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Eliminierung verbinden
Willkommen zu einer weiteren aufschlussreichen Sitzung des DataVault Friday! Ich bin Michael Olschimke, der CEO von Scalefree, und ich bin hier, um Ihre Fragen zu verschiedenen datengesteuerten Themen zu beantworten. Von Data Vault 2.0 und Data Lakes bis hin zu Cloud Computing und Data Mining - wir decken alles ab. Jeden Freitag gehen wir auf Ihre Fragen ein und bieten Ihnen Lösungen und Einblicke zur Verbesserung Ihrer Datenverwaltungsstrategien. Heute erhielten wir eine interessante Frage zur Eliminierung von Verknüpfungen in SQL Server, insbesondere zu PIT (Point-in-Time)-Tabellen in Data Vault. Lassen Sie uns dieses Thema eingehend untersuchen.
In diesem Artikel:
Verständnis der PIT-Tabellen und ihrer Rolle in Data Vault
In Data Vault 2.0 sind PIT-Tabellen entscheidend für eine effiziente Datenabfrage. Sie sind so konzipiert, dass sie auf die jüngsten Änderungen (Deltas) in Satellitentabellen verweisen, die mit einem Hub oder Link verbunden sind. Diese Einrichtung ist entscheidend für die Erstellung von Dimensionstabellen, die einen Schnappschuss Ihrer Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt wiedergeben.
Die vorliegende Anfrage
Die Frage, die wir erhalten haben, dreht sich um die Herausforderung, Abfragen mit PIT-Tabellen zu optimieren. Das Szenario ist bekannt: Sie haben Dimensionen aus PIT-Tabellen erstellt, die mit zum Zeitpunkt des Snapshots gültigen Satelliteneinträgen verknüpft sind. Wenn Benutzer jedoch nur einige wenige Attribute abfragen, können unnötige Verknüpfungen mit mehreren Satelliten die Leistung erheblich beeinträchtigen. Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Join-Elimination effektiv funktioniert, so dass der SQL-Optimierer unnötige Joins umgehen und so die Abfrageausführung beschleunigen kann.
Das Dilemma der Join-Elimination
Die Join-Elimination ist eine Technik, bei der der SQL-Optimierer Joins überspringt, die für das Endergebnis nicht erforderlich sind. Dies ist besonders nützlich in data warehousing-Szenarien, bei denen große Dimensionstabellen beteiligt sind. Um in SQL Server eine effiziente Join-Elimination zu erreichen, insbesondere bei PIT-Tabellen, sind mehrere Überlegungen erforderlich:
Inner Joins vs. Left Joins
Innere Verknüpfungen werden häufig verwendet, können aber problematisch sein, da SQL Server für eine optimale Verknüpfungseliminierung Fremdschlüssel zwischen Tabellen benötigt.
Linke Joins hingegen können dem Optimierer die Join-Elimination erleichtern, da sie weniger restriktiv sind.
Ausländische Schlüssel
Damit SQL Server die Join-Elimination effizient durchführen kann, muss es eine Fremdschlüsselbeziehung zwischen der PIT-Tabelle und den Satellitentabellen geben.
Dieser Fremdschlüssel muss nicht aktiv sein, aber er muss existieren, um den Optimierer über die Beziehungen zu informieren.
Überlegungen zur Säule
Idealerweise sollte der Fremdschlüssel auf einer einzigen Spalte basieren. In Data Vault, wo Primärschlüssel oft aus zusammengesetzten Schlüsseln bestehen (z. B. Hash-Schlüssel und Ladedatum), kann dies die Sache verkomplizieren.
Praktische Schritte zur effizienten Fugenbeseitigung
Hier sind einige praktische Schritte, um sicherzustellen, dass die Join-Elimination in SQL Server effektiv funktioniert:
Linke Verknüpfungen verwenden
Durch die Verwendung von Left-Joins anstelle von Inner-Joins können Sie die Aufgabe des Optimierers vereinfachen. In vielen Fällen sind Left-Joins mit Equi-Join-Bedingungen genauso effizient wie Inner-Joins.
Implementierung von Fremdschlüsseln
Stellen Sie sicher, dass zwischen Ihren PIT-Tabellen und Satellitentabellen Fremdschlüssel existieren. Auch wenn diese Schlüssel inaktiv sind, liefern sie die notwendigen Metadaten für den Optimierer.
Vereinfachung von Fremdschlüsselstrukturen
Wenn möglich, vereinfachen Sie die Fremdschlüsselstrukturen auf einzelne Spalten. Dies kann dem Optimierer helfen, die Join-Elimination effizienter durchzuführen.
Prüfung und Verifizierung
Angesichts der Komplexität der Join-Elimination ist ein gründliches Testen unerlässlich. Vergewissern Sie sich, dass Ihre SQL Server-Einrichtung die erforderlichen Funktionen unterstützt, und überprüfen Sie die Ausführungspläne, um zu bestätigen, dass unnötige Verknüpfungen tatsächlich beseitigt werden. Tools wie SQL Server Profiler und Execution Plan Viewer können zu diesem Zweck von unschätzbarem Wert sein.
Maßgeschneiderte Information Marts für Leistung
Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Gestaltung Ihrer Information Marts. Bei der traditionellen data warehousing wurden oft große, umfassende Information Marts erstellt. Im Data Vault-Paradigma ist es jedoch effizienter, kleinere, zweckspezifische Karts zu erstellen. Hier ist der Grund dafür:
Optimierung der Leistung
Kleinere Marts, die auf bestimmte Berichte oder Abfragen zugeschnitten sind, minimieren die verarbeitete Datenmenge und beschleunigen so die Ausführung von Abfragen.
Virtualisierung
Durch die Virtualisierung von Information Marts in SQL Server können Sie die erforderlichen Daten dynamisch zusammenstellen, ohne sie physisch zu speichern, was die Speicheranforderungen reduziert und die Flexibilität erhöht.
Konforme Abmessungen
Wenn die Dimensionen auf denselben PIT-Tabellen basieren, sind sie von Natur aus konform und ermöglichen nahtlose Joins über verschiedene Information Marts hinweg.
Schlussfolgerung
Die Join-Elimination ist eine leistungsstarke Technik zur Optimierung von Abfragen in SQL Server, insbesondere bei der Arbeit mit Data Vault 2.0- und PIT-Tabellen. Durch die Verwendung von Links-Joins, die Implementierung von Fremdschlüsseln und die Vereinfachung von Schlüsselstrukturen können Sie die Leistung Ihrer Datenabfrageprozesse verbessern. Darüber hinaus kann der Entwurf kleinerer, zweckspezifischer Information Marts, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind, die Effizienz weiter steigern.
Wenn Sie weitere Fragen haben oder weitere Erläuterungen benötigen, können Sie das Formular unter https://sfr.ee/DVFriday um Ihre Fragen zu stellen. Sie können auch an unseren monatlichen Webinaren zu WhereScape und dbt teilnehmen oder sich in der Data Innovators Community engagieren, um Unterstützung in Echtzeit zu erhalten.
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.
