Realistische und referenziell korrekte Testdaten für Data Vault: Ab CoSort Version 10.5 enthält die IRI Workbench IDE einen Data Vault Generator-Assistenten, der die Benutzer der IRI Voracity Plattform bei der Migration eines relationalen Datenbankmodells in eine Data Vault 2.0 (DV) Architektur unterstützt. 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, historischer Tracking- und eindeutig verknüpfter Satz normalisierter Tabellen, die einen oder mehrere funktionale Geschäftsbereiche 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:
- Ein Knotenpunkt für jeden PK-Schlüssel (einschließlich zusammengesetzter Schlüssel).
- Ein Link für jeden selbstreferenzierenden FK.
- Ein Link für jede Gruppe von FKs (ohne die selbstreferenzierenden Schlüssel).
- Ein Satellit auf dem Hub, wenn die Tabelle null FKs enthält.
- Ein Satellit auf dem Link, wenn mindestens ein FK existiert.
In diesem Beispiel werden sieben verknüpfte Tabellen verwendet, die Personaldaten darstellen. Nachfolgend finden Sie das ERD für die Quelltabellen.
Zusammenfassung: Der Data Vault Generator in IRI Workbench automatisiert den Prozess des Prototyping eines neuen Data Vault-Projekts. Durch die Verwendung von Regeln können zufällig generierte, aber realistische und referenziell korrekte Testdaten verfeinert werden.
Nach dem Laden der Tabellenvorgaben können die Business Keys und deren Reihenfolge bearbeitet werden. Außerdem erstellt der Job die neuen Ressourcen, erzeugt den Zeitstempel, verkettet und hasht die Schlüsselfelder und lädt die neuen Ressourcen.
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