轻松设计和部署 OLTP 数据模型

As 数据仓库技术 需求持续增长, 创造博士开发的技术萃取的 高效 数据模型 已成为 越来越重要. 尤其是, 追求项目的积极优化 在线交易处理 (OLTP) data 模型——这定义了 结构 之间的关系 标准化 表和实体—HPMC胶囊 高效TR交互处理 is 关键. 

然而，创建 OLTP 数据模型会带来各种挑战。首先，OLTP系统每天承载大量的交易数据。这意味着数百个表需要定期更新。查询数据并在多个表之间创建联接可能是一项艰巨且耗时的任务。  

其次，OLTP系统保存敏感数据，这导致数据隐私和安全问题。最后，考虑到每天都有大量数据流动，OLTP 模型必须经常扩展 — 想象一下筛选表格并编写数百行来手动更新模型所需要付出的努力。   

您想了解如何通过几个简单的步骤创建安全且可扩展的数据模型吗？嗯，设计和维护数据模型有一种困难的方法，然后就是 Astera的方式。我们建议后者！ Astera 数据建模——相对于传统的 方法 - 允许您高效、快速地创建 OLTP 模型。  

此外，您可以了解有关设计非规范化维度模型的更多信息 点击此处.  

简化平台中的数据建模 Astera 好处 

Astera DW Builder 拥有专门的数据模型设计器，能够基于任何类型的本地或云数据库（例如 Redshift、Azure、Snowflake 等）设计模型。这解决了设计 OLTP 数据模型的许多常见挑战。 

例如，组织经常遇到同步不同数据库以创建标准化模型或仓库的挑战。这是因为每个数据库都有自己的一套要求和编程方法。 

Astera DW Builder 提供了一种设计与所有数据库兼容的数据仓库的统一方法。这简化了创建或部署模型的过程，与传统的手动方法相比，变得更加容易。  

此外， Astera以数据模型为中心的数据仓库方法通过单独的模型和访问控制增强了数据库安全性。例如，如果您的数据库包含无法与其他人完全共享的关键信息，则可以使用 OLTP 模型作为仅包含可共享表的数据库的单独视图。  

然后可以将模型的访问权限限制为授权个人。通过充当抽象层，可以针对数据仓库修改模型，而不会影响数据库本身。  

此外， Astera的数据模型是在自动化、无代码的环境中设计和部署的。这些模型在相关表之间创建自动联接，同时无需编写代码。自动化的零代码环境, 与实体的视觉表示相结合, 使您可以更轻松地更新或缩放模型。   

OLTP数据模型可视化

设计、部署和使用 联机事务处理 资料模型

步骤1： 确定 和数据建模 

这个 第一步是选择 感兴趣的数据库 来自 'C焊割 D数据库 Connection I工具上的“nfo”按钮 酒吧.

对于此用例，我们从 SQL 服务器中选择虚构的 Northwind 数据库。

接下来，我们对数据库进行逆向工程并选择我们想要建模的表 Astera DW 生成器。但什么是逆向工程呢？ 

这里，逆向工程是指从现有数据库创建数据模型的过程。该工具使用户能够对现有数据库进行逆向工程，并在逻辑级别上揭示所选表及其关系（带有关键约束）。  

对数据库进行逆向工程。

这是我们的逆向工程数据模型示例。  

我们对数据模型进行了下表的逆向工程：  

• 下单s 
• 产品 
• 订单详细信息 
• 客户 
• 职员. 

逆向工程模型

不同表格之间的直线揭示了关系s 这些实体之间 由于 他们的主键和外键. 此外，每个布局构建器 表格显示可编辑信息 对于表中的所有字段。 

订单布局生成器

第2步：数据模型验证 

我们将部署源模型以供 ETL 管道中的使用。但是，在部署之前，我们必须验证是否存在任何与部署相关的错误或警告。  

为此，我们选择 验证读写部署，默认选项为 开始验证 按钮。  

当我们选择这个选项时， 确认 窗口将指示模型是否已准备好部署，或者是否包含部署前必须解决的错误。  

数据模型验证

例如，这是我们在验证模型时遇到的错误。

此验证错误表明模型的 OrderID 字段与数据库的 OrderID 不一致，因为它没有标记为系统生成的键。我们只需在布局构建器中正确标记它，并在消除错误后进行部署。

步骤 3：部署 OLTP 型号

最后， 我们使用工具栏中的“部署数据模型”按钮在服务器上部署数据模型。 

数据模型部署   

This 部署 模型存在于我们的服务器上 an Astera 资料模型 （ADM） 并能 很容易在 ETL 管道中被消耗.  

消费 阿德莫（Astera 资料模型) 部署 

• ADM部署是一个逻辑视图 充当抽象层以增强安全性的实际源代码。 

• ADM 使用元数据通过以下方式自动创建分层子父连接： 数据模型查询 目的。我们可以自动从源中的多个表中提取数据，而无需编写用于创建单独联接的脚本。 

数据模型查询

OLTP 模型及其连接对于填充目标数据仓库和 利用 商业智能中的模型. 此外，可以通过外部可视化工具（例如 PowerBI 和 Tableau 通过内置 OData 模块。 

基于以下内容的 PowerBI 报告 Astera 数据模型部署

数据建模， Astera 方法! 

如上所示， Astera的数据模型提高了数据库安全性、模型可扩展性以及 ETL 管道或 BI 工具中的最终数据模型消耗。上述设计和部署 OLTP 模型的方法是最简单的！ 

看看这个 指南 了解如何设计自动化尺寸模型 Astera DW 生成器。 

我们的零代码数据仓库自动化工具简化了 the 创建、验证和部署安全数据模型的整个过程。使用 Astera DW 生成器；您可以将数据仓库设计和开发生命周期缩短高达 80%。