❌ Data Vault 2.0 ❌ Datenmigration von RDB-Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 Architektur – der hybride Ansatz ❗

❌ Data Vault 2.0 ❌ Datenmigration von RDB-Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 Architektur – der hybride Ansatz ❗

End-to-End Datenmanagement: Die IRI Workbench IDE enthält einen Data Vault Generator Assistenten, der den Benutzern der IRI Voracity Plattform hilft, ein relationales Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 (DV) Architektur zu migrieren. Der Assistent hat drei Ausgabeoptionen, die von den Bedürfnissen des Benutzers abhängen.

Alle Optionen erstellen das Entity Relationship Diagram (ERD) für die Ausgaben. Die erste Option erzeugt nur die vollständige DDL und ERD. Die zweite Option erstellt eine DDL für Tabellen, die noch nicht existieren, und erstellt außerdem Jobskripte zum Laden der Daten aus den Quelltabellen in die neuen Zieltabellen. Die dritte Option erstellt eine DDL für Tabellen, die nicht existieren, und lädt die neuen Tabellen mit zufällig generierten Testdaten. Dieser Artikel behandelt Option drei.

Laut Dan Lindstedt, dem Erfinder des Data Vault, "ist der Data Vault ein detailorientierter, historisch nachverfolgender und eindeutig verknüpfter Satz normalisierter Tabellen, die einen oder mehrere Funktionsbereiche des Unternehmens unterstützen.

Data Vault ist ein hybrider Ansatz, der das Beste aus der 3. Normalform (3NF) und dem Sternschema umfasst … [es] ist eine Datenintegrationsarchitektur; eine Reihe von Standards und definitorischen Elementen oder Methoden [dafür, wie] Informationen innerhalb eines RDBMS-Datenspeichers verbunden werden, um sie sinnvoll zu nutzen."

Im DV2-Standard gibt es drei Arten von Tabellen. Ein Hub enthält die eindeutigen Geschäftsschlüssel. Ein Link definiert die Beziehungen zwischen den Geschäftsschlüsseln. Ein Satellit enthält den Kontext (Attribute) der Tabelle. Ein Satellit kann entweder ein Kind einer Hub- oder einer Link-Tabelle sein.

In jeder dieser Tabellen wird ein Hash der Rohdaten des Schlüssels als Primärschlüssel der neuen Tabelle verwendet. Jede Tabelle enthält auch die Quelle der ursprünglichen Daten und einen Ladezeitstempel für die historische Verfolgung. Ein Satellit enthält auch einen Endzeitstempel und eine optionale Hash-Differenz zur Verfolgung von Änderungen an den Datensätzen.

Der "Voracity Data Vault Generator Wizard" verwendet die vorhandenen Primär- (PK) und Fremdschlüssel (FK) als Ausgangspunkt für die Organisation der neuen Tabellen. Die Standardwerte pro Tabelle sind wie folgt:

  1. Ein Knotenpunkt für jeden PK-Schlüssel (einschließlich zusammengesetzter Schlüssel).
  2. Ein Link für jeden selbstreferenzierenden FK.
  3. Ein Link für jede Gruppe von FKs (ohne die selbstreferenzierenden Schlüssel).
  4. Ein Satellit auf dem Hub, wenn die Tabelle null FKs enthält.
  5. Ein Satellit auf dem Link, wenn mindestens ein FK existiert.

In diesem Beispiel werden sieben verknüpfte Tabellen verwendet, die Personaldaten darstellen. Nachfolgend ist die ERD für die Quelltabellen dargestellt. Alle technischen Details dazu sind hier im Blog-Artikel zu finden.

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