Semi-Strukturierte Daten beherrschen: Schlüsselansätze und bewährte Praktiken
Halbstrukturierte Daten, wie JSON, sind in modernen Datenökosystemen immer häufiger zu finden. Aber wie sollte man sie speichern und handhaben? Sollten Sie die Daten so speichern, wie sie sind, oder ihre Struktur reduzieren? Beide Ansätze haben eindeutige Vorteile und Einschränkungen, und wenn Sie diese kennen, können Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Anwendungsfälle treffen.
In diesem Artikel:
Wichtige Überlegungen
- Erwartete Datenstruktur: Wird sich das Schema wahrscheinlich ändern? Sind verschachtelte Objekte (Hierarchien) vorhanden?
- Geschwindigkeit und Größe: Wie groß und schnelllebig sind Ihre Daten?
- Datenbank-Fähigkeiten: Unterstützt Ihr System effiziente Abfragen und die Verwaltung großer Datenmengen?
- Anwendungsfälle: Welche Operationen werden Sie mit den Daten durchführen?
Ansatz 1: Daten im Ist-Zustand speichern
Bei dieser Methode werden die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert. Sie ist ideal für Flexibilität, hat aber ihre Grenzen:
- Vorteile: Schnelle Aufnahme, Anpassung an sich ändernde Schemata, geeignet für unbekannte Vorgänge.
- Nachteile: Probleme mit großen Dateien und verschachtelten Abfragen.
Ansatz 2: Verschachtelte Strukturen abflachen
Die Verflachung der Struktur vereinfacht die Datenabfrage und die Skalierbarkeit. Allerdings bringt dies auch Nachteile mit sich:
- Vorteile: Einfache Abfrage, keine Beschränkung der Dateigröße, besser für feste Schemata.
- Nachteile: Komplexität bei der Handhabung von Hierarchien, Verlust der Schemaflexibilität.
Data Vault-Modellierung: Eine flexible Lösung
Die Data Vault-Modellierung unterstützt beide Ansätze:
- Unveränderte Speicherung: Speichern Sie Dateien als nicht-historisierte Links oder Satelliten, wobei die Originaldatei in einer einzigen Spalte bleibt. Virtuelle Strukturen können darauf aufgebaut werden.
- Verflachung vor dem Laden: Erstellen Sie Standard-Data Vault-Entitäten und speichern Sie die Originaldateien als Referenz in einem Data Lake.
Die Wahl der richtigen Strategie hängt von Ihren betrieblichen Anforderungen und den Möglichkeiten der Datenbank ab. Wenn Sie diese Faktoren berücksichtigen, können Sie effizient mit halbstrukturierten Daten arbeiten und gleichzeitig die Leistung und Flexibilität optimieren.
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Treffen mit dem Sprecher
Julian Brunner
Senior Consultant
Julian Brunner arbeitet als Senior Consultant bei Scalefree und hat Wirtschaftsinformatik und Betriebswirtschaft studiert. Seine Schwerpunkte liegen in den Bereichen Business Intelligence, Data Warehousing und Data Vault 2.0. Als zertifizierter Data Vault 2.0 Practitioner hat er über 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenplattformen, insbesondere mit der Data Vault 2.0-Methodik. Er hat erfolgreich Kunden aus verschiedenen Sektoren wie Banken und Fertigung beraten.
