부분 집합

참조 무결성을 유지하면서 레코드를 줄여 관계형 데이터베이스의 더 작은 대표 하위 집합을 만듭니다.

부분집합 그래프

소개 부분 집합화

부분 집합이란 무엇입니까?

참조 무결성이 보존된 관계형 데이터베이스의 더 작은 대표 하위 집합을 만들기 위해 레코드 수를 줄입니다.

조직에서 하위 집합을 사용하는 이유는 무엇입니까?

많은 조직은 엄청난 양의 데이터가 있는 프로덕션 환경을 보유하고 있으며 비프로덕션 테스트 환경에서는 엄청난 양의 데이터를 원하지 않습니다. 따라서 데이터베이스 하위 집합은 참조 무결성이 보존된 대규모 관계형 데이터베이스의 더 작은 대표 하위 집합을 만드는 데 사용됩니다. 조직에서는 테스트 데이터에 대한 하위 설정을 활용하여 비용을 절감하고, 관리가 가능하도록 하며, 보다 빠른 설정 및 유지 관리를 제공합니다.

인프라 및 컴퓨팅 비용 절감

과도한 데이터 볼륨은 높은 인프라 및 계산 비용으로 이어질 수 있으며 이는 비프로덕션 환경의 테스트 데이터에는 필요하지 않습니다. 하위 집합 기능을 사용하면 데이터의 더 작은 하위 집합을 쉽게 생성하여 비용을 절감할 수 있습니다.

테스터와 개발자가 관리 가능한 테스트 데이터

비프로덕션 환경에서 대용량 데이터를 관리하는 것은 테스터와 개발자에게 어려운 과제입니다. 더 작아지고 관리하기 쉬운 테스트 데이터, 테스트 및 개발 프로세스를 대폭 간소화하고 궁극적으로 시간과 리소스 측면에서 전체 주기를 최적화합니다.

더 빠른 테스트 데이터 설정 및 유지 관리

데이터 볼륨이 작을수록 비프로덕션 테스트 환경의 설정 및 유지 관리가 더 빠르고 간단해집니다. 이는 복잡한 IT 환경과 데이터 구조의 빈번한 변경으로 인해 테스트 데이터의 대표성을 보장하기 위해 정기적인 업데이트 및 새로 고침이 필요한 경우 특히 관련이 있습니다.

부분집합 그래프

참조 무결성이란 무엇이며 왜 중요한가요?

참조 무결성은 관계형 데이터베이스의 테이블 간의 일관성과 정확성을 보장하는 데이터베이스 관리 개념입니다. 참조 무결성은 "표 1"의 "사람 1"에 해당하는 모든 값이 "표 1" 및 기타 연결된 테이블의 "사람 2"의 올바른 값에 해당하는지 확인합니다.

참조 무결성을 적용하는 것은 비프로덕션 환경의 일부로 관계형 데이터베이스에서 테스트 데이터의 신뢰성을 유지하는 데 중요합니다. 이는 데이터 불일치를 방지하고 적절한 테스트 및 소프트웨어 개발을 위해 테이블 ​​간의 관계가 의미 있고 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

관계형 데이터베이스 환경의 테스트 데이터는 참조 무결성을 유지해야 사용할 수 있습니다. 테스트 및 소프트웨어 개발에 사용되는 환경과 같은 비프로덕션 환경에서 참조 무결성을 유지하는 것은 다음과 같은 여러 가지 이유로 중요합니다.

"단순한 데이터 삭제"만큼 간단하지 않은 부분 집합화

참조 무결성을 유지하기 위해 모든 다운스트림 및 업스트림 관련 연결된 테이블을 부분 집합화해야 하므로 부분 집합화는 단순히 데이터를 삭제하는 것만큼 쉽지 않습니다. 서브세팅을 사용하면 대상 테이블의 데이터뿐만 아니라 대상 테이블에서 삭제된 데이터와 관련된 다른 연결 테이블의 모든 데이터도 삭제됩니다. 이를 통해 테이블, 데이터베이스 및 시스템 간의 참조 무결성이 데이터 삭제의 일부로 유지됩니다.

"테이블 Y"에서 "Person X"를 제거하여 데이터 볼륨 줄이기, "테이블 Y"의 "Person X"와 관련된 모든 레코드는 삭제되어야 하지만 다른 업스트림 또는 다운스트림 관련 테이블(테이블 A, B, C 등)의 "Person X"와 관련된 모든 레코드도 삭제되어야 합니다.

"Customers" 테이블에서 "Richard"를 제거하여 데이터 볼륨 줄이기, “Customer” 테이블에서 “Richard”와 관련된 모든 기록을 삭제해야 하지만, 다른 업스트림 또는 다운스트림 관련 테이블(Payment table, Incidents table, Insurance Coverage Table 등)에서 “Richard”와 관련된 모든 레코드도 삭제되어야 합니다. 삭제되었습니다.

아크로스 테이블

하위 집합은 테이블 전체에서 작동합니다.

아크로스 데이터베이스

하위 집합은 데이터베이스 전체에서 작동합니다.

아크로스시스템

서브세팅은 시스템 전반에 걸쳐 작동합니다.

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하위 설정을 어떻게 활용할 수 있나요?

비례 하위 집합

관계형 데이터베이스의 하위 집합을 지정하고 모든 "연결된 테이블"이 "대상 테이블"을 기반으로 하위 집합이 되도록 Syntho 엔진을 구성할 수 있습니다.

  • 대상 테이블: 사용자는 대상 테이블을 하위 집합의 시작점으로 정의할 수 있습니다.
    • 예를 들어 사용자는 "환자 테이블"을 5개 레코드 대신 500% 또는 10.000개 레코드로 하위 집합으로 정의할 수 있습니다.
  • 연결된 테이블: 이들은 모두 "대상 테이블"에 직간접적으로 연결된 테이블입니다. 테이블 간의 링크는 외래 키 관계를 통해 환자 테이블을 참조하는 알레르기를 나열하는 대상 테이블과 같이 직접적이거나 병원 테이블을 참조하는 환자 테이블을 참조하는 대상 테이블과 같이 간접적일 수 있습니다.
    • 하위 집합은 삭제된 데이터와 관련된 모든 기록을 "환자 테이블"도 삭제됩니다. 예에서 하위 집합은 모든 "연결된 테이블"에 5%(500개 레코드)와 관련된 데이터만 있고 95%(10.000k – 500k = 9.500개 레코드)와 관련된 다른 모든 데이터가 삭제되도록 보장합니다. 참조 무결성이 보존된 관계형 데이터베이스의 더 작은 대표 하위 집합을 생성합니다.

비즈니스 규칙을 기반으로 한 하위 집합

데이터 추출에 대한 백분율을 지정하는 비례 하위 집합 외에도 당사의 고급 기능을 사용하면 하위 집합을 위한 대상 그룹을 정확하게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 특정 하위 집합을 포함하거나 제외하는 기준을 지정하여 데이터 추출 프로세스에 대한 유연성과 제어력을 높일 수 있습니다.

  • 60세 미만, 30세 이상 고객
  • 알스 남성 고객
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