ქვეპარამეტრები

შეამცირეთ ჩანაწერები რელაციური მონაცემთა ბაზის უფრო მცირე, წარმომადგენლობითი ქვეჯგუფის შესაქმნელად, რეფერენტული მთლიანობის შენარჩუნებით

ქვედანაყოფების გრაფიკი

შესავალი ქვეპარამეტრები

რა არის subsetting?

შეამცირეთ ჩანაწერების რაოდენობა, რათა შეიქმნას რელაციური მონაცემთა ბაზის უფრო მცირე წარმომადგენლობითი ქვეჯგუფი დაცული რეფერენციალური მთლიანობით

რატომ იყენებენ ორგანიზაციები ქვედანაყოფებს?

ბევრ ორგანიზაციას აქვს საწარმოო გარემო დიდი რაოდენობით მონაცემებით და არ სურს მასიური რაოდენობის მონაცემები არასაწარმოო სატესტო გარემოში. აქედან გამომდინარე, მონაცემთა ბაზის ქვეჯგუფი გამოიყენება უფრო დიდი რელაციური მონაცემთა ბაზის უფრო მცირე, წარმომადგენლობითი ქვეჯგუფის შესაქმნელად, დაცული რეფერენციალური მთლიანობით. ორგანიზაციები იყენებენ ქვე-პარამეტრს ტესტის მონაცემებისთვის, რათა შეამცირონ ხარჯები, გახადონ ის მართვადი და უფრო სწრაფი დაყენებისა და შენარჩუნებისთვის.

ინფრასტრუქტურისა და გამოთვლითი ხარჯების შემცირება

მონაცემთა გადაჭარბებულმა მოცულობამ შეიძლება გამოიწვიოს მაღალი ინფრასტრუქტურისა და გამოთვლითი ხარჯები, რაც არასაჭიროა სატესტო მონაცემებისთვის არასაწარმოო გარემოში. ქვეპარამეტრების შესაძლებლობებით, თქვენ შეგიძლიათ მარტივად შექმნათ თქვენი მონაცემების უფრო მცირე ქვეჯგუფები თქვენი ხარჯების შესამცირებლად.

სამართავი ტესტის მონაცემები ტესტერებისა და დეველოპერების მიერ

მონაცემთა უზარმაზარი მოცულობის მართვა არასაწარმოო გარემოში გამოწვევებს უქმნის ტესტერებსა და დეველოპერებს. უფრო მცირე და, შესაბამისად, უფრო მართვადი ტესტის მონაცემები, მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ტესტირებისა და განვითარების პროცესებს, საბოლოო ჯამში ოპტიმიზაციას უწევს მთელ ციკლს დროისა და რესურსების თვალსაზრისით.

უფრო სწრაფი ტესტის მონაცემების დაყენება და შენარჩუნება

მონაცემთა მცირე მოცულობა ხელს უწყობს არასაწარმოო სატესტო გარემოს უფრო სწრაფ და მარტივ დაყენებას და შენარჩუნებას. ეს განსაკუთრებით აქტუალურია კომპლექსურ IT ლანდშაფტებში და როდესაც მონაცემთა სტრუქტურების ხშირი ცვლილებები მოითხოვს რეგულარულ განახლებებსა და განახლებას ტესტის მონაცემების წარმომადგენლობითობის უზრუნველსაყოფად.

ქვედანაყოფების გრაფიკი

რა არის რეფერენციალური მთლიანობა და რატომ არის ის მნიშვნელოვანი?

რეფერენციული მთლიანობა არის კონცეფცია მონაცემთა ბაზის მენეჯმენტში, რომელიც უზრუნველყოფს თანმიმდევრულობას და სიზუსტეს ცხრილებს შორის რელაციურ მონაცემთა ბაზაში. რეფერენციული მთლიანობა უზრუნველყოფს, რომ ყველა მნიშვნელობა, რომელიც შეესაბამება „პირი 1“-ს „ცხრილი 1“-ს, შეესაბამება „პირი 1“-ის სწორ მნიშვნელობას „ცხრილ 2“-ში და ნებისმიერ სხვა დაკავშირებულ ცხრილში.

რეფერენციალური მთლიანობის აღსრულება გადამწყვეტია ტესტის მონაცემების სანდოობის შესანარჩუნებლად რელაციურ მონაცემთა ბაზაში, როგორც არაწარმოების გარემოში. ის ხელს უშლის მონაცემთა შეუსაბამობას და უზრუნველყოფს ცხრილებს შორის ურთიერთობების მნიშვნელოვნებას და საიმედოობას სათანადო ტესტირებისა და პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებისთვის.

სატესტო მონაცემები რელაციური მონაცემთა ბაზის გარემოში უნდა შეინარჩუნოს რეფერენციული მთლიანობა გამოსაყენებლად. რეფერენტული მთლიანობის შენარჩუნება არასაწარმოო გარემოში, როგორიცაა ტესტირებისა და პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებისთვის გამოყენებული, მნიშვნელოვანია რამდენიმე მიზეზის გამო:

ქვეპარამეტრები, არც ისე მარტივი, როგორც „მონაცემების წაშლა“

ქვეპარამეტრების დაყენება არც ისე ადვილია, როგორც უბრალოდ მონაცემების წაშლა, რადგან ყველა ქვედა და ზემო დინებაში დაკავშირებული დაკავშირებული ცხრილი პროპორციულად უნდა იყოს დაყენებული რეფერენციალური მთლიანობის შესანარჩუნებლად. ქვეპარამეტრები უზრუნველყოფს, რომ წაიშლება არა მხოლოდ სამიზნე ცხრილის მონაცემები, არამედ წაშლილია ნებისმიერი მონაცემი ნებისმიერ სხვა დაკავშირებულ ცხრილში, რომელიც დაკავშირებულია სამიზნე ცხრილიდან წაშლილ მონაცემებთან. ეს უზრუნველყოფს, რომ რეფერენციალური მთლიანობა შეინარჩუნოს ცხრილებში, მონაცემთა ბაზებსა და სისტემებში, როგორც მონაცემთა წაშლის ნაწილი.

მონაცემთა მოცულობის შემცირება „Person X“ „ცხრილიდან Y“-დან ამოღებით, ყველა ჩანაწერი, რომელიც დაკავშირებულია „X პირთან“ „ცხრილში Y“ უნდა წაიშალოს, მაგრამ ასევე უნდა წაიშალოს ყველა ჩანაწერი, რომელიც დაკავშირებულია „X პირთან“ ნებისმიერ სხვა ზედა ან ქვედა დინებაში დაკავშირებულ ცხრილში (ცხრილი A, B, C და ა.შ.).

მონაცემთა მოცულობის შემცირება „რიჩარდ“ „მომხმარებლების“ ცხრილიდან ამოღებით, "რიჩარდთან" დაკავშირებული ყველა ჩანაწერი "მომხმარებლის" ცხრილში უნდა წაიშალოს, მაგრამ ასევე უნდა წაიშალოს ყველა ჩანაწერი, რომელიც დაკავშირებულია "რიჩარდთან" ნებისმიერ სხვა ზემოთ ან ქვედა დინების ცხრილში (გადახდების ცხრილი, ინციდენტების ცხრილი, სადაზღვევო დაფარვის ცხრილი და ა.შ.) წაშლილია.

მაგიდების გასწვრივ

ქვეპარამეტრები მუშაობს ცხრილებში

მონაცემთა ბაზებს შორის

ქვეპარამეტრები მუშაობს მონაცემთა ბაზებში

Acros Systems

ქვეპარამეტრები მუშაობს სისტემებში

გაქვთ რაიმე შეკითხვა?

ესაუბრეთ ჩვენს ერთ-ერთ ექსპერტს

როგორ გამოვიყენო ქვეპარამეტრები?

პროპორციული ქვეპარამეტრები

თქვენ შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ Syntho Engine, რომ ქვეჯგუფი იყოს რელაციური მონაცემთა ბაზაში და დარწმუნდეთ, რომ ყველა „დაკავშირებული ცხრილი“ დაჯგუფებულია „სამიზნე ცხრილის“ საფუძველზე.

  • სამიზნე ცხრილი: მომხმარებლებს შეუძლიათ განსაზღვრონ სამიზნე ცხრილი, როგორც საწყისი წერტილი ქვეპარტიკულაციისთვის.
    • მომხმარებლებს შეუძლიათ, მაგალითად, განსაზღვრონ „პაციენტის ცხრილის“ ქვეჯგუფის 5% ან 500 ათასი ჩანაწერი 10.000 ათასი ჩანაწერის ნაცვლად.
  • დაკავშირებული ცხრილები: ეს ყველაფერი პირდაპირ ან ირიბად უკავშირდება "სამიზნე ცხრილს". ცხრილებს შორის კავშირები შეიძლება იყოს პირდაპირი, მაგალითად, სამიზნე ცხრილი, რომელშიც ჩამოთვლილია ალერგიები, რომელიც მიუთითებს პაციენტების ცხრილზე უცხო საკვანძო ურთიერთობის საშუალებით, ან არაპირდაპირი, როგორიცაა სამიზნე ცხრილი, რომელიც მიუთითებს პაციენტების ცხრილზე, რომელიც თავის მხრივ მიუთითებს საავადმყოფოს ცხრილში.
    • ქვეპარამეტრები უზრუნველყოფს ყველა ჩანაწერს, რომელიც დაკავშირებულია წაშლილ მონაცემებთან „პაციენტის ცხრილი“ ასევე წაიშლება. მაგალითში, ქვეპარამეტრები უზრუნველყოფს, რომ ნებისმიერ „დაკავშირებულ ცხრილში“ არის მხოლოდ მონაცემები, რომლებიც დაკავშირებულია 5%-თან (500 ათასი ჩანაწერი) და რომ ყველა სხვა მონაცემი, რომელიც დაკავშირებულია 95%-თან (10.000k – 500k = 9.500k ჩანაწერი) წაიშლება. შენარჩუნებული რეფერენციული მთლიანობით რელაციური მონაცემთა ბაზის უფრო მცირე წარმომადგენლობითი ქვეჯგუფის შექმნა

ქვეპარამეტრები ბიზნეს წესების საფუძველზე

პროპორციული ქვეპარამეტრების გარდა, სადაც თქვენ მიუთითებთ მონაცემთა ამოღების პროცენტს, ჩვენი მოწინავე შესაძლებლობები საშუალებას გაძლევთ ზუსტად განსაზღვროთ ქვეპარამეტრების სამიზნე ჯგუფი. მაგალითად, შეგიძლიათ მიუთითოთ კრიტერიუმები კონკრეტული ქვეჯგუფების ჩართვის ან გამორიცხვის მიზნით, რაც უზრუნველყოფს უფრო მეტ მოქნილობას და კონტროლს მონაცემთა მოპოვების პროცესზე

  • 60 წელზე უმცროსი და 30 წელზე უფროსი მომხმარებლები და
  • ალს მამრობითი კლიენტები
გაყიდვების მომხმარებელთა მაგიდა

სინთო გიდის საფარი

შეინახეთ თქვენი სინთეტიკური მონაცემების სახელმძღვანელო ახლავე!