение эффективных механизмов индексации жизненно важны для смягчения воздействия растущих объемов данных. Результатом является эффективная и оперативная обработка запросов в среде хранилища данных SQL Server.

Многогранность

Создание хранилища данных SQL Server сопряжено с определенным набором проблем, причем сложность является заметным ограничением. Все тонкости возникают на этапе проектирования, когда тщательный план доказывает свою ценность, помогая вам создать схему и реализовать эффективные процессы ETL. Обеспечение качества данных еще больше усложняет задачу, поскольку требует постоянного внимания и проверки, что делает весь процесс еще более сложным.

Интеграция с другими системами

Интеграция с другими системами является решающим аспектом при рассмотрении вопроса о внедрении хранилища данных SQL Server. В бизнес-среде данные часто находятся в различных источниках и форматах, включая различные базы данных, приложения и внешние каналы данных. Задача заключается в гармонизации и консолидации этих разнообразных данных в хранилище данных SQL Server, поскольку проблемы совместимости могут возникнуть из-за различий в форматах данных, структурах или протоколах связи между системами. Таким образом, вашим группам данных, возможно, придется прибегнуть к специальным усилиям по интеграции, чтобы устранить эти пробелы и обеспечить беспрепятственный поток данных в хранилище данных.

Рекомендации по хранению данных для SQL Server

• Четко определите свои бизнес-требования и цели в отношении хранилища данных. Вы также должны иметь полное представление о потребностях конечных пользователей в отчетности и анализе.
• Выберите подходящий подход к моделированию данных для хранилища данных SQL Server. Это будет зависеть от требований вашего бизнеса. Кроме того, при необходимости нормализуйте или денормализуйте структуры данных.
• инкорпорировать Репликация SQL-сервера для обеспечения оптимального и своевременного распределения данных по архитектуре.
• Ожидая роста, решите, должно ли ваше хранилище данных быть спроектировано для горизонтального или вертикального масштабирования. Рассмотрите возможность секционирования больших таблиц для дальнейшего повышения масштабируемости.
• Используйте современные инструменты интеграции данных для создания, автоматизации и обслуживания ваших конвейеров ETL. Расставьте приоритеты для решений, которые помогут вам реализовать параллельную обработку задач ETL для оптимизации производительности. Всегда выполняйте проверки качества данных во время процесса ETL, чтобы исключить проблемы, связанные с работоспособностью данных.
• Прежде чем приступить к работе, проведите тщательное тестирование хранилища данных, включая процессы ETL. целостность данныхи производительность запросов. Аналогичным образом проверяйте точность отчетов и аналитики на соответствие бизнес-требованиям, чтобы гарантировать, что информация, полученная из хранилища данных, соответствует намеченным бизнес-целям.

Ключ на вынос

Создание хранилища данных может оказаться долгим и ресурсоемким процессом, и хранилище данных SQL Server не является исключением. Однако большую часть процесса можно сократить, если тщательно спланировать его с самого начала проекта и внедрить высокоэффективные решения для создания хранилищ данных, такие как Astera Строитель хранилищ данных.

Если вы хотите создать хранилище данных SQL Server и время имеет решающее значение, свяжитесь с нами по адресу +1 888-77-ASTERA и свяжитесь с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных для получения профессиональной консультации.

Кроме того, вы можете подписаться на демоверсию или скачать 14-дневная бесплатная пробная версия чтобы проверить его самостоятельно и посмотреть, соответствует ли он вашим требованиям.