Ukládání dat

Database Design

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Strukturování dat

1. Strukturovaná data  

  • Dodržují schéma
  • Definované datové typy a vztahy

např. SQL, tabulky v relační databázi

2. Nestrukturovaná data  

  • Bez schématu
  • Tvoří většinu dat na světě

např. fotografie, záznamy chatu, MP3

3. Semistrukturovaná data

  • Nedodržují obecné schéma
  • Samoopisná struktura

např. NoSQL, XML, JSON

# Example of a JSON file
"user": {
     "profile_use_background_image": true, 
     "statuses_count": 31, 
     "profile_background_color": "C0DEED", 
     "followers_count": 3066, 
     ...
Database Design

Strukturování dat

Diagram znázorňující spektrum mezi strukturovanými a nestrukturovanými daty

1 Flower od Sama Otha a Database Diagram od Nicka Jenkinse prostřednictvím Wikimedia Commons https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Languages_xml.png
Database Design

Ukládání dat mimo tradiční databáze

  • Tradiční databáze
    • Pro ukládání relačních strukturovaných dat v reálném čase ⟶ OLTP
  • Datové sklady
    • Pro analýzu archivovaných strukturovaných dat ⟶ OLAP
  • Datová jezera
    • Pro ukládání dat všech struktur = flexibilita a škálovatelnost
    • Pro analýzu velkých dat
Database Design

Datové sklady

  • Optimalizováno pro analytiku – OLAP
    • Organizováno pro čtení/agregaci dat
    • Obvykle jen pro čtení
  • Obsahuje data z více zdrojů
  • Masivně paralelní zpracování (MPP)
  • Typicky používá denormalizované schéma a dimenzionální modelování

Datová tržiště

  • Podmnožina datových skladů
  • Zaměřena na konkrétní téma

Amazon Redshift, Google BigQuery a Azure SQL Data Warehouse

Datové tržiště jako podmnožina datového skladu

Database Design

Datová jezera

  • Ukládají všechny typy dat za nižší náklady:
    • např. surová data, provozní databáze, logy IoT zařízení, real-time, relační i nerelační
  • Uchovávají veškerá data, mohou dosahovat petabajtů
  • Schema-on-read namísto schema-on-write
  • Data je nutné katalogizovat, jinak vzniká datové bažiště
  • Umožňují analýzu velkých dat pomocí služeb jako Apache Spark a Hadoop
    • Vhodné pro hluboké učení a průzkum dat náročný na datový objem

Amazon, Google i Microsoft nabízejí řešení datových jezer

Database Design

ETL

ELT

Database Design

Pojďme procvičovat!

Database Design

Preparing Video For Download...