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Enddatum der virtualisierten Last in Data Vault
In der Welt von data warehousing ist die Optimierung der Abfrageleistung entscheidend, insbesondere bei komplexen Datenmodellen wie Data Vault 2.0. Eine häufige Herausforderung ist der Umgang mit virtualisierten Lastenddaten in Referenztabellen, die die Eliminierung von Verknüpfungen behindern und die Abfrageausführungszeiten beeinträchtigen können. In diesem Artikel gehen wir auf dieses Problem ein und untersuchen mögliche Lösungen zur Verbesserung der Abfrageleistung.
In diesem Artikel:
Das Problem verstehen
Das Szenario beinhaltet die Verknüpfung von Wörterbüchern mit Satellitentabellen auf der Grundlage von Code-Attributen, wobei Referenztabellen keine Point-in-Time (PIT)-Tabelle haben. Dies erfordert die Verknüpfung von Referenzsatelliteneinträgen unter Verwendung eines virtualisierten Lastenddatums, was eine Verknüpfungseliminierung verhindert.
Das Problem liegt in der komplexen Join-Bedingung, die sich aus der Berechnung des Enddatums der virtualisierten Last ergibt. Diese komplexe Bedingung hindert den SQL-Optimierer daran, die Indizes effektiv zu nutzen, was zu Leistungsengpässen führt.
Lösungsansätze
1. Schnappschuss-Satelliten
Eine Lösung ist die Implementierung von Snapshot-Satelliten im business vault. Diese Satelliten verwenden das Snapshot-Datum als Zeitleiste in ihrem Primärschlüssel, der mit der Granularität der ausgehenden Informationen übereinstimmt. Dieser Ansatz ist effizient für den Umgang mit unterschiedlichen Granularitäten bei eingehenden und ausgehenden Daten und vereinfacht die Implementierung der Geschäftslogik.
2. Materialisierung von Referenztabellen
Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Referenztabellen zu materialisieren. Dies kann zwar die Abfrageleistung verbessern, führt aber zu Problemen beim Umgang mit personenbezogenen Daten, da das Löschen solcher Daten komplexer wird.
3. Konsolidierte Referenztabelle
Ziehen Sie die Verwendung einer konsolidierten Referenztabelle in Betracht, um Referenzdaten für verschiedene Domänen mit ähnlichen Strukturen zu erfassen. Dadurch wird das Datenmodell vereinfacht und die Tabelle bleibt möglicherweise im Speicher, was den Festplattenzugriff reduziert.
4. Erweitern der PIT-Tabelle
Sie könnten die PIT-Tabelle des betreffenden Hubs oder der betreffenden Dimension erweitern, um Referenzdaten aufzunehmen. Dies erhöht jedoch die Redundanz und ist möglicherweise nicht geeignet, wenn zahlreiche Referenztabellen oder Attribute betroffen sind.
5. Materialisierung des Snapshot-Satelliten
Die Materialisierung des Snapshot-Satelliten ist eine weitere Alternative, insbesondere wenn die Referenztabellen keine personenbezogenen Daten enthalten. Dies vereinfacht die Löschung von Daten, wenn dies erforderlich ist.
6. Virtualisierung
Wenn möglich, sollten Sie erwägen, nachgelagerte Daten aus dem rohen data vault-Satelliten zu virtualisieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, persönliche Daten in materialisierten Ansichten zu löschen, was die Datenverwaltung vereinfacht.
Zusätzliche Tipps
- Begrenzung der Referenzsatelliten: In Szenarien, in denen nur der letzte Snapshot benötigt wird, kann die Begrenzung der Referenzsatelliten auf Dimensionen des Typs 1 die Wartung vereinfachen, auch wenn dadurch die Verfügbarkeit von historischen Daten eingeschränkt wird.
- Partitionierung: Die Partitionierung von Referenz- und PIT-Tabellen nach relevanten Codes oder Daten kann die Abfrageleistung und die Speicherverwaltung verbessern.
Schlussfolgerung
Die Optimierung der Abfrageleistung in Data Vault 2.0 erfordert die sorgfältige Berücksichtigung verschiedener Faktoren, insbesondere beim Umgang mit virtualisierten Lastenddaten in Referenztabellen. Die in diesem Artikel besprochenen Lösungen bieten verschiedene Ansätze zur Bewältigung dieser Herausforderung, die jeweils ihre Vor- und Nachteile haben. Die Wahl des am besten geeigneten Ansatzes hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer data warehouse-Umgebung ab.
Wenn Sie diese Lösungen implementieren und die zusätzlichen Tipps befolgen, können Sie die Abfrageleistung erhöhen, die Datenverwaltung verbessern und die effiziente Bereitstellung von Informationen in Ihrer Data Vault 2.0-Umgebung sicherstellen.
Treffen mit dem Sprecher
Michael Olschimke
Michael hat mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Informationstechnologie. In den letzten acht Jahren hat er sich auf Business Intelligence Themen wie OLAP, Dimensional Modelling und Data Mining spezialisiert. Fordern Sie ihn mit Ihren Fragen heraus!
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Zur Unterstützung bei der Erstellung von Visual Data Vault-Zeichnungen in Microsoft Visio wurde eine Schablone entwickelt, mit der Data Vault-Modelle gezeichnet werden können. Die Schablone ist erhältlich bei www.visualdatavault.com.
