Handhabung der Validierung von Beziehungen in Data Vault 2.0

In Data Vault 2.0 unterscheiden wir die Daten nach Schlüsseln, Beziehungen und Beschreibung.
Ein oft unterschätzter Punkt ist jedoch die Handhabung von Beziehungen in Data Vault 2.0.
Im Folgenden erklären wir, was zu beachten ist und wie man damit umgeht:

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Validierung von Beziehungen aus Quellsystemen zu handhaben, je nachdem, wie die Daten geliefert werden (Vollextrakt oder CDC) und wie ein Löschvorgang vom Quellsystem geliefert wird, z. B. als Soft Delete oder Hard Delete.

Lassen Sie uns zunächst die verschiedenen Arten von Löschungen in Quellsystemen erklären:

1. Hartes Löschen - Ein Datensatz wird im Quellsystem hart gelöscht und erscheint nicht mehr im System.
2. Weiches Löschen - Der gelöschte Datensatz existiert noch in der Datenbank des Quellsystems und wird als gelöscht gekennzeichnet.

Zweitens wollen wir uns ansehen, wie wir die Daten im Staging-Bereich finden:

1. Vollextrakt - Dies kann der aktuelle Stand des Quellsystems oder ein Delta-/Inkrementalextrakt sein.
2. CDC (Datenerfassung ändern) - Nur neue, aktualisierte oder gelöschte Datensätze, um Daten inkrementell/deltamäßig zu laden.

Um die folgende Erklärung so einfach wie möglich zu halten, gehen wir davon aus, dass wir Beziehungen als gelöscht markieren wollen, sobald wir die Löschinformationen erhalten, auch wenn es keinen Prüfpfad vom Quellsystem gibt (Datenalterung ist ein anderes Thema).

Die Erkennung von Löschungen für Business-Keys oder Hubs ist unkompliziert. Weiche Löschungen werden direkt als beschreibende Attribute im Satellite behandelt und berücksichtigen nicht, ob die Daten aus einem Vollextrakt oder einer CDC stammen. Bei harten Löschungen im Quellsystem müssen wir zwischen Vollextrakt und CDC unterscheiden.
Hier stellen wir den Effektivitätssatelliten vor. Im Falle von:

1. Vollextrakt - Führen Sie einen Lookup zurück in den Staging-Bereich durch, um zu prüfen, ob der Business Key noch existiert. Falls nicht, fügen Sie einen Datensatz mit den Löschinformationen (d.h. ein Kennzeichen und ein Datum) in den Gültigkeits-Satelliten ein. 
2. CDC - Wir erhalten eine "Lösch"-Information, die einen neuen Eintrag im Gültigkeits-Satelliten darstellt.

Die Erkennung des Löschens von Beziehungen erfordert etwas mehr Aufmerksamkeit und wird oft vergessen. Bei einem Vollextrakt können wir den gleichen Ansatz wie bei den Geschäftsschlüsseln verfolgen: Prüfen Sie einfach, ob der Link Hash Key in der aktuellen Staging-Last vorhanden ist, und fügen Sie einen entsprechenden neuen Eintrag in den Gültigkeits-Satelliten ein.

Heutzutage wird CDC jedoch immer häufiger eingesetzt. Da CDC jedoch nur Deltas liefert, besteht die Herausforderung nun darin, Beziehungen zu identifizieren, die nicht mehr existieren. Das folgende Beispiel zeigt eine Beziehung zwischen den Geschäftsobjekten Kunde und Unternehmen. Dies ist eine 1:n-Beziehung:

Bild 1: Tabellen Kunde und Unternehmen

Die Link-Tabelle in Data Vault sieht folgendermaßen aus:

Tabelle 1: Kundenverbindung

Zur besseren Lesbarkeit und Vereinfachung stellen wir die Geschäftsschlüssel anstelle von Hash-Schlüsseln dar und zeigen keine Systemfelder wie den Zeitstempel des Ladedatums und die Datensatzquelle an.

So weit so gut, aber was passiert, wenn der Kunde für ein anderes Unternehmen zu arbeiten beginnt? Dies führt zu einem neuen Datensatz in der Verknüpfung. Der CDC-Mechanismus wird uns die Daten als Aktualisierung der Kundentabelle zur Verfügung stellen.

Abbildung 2: Quelltabellen und Link nach Firmenwechsel

Woher bekommen wir die Information, dass der Kunde 4711 nicht mehr für die Firma 1234 arbeitet und wo ist diese Information gespeichert? Wir müssen den alten Link-Eintrag in der data warehouse löschen, um die Daten wieder konsistent zu machen. Im Moment sieht es so aus, als ob der Kunde für beide Unternehmen arbeitet, da beide Verknüpfungen derzeit aktiv sind. 

Es gibt zwei mögliche Wege:

1. Sie erhalten das "von" und das "bis" in Ihrem Prüfpfad und stellen einen Unterschied bei der company_id fest.
   Wenn das der Fall ist, erstellen Sie 2 neue Einträge im Gültigkeits-Satelliten, einer markiert die alte Beziehung (von) als gelöscht und der andere markiert die neue Beziehung (nach) als nicht gelöscht. Es ist notwendig, neue Beziehungen als "nicht gelöscht" einzufügen, damit Sie Hash Keys hin und zurück aktivieren und deaktivieren können.
   Überlegen Sie, was passiert, wenn der Kunde 4711 wieder für das Unternehmen 1234 arbeitet.
2. Wenn Sie keine "von" und "nach" haben, müssen Sie entweder die CDC-Daten in einen persistenten Staging-Bereich laden, in dem Sie die gesamte Historie der von CDC gelieferten Daten aufbewahren, oder eine Quellreplik erstellen, in der Sie eine Spiegelung des Quellsystems erstellen, indem Sie es mit den CDC-Daten füttern, wobei Sie harte Aktualisierungen durchführen, wenn ein "Updated" von CDC kommt, und harte Löschungen, wenn ein "Delete" von CDC kommt.
   Wenn Sie die Quellreplik verwenden, können Sie den gleichen Ansatz wie zuvor beschrieben verfolgen, um Volllast zu erhalten: Verbinden Sie sich mit der Replik und finden Sie heraus, ob die Hash Key noch existiert oder nicht.
   Der größte Nachteil dabei ist, dass Sie mehr Daten scannen müssen, was mehr IO bedeutet. Bei Verwendung eines persistenten Staging-Bereichs können Sie eine Änderung in einer Beziehung mit Hilfe der Fensterfunktion lead() herausfinden, wobei Sie nach der technischen ID, in diesem Fall Customer_ID, partitionieren und nach dem Zeitstempel des Ladedatums ordnen.
   Sobald der Link Hash Key anders ist, wird die Beziehung geändert und die alte besteht nicht mehr.

Das Ergebnis ist der folgende Effektivitätssatellit (logisch):

Tabelle 2: Wirksamkeits-Satelliten auf dem Link

Wir haben in diesem Artikel zwei wichtige Punkte behandelt. Der erste ist, dass wir in Data Vault Beziehungsinformationen aus den Quelltabellen extrahieren und daher der Validierung dieser Informationen mehr Aufmerksamkeit schenken müssen.
Der zweite Punkt ist, dass die Art und Weise, wie Sie die Daten erhalten (Delta durch CDC oder vollständiger Extrakt), Ihnen unterschiedliche Möglichkeiten hinsichtlich der Art und Weise bietet, die Daten zu laden. Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, ist CDC definitiv der richtige Weg. Darüber hinaus erhalten Sie mit dem CDC-Mechanismus alle Aktualisierungen aus der Quelle und können Daten leichter in (fast) Echtzeit laden.

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- von Marc Finger (Scalefree)

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