Lagra data

Databasdesign

Lis Sulmont

Curriculum Manager

Strukturera data

1. Strukturerad data  

  • Följer ett schema
  • Definierade datatyper och relationer

t.ex. SQL, tabeller i en relationsdatabas

2. Ostrukturerad data  

  • Schemafri
  • Utgör merparten av all data i världen

t.ex. foton, chattloggar, MP3

3. Semistrukturerad data

  • Följer inget övergripande schema
  • Självbeskrivande struktur

t.ex. NoSQL, XML, JSON

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

Strukturera data

Diagram som visar spektrumet mellan strukturerad och ostrukturerad data

1 Flower av Sam Oth och Database Diagram av Nick Jenkins via Wikimedia Commons https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Languages_xml.png
Databasdesign

Lagra data bortom traditionella databaser

  • Traditionella databaser
    • För att lagra realtidsbaserad relationsstrukturerad data ⟶ OLTP
  • Datalager
    • För att analysera arkiverad strukturerad data ⟶ OLAP
  • Datasjöar
    • För att lagra data av alla typer – flexibelt och skalbart
    • För analys av big data
Databasdesign

Datalager

  • Optimerat för analys – OLAP
    • Organiserat för läsning och aggregering av data
    • Vanligtvis skrivskyddat
  • Innehåller data från flera källor
  • Massivt parallell bearbetning (MPP)
  • Använder vanligtvis ett denormaliserat schema och dimensionsmodellering

Datamarknader

  • Delmängd av datalager
  • Dedikerade till ett specifikt ämne

Amazon Redshift, Google Big Query och Azure SQL Data Warehouse

Datamarknad som en delmängd av ett datalager

Databasdesign

Datasjöar

  • Lagrar alla typer av data till lägre kostnad:
    • t.ex. rådata, operativa databaser, IoT-enhetsloggar, realtidsdata, relationsdata och icke-relationsdata
  • Behåller all data och kan rymma petabyte
  • Schema-on-read i stället för schema-on-write
  • Kräver datakatalogisering – annars riskerar det att bli ett datakärr
  • Kör big data-analys med tjänster som Apache Spark och Hadoop
    • Användbart för djupinlärning och datautforskning, som kräver stora datamängder

Amazon, Google och Microsoft erbjuder alla datasjölösningar

Databasdesign

ETL

ELT

Databasdesign

Nu kör vi en övning!

Databasdesign

Preparing Video For Download...