Data warehouse как создать

Быстрый старт

Описанные ниже шаги помогут создать кластер хранилища данных, подключиться к базе данных кластера и подготовиться к импорту и анализу данных.

• Перед началом
• Создание кластера
• Подключение к кластеру
• Импорт данных и выполнение запросов

Перед началом

1. C помощью Cloud Trace Service ( CTS ) включите запись операций, выполняемых в консоли управления или посредством вызовов API . Аудит фиксируемых операций позволяет убедиться, что не выполняются недопустимые или несанкционированные действия, не связанные с запросами к базе данных.

См.также Подробнее о просмотре логов ключевых операций (en)

• Если ваш клиент находится за пределами межсетевого экрана, вам потребуется доступный порт, чтобы вы могли подключаться к кластеру и выполнять запросы и анализ с помощью инструментов SQL-клиента.
• Если у вас нет информации о доступном порте, свяжитесь с сетевым администратором, чтобы узнать, какой порт доступен через межсетевой экран. DWS поддерживает порты в интервале от 8000 до 30000.

После создания кластера его порт нельзя изменить. Убедитесь, что указанный при создании кластера порт доступен.

Создание кластера

Кластер состоит из нескольких узлов в одной подсети. Для добавления кластера:

1. В консоли управления DWS на странице Cluster Management нажмите Apply for DWS Cluster .
2. Задайте параметры узлов:
   • Node Flavor — выберите вид узла. Если вы только знакомитесь с сервисом, оставьте значение по умолчанию.
   • Nodes — количество узлов. Кластер состоит минимум из трех узлов.

   

3. Задайте параметры кластера.
   • Cluster Name — введите название кластера.
   • Administrator Account — введите название аккаунта. После создания кластера клиент будет использовать его для подключения к базе данных.
   • Administrator Password — задайте пароль администратора.
   • Confirm Password — повторите пароль администратора.
   • Database Port — укажите порт, по которому клиент или приложение будет подключаться к базе данных кластера. Поддерживаются порты в интервале от 8000 до 30000.

   

4. Настройте параметры сети.
   • VPC — выберите VPC .

Примечание Если VPC не сконфигурирована, нажмите Create VPC и создайте сеть VPC . После этого нажмите рядом со списком VPC и выберите созданную сеть.

Примечание Если вы выбрали настроенную раннее группу безопасности, добавьте входящее правило , чтобы открыть порт базы данных кластера для клиентских хостов.

Пример входящего правила

• Protocol/Application — «TCP».
• Port — «8000». Укажите порт, который вы задали в параметре Database Port при создании кластера.
• Source — выберите IP address , введите IP-адрес и маску подсети клиентского хоста, например, «192.168.0.10/16».

EIP — выберите Automatically assign , чтобы сделать EIP кластера видимым в общедоступной сети, и задайте Bandwidth — ширину канала.

Выберите Advanced Settings :

• Default — настройки по умолчанию:
  • Automated Snapshot — включено создание снапшотов кластера;
  • CNs — развернуты два CN;
  • Parameter Template — к кластеру применяется шаблон параметров базы данных по умолчанию.
• Custom — выберите этот вариант, чтобы переопределить значения параметров по умолчанию.

Нажмите Create Now . Отобразится страница с параметрами создаваемого кластера.

Нажмите Submit , чтобы подтвердить создание кластера. Кластер появится на странице Cluster Management в статусе «Creating». Через некоторое время статус изменится на «Available» — это значит, что кластер готов к работе.

Подключение к кластеру

1. Получите имя пользователя и пароль для подключения к базе данных.
2. На странице Cluster Management раскройте подробную информацию о кластере и скопируйте Public Network Address — публичный сетевой адрес.
3. Подключитесь к базе данных кластера, используя публичный сетевой адрес.

См.также Способы подключения к кластеру (en).

Импорт данных и выполнение запросов

Вы можете импортировать данные в DWS из одного или нескольких источников: MRS , OBS , вставкой при помощи INSERT, загрузкой из NoSQL-базы данных, файловой системы, платформы больших данных.

7 шагов успешного создания хранилища данных(DWH)

Проектирование и построение хранилища данных (data warehouse) – задача масштабная и длительная. Необходимо учесть много факторов и нюансов, рассчитать бюджет и только на последнем этапе создавать DWH.

Рассмотрим создание хранилища данных поэтапно, рассказав о каждом шаге и возможных подводных камнях.

Для чего нужно DWH

Хранилище данных представляет собой предметно-ориентированную БД, которая аккумулирует всю информацию внутри организации в единую систему.

Данные в DWH используются не только для хранения, но и для дальнейшего анализа информации и предоставления консолидированных отчетов. На их основе руководители бизнеса принимают важные стратегические и управленческие решения.

В хранилище данных находится информация в течение многих десятков лет, что позволяет проводить более точную аналитику. При этом сам процесс анализа не влияет на производительность информационных систем, как происходит в случае использования обычных баз данных.

Архитектура DWH

Хранилище данных, построенное любым из методов, обязательно состоит из нескольких компонентов:

• Ядро. Главная часть любой DWH – обеспечивает целостность входящих данных. Структурирует полученную информацию согласно заданным параметрам.
• Область сбора информации. Компонент, который собирает всю входящую информацию с разных источников.
• Аналитическая часть отвечает за предоставления отчетности по требованию владельца.
• Сервис. Компонент отвечает за управление и стабильное взаимодействие трех предыдущих. Мониторит в режиме онлайн состояние каждого компонента и оперативно устраняет ошибки.

Методы создания DWH

Построение хранилища данных происходит по разным методикам.

• Классический метод. В его основе лежит разделение данных на две группы: измерения и факты. Связь между ними представлена в виде классических таблиц с внешним ключом. Возникает неудобство при добавлении новой составляющей в таблице, поскольку жесткая привязка таблиц к внешнему ключу не позволяет гибко менять структура data warehouse.
• Метод Инмона. По задумке создателя способа, сначала проектируется централизованное хранилище данных, а дальше добавляются витрины с информацией. При таком подходе загрузка входящей информации в data warehouse значительно упрощается, но увеличивается время при обработке запросов.
• Метод Кимбалла. В отличие от предыдущего способа DWH создается на основе витрин. Другими словами, сначала они заполняются необходимой информацией, а после проектируется централизованное хранилище.
• Метод 7D. Назван так по названиям этапов, которые включены в него: Discover, Design, Develop, Deploy, Day to day, Defend и Decommission.

Проектирование DWH с помощью 7D
Этап 1. Discover

Сначала анализируются требования к создаваемому хранилищу данных. Менеджер проекта тесно сотрудничает с представителями бизнеса, так как необходимо учитывать их задачи.

Чтобы получить необходимые данные, следует ответить на шесть главных вопросов: Что? Как? Где? Кто? Когда? Зачем?. Ответы на вопросы являются фундаментом будущей DWH.

Менеджер проекта детерминирует роли и требования по визуализации данных для заказчиков и пользователей.

Это очень важный этап, поскольку малейшая ошибка на нем приводит к невозможности создания хранилища данных.

Этап 2. Design

На втором шаге проектируются семантические и схематические реализации DWH. Для проектирования можно воспользоваться двумя методами:

• Создать концептуальные и логические реализации DWH совместно с пространственными моделями в виде многомерных кубов данных.
• Воспользоваться матрицей принятия решений для вычисления четких требований бизнеса к хранилищу данных.

Информация, которая используется на втором этапе, аккумулируется с разных внешних и внутренних источников. При этом на втором шаге сразу задаются параметры, по которым информация будет импортироваться в data warehouse либо работать со ссылкой на внешний источник.

Разделение происходит по двум уровням. На технологическом вычисляется необходимый размер дискового пространства для хранения и обработки поступающей информации. Параллельно сразу рассчитываются вычислительные мощности, которые потребуются для стабильной и быстрой работы DWH.

Закладываются расчеты на вырост. Другими словами, планируется значение, на которое ежегодно будут расти требования DWH к дисковому пространству и вычислительным мощностям аппаратной части.

Коммуникации, инженерные системы, кабелирование – также закладываются на технологическом уровне второго этапа.

На уровне приложений составляется список программного обеспечения, которое будет использоваться в DWH как для администраторов, так и для пользователей. ПО также включает в себя информационно-аналитические системы для формирования отчетов.

На данном уровне рекомендуется создавать визуальное изображение будущей модели для более наглядного показа заказчикам.

Успешным считается проектирование, когда обе полученные модели соответствуют задачам ИС управления и отображают аналитику под бизнес-задачи. Созданные на втором этапе модели должны удовлетворять в полном объеме шести вопросам, которые были озвучены на первом этапе.

А в Вашей организации есть хранилище данных?

Что такое data warehouse и как его построить

Компании получают данные из множества источников. Рекламная информация поступает из Google AdWords, сессии пользователей — из Google Analytics, данные продукта — из MySQL, MS Server или MongoDB. Информация о платежах — из 1C. Кроме этого, есть тикет-системы, чаты, CRMs и даже Excel-файлы.

Вручную обрабатывать и соединять эту информацию — нецелесообразно и дорого. Поэтому многие компании используют data warehouse (хранилище данных).

Оксана Носенко, лектор курса «SQL для аналитики» в robot_dreams, Senior Product Analyst в Jooble, объясняет, чем data warehouse отличается от базы данных и как создать собственное хранилище.

Хранение данных в «облаке»

Data warehouse — это система, которая хранит данные из разных источников для аналитики и составления отчетов.

Схема хранилища данных

Хранилища отличаются от баз данных по ряду признаков:

• данные в warehouse не обязательно должны поступать в реальном времени (если иное не предусмотрено бизнес-задачей);
• данные могут иметь разную структуру (в зависимости от источников);
• хранилище не обязательно должно работать быстро. Главное, чтобы скорости хватало для решения всех аналитических задач.

Data warehouse подходит для сложных и комплексных вычислений лучше, чем база данных. Во время выполнения сложного запроса база данных может быть перегружена. Из-за этого вы рискуете потерять новую информацию — для ее обработки не хватит ресурсов.

Как создать data warehouse

Для хранения данных чаще всего используют cloud-решения. Их плюсы:

• поддержка и масштабируемость: не надо выделять комнату для серверов и подключать новые в случае роста нагрузки. Обычно облачное хранилище масштабируется автоматически;
• производительность: облачные решения работают быстрее традиционных и автоматически перераспределяют нагрузку;
• доступ к данным: чтобы попасть в облачное хранилище, не нужно устанавливать сервер на компьютер. Достаточно открыть браузер и войти в облако. SQL-запрос можно делать даже со смартфона.

Основные cloud warehouses — Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure.

У них разная стоимость, производительность, экосистема, поддержка.

В продуктовых IT-компаниях, где я работала, мы выбирали Google Big Query по этим причинам:

• хранилище в GBQ запустить можно быстро и без помощи администраторов баз данных. Нужно только создать аккаунт в Google Cloud;
• формат pay-as-you-go: оплата по мере потребления только за те услуги, которые используем. Не нужно заранее выбирать самый оптимальный пакет;
• готовые pipeline-решения. Многие платформы предоставляют услуги трансфера данных в GBQ. Поэтому warehouse запускали только аналитики, без разработчиков и админов.

Пример GBQ Data Warehouse

Основной минус Big Query — плата за запросы. Каждый SQL-запрос использует определенный объем памяти, за который нужно платить в конце месяца. Поэтому советую поставить ограничение на количество запросов в день.

Создавая хранилище данных, нужно учитывать все сложности. Основная проблема — конструирование пайплайнов. Нужно настроить трансфер данных из всех источников в единое хранилище. Во время него придется столкнуться с несовершенными API, ограничениями по выгрузке или парсингом данных. Можно писать все соединения самостоятельно или использовать готовые решения (например, Owox, Alooma, Blendo). Тем, кто работает с большим объемом информации, лучше написать свои скрипты, которые будут синхронизировать данные каждый день.

Маленькому бизнесу без администратора баз данных стоит использовать pipeline-платформу. Ее стоимость зависит от объема информации и количества соединений.

Вторая сложность — качество данных. Трансфер данных может не выдавать ошибку. Но при этом информация может быть неполной (из-за ограничений в API). Также есть риск ошибки во время дальнейшего парсинга переменных (например, возникнут проблемы с кодировкой данных из 1С).

Следующий шаг после создания хранилища — выбор инструментов для разработки frontend-части. Бизнесу нужно видеть графики, срезы, сравнения и динамику.

Создание хранилища в Microsoft Fabric

В этой статье описывается, как приступить к работе с хранилищем в Microsoft Fabric с помощью портала Microsoft Fabric, включая обнаружение создания и потребления хранилища. Вы узнаете, как создать склад с нуля и примера вместе с другими полезными сведениями, чтобы ознакомиться с возможностями склада, предлагаемыми на портале Microsoft Fabric.

Важно отметить, что большая часть функциональных возможностей, описанных в этом разделе, также доступна пользователям с помощью подключения к конечной точке TDS и таких средств, как SQL Server Management Studio (SSMS) или Azure Data Studio (для пользователей, которые предпочитают использовать T-SQL для большинства своих потребностей в обработке данных). Дополнительные сведения см. в разделе Подключение ivity или Query a warehouse.

Вы можете продолжить работу с пустым хранилищем или примером хранилища, чтобы продолжить эту серию шагов по началу работы.

Создание хранилища

В этом разделе мы рассмотрим три различных интерфейса, доступные для создания хранилища с нуля на портале Microsoft Fabric.

Создание хранилища с помощью домашнего концентратора

Первый концентратор в меню навигации слева — главная . Вы можете начать создание хранилища из домашнего центра, выбрав карта складав разделе «Создать«. Пустое хранилище создается для начала создания объектов в хранилище. Вы можете использовать примеры данных, чтобы начать переход или загрузить собственные тестовые данные , если вы предпочитаете.

Создание хранилища с помощью центра создания

Другой вариант, доступный для создания хранилища, — это центр создания, который является вторым концентратором в меню навигации слева.

Вы можете создать хранилище из центра создания, выбрав карта хранилища в разделе Хранилище данных. При выборе карта пустое хранилище создается для начала создания объектов в хранилище или использования примера для начала работы, как раньше упоминание.

Создание хранилища из представления списка рабочих областей

Чтобы создать хранилище, перейдите в рабочую область, нажмите кнопку +Создать , а затем выберите «Склад «, чтобы создать склад.

После инициализации можно загрузить данные в хранилище. Дополнительные сведения о получении данных в хранилище см. в разделе приема данных.

Создание примера хранилища

В этом разделе мы рассмотрим два различных интерфейса, доступные для создания примера хранилища с нуля.

Создание примера хранилища с помощью домашнего концентратора

1. Первый концентратор в меню навигации слева — главная . Вы можете начать создание примера хранилища из домашнего центра, выбрав пример хранилища карта в разделе «Создать«.
2. Укажите имя примера хранилища и нажмите кнопку «Создать«.
3. Действие создания создает хранилище и начинает загрузку примеров данных в него. Загрузка данных занимает несколько минут.
4. После завершения загрузки примеров данных хранилище открывается с данными, загруженными в таблицы и представления для запроса.

Загрузка примеров данных в существующее хранилище

Дополнительные сведения о создании хранилища см. в статье «Создание хранилища данных Synapse».

1. После создания хранилища можно загрузить образец данных в хранилище из примера базы данных карта.
2. Загрузка данных занимает несколько минут.
3. При завершении загрузки примеров данных хранилище отображает данные, загруженные в таблицы и представления для запроса.

Примеры сценариев

 /************************************************* Get number of trips performed by each medallion **************************************************/ SELECT M.MedallionID ,M.MedallionCode ,COUNT(T.TripDistanceMiles) AS TotalTripCount FROM dbo.Trip AS T JOIN dbo.Medallion AS M ON T.MedallionID=M.MedallionID GROUP BY M.MedallionID ,M.MedallionCode /**************************************************** How many passengers are being picked up on each trip? *****************************************************/ SELECT PassengerCount, COUNT(*) AS CountOfTrips FROM dbo.Trip WHERE PassengerCount > 0 GROUP BY PassengerCount ORDER BY PassengerCount /********************************************************************************* What is the distribution of trips by hour on working days (non-holiday weekdays)? *********************************************************************************/ SELECT ti.HourlyBucket, COUNT(*) AS CountOfTrips FROM dbo.Trip AS tr INNER JOIN dbo.Date AS d ON tr.DateID = d.DateID INNER JOIN dbo.Time AS ti ON tr.PickupTimeID = ti.TimeID WHERE d.IsWeekday = 1 AND d.IsHolidayUSA = 0 GROUP BY ti.HourlyBucket ORDER BY ti.HourlyBucket 

Вы можете продолжить работу с пустым хранилищем или примером хранилища, чтобы продолжить эту серию шагов по началу работы.