성별 속성이있는 Person Satellite가 있습니다. 소스 시스템에서이 속성의 값은 F, M, FEMALE 또는 MALE 일 수 있습니다. 다음 두 가지 방법 중 데이터 볼트 모델링에 올바른 방법은 무엇입니까? 성별에Data Vault 원칙을 사용하여 모델링 된 데이터베이스에서 상호 참조 테이블을 사용하는 방법은 무엇입니까?
데이터 저장에만
여성에 F를 매핑하는 상호 참조 테이블을 작성 여성에 대한 가치와 MALE을 표준화 소스에서와 비즈니스 볼트 또는 데이터 마트에 온다와 M을 MALE로 설정하고 Person Satellite를로드하는 동안 상호 참조 테이블을 사용하여 F를 FEMALE로, M을 MALE로 변환하십시오.
열 압축을 지원하는 Amazon Redshift를 사용하고 있습니다.
Data Vault 모델링 방법을 만든 Daniel Linstedt에게 동일한 질문을 전자 메일로 보냈습니다. 그의 대답은 :
"나는 일반적으로 비즈니스 DV로가는 길에 번역합니다. 이렇게하면 비즈니스가 마음이 바뀌면 역사에 영향을 미치지 않고 번역 규칙을 다시 쓸 수 있습니다. 하지만 그보다 더 좋은 점은 받아 들일 수있는 범위를 벗어나는 가치를 제공하는 소스 시스템을 보았 기 때문입니다. 원시 DV로 변환하려고하지 않으면 감사 가능성이 파괴 될 것입니다. "
데이터 볼트 개념은 시간이 지남에 따라 매우 복잡한 비즈니스 로직이 변경되지만 F/여성 및 M/남성 매핑이 매우 간단하고 안정적인 로직 인 경우 유용합니다. 상호 참조를 사용하면 여기에 내용이 복잡해질뿐입니다. 난 그냥 F/M에 값을 표준화하고 여기 압축없이 char (1) 열을 사용합니다.
감사합니다, @AlexYes. 나는 또한 이러한 가치를 표준화하는 아이디어를 가지고있다. 그러나 Data Vault 원칙에서는 Raw Vault에서 변환을 수행하지 말아야한다는 점을 분명히 밝히고 있으므로이 작업에 대한 단점에 대해 더 알고 싶습니다. –
나는 정말로 당신의 질문에 답할 수는 없지만, 레드 쉬프트와 DV는 고통스러운 조합처럼 들린다. Redshift 성능은 조인 횟수가 늘어날수록 성능이 크게 떨어집니다. –
고마워, 조 해리스. 여러 조인에 대해 이해합니다. 필자는 Business Vault에 몇 개의 PIT와 다리를 가지고 도움을 줄 것입니다. 또한 최종 사용자를위한 수많은 정보 마트를 만들어 데이터의 통합보기를 제공합니다. –