Subset
Kurangkan rekod untuk mencipta subset yang lebih kecil dan mewakili pangkalan data hubungan sambil mengekalkan integriti rujukan
Pengenalan Subset
Apakah subset?
Kurangkan bilangan rekod untuk mencipta subset wakil yang lebih kecil bagi pangkalan data hubungan dengan integriti rujukan yang terpelihara
Mengapa organisasi menggunakan subset?
Banyak organisasi mempunyai persekitaran pengeluaran dengan jumlah data yang besar dan tidak mahu jumlah data yang besar dalam persekitaran ujian bukan pengeluaran. Oleh itu, subset pangkalan data digunakan untuk mencipta subset yang lebih kecil dan mewakili pangkalan data hubungan yang lebih besar dengan integriti rujukan yang terpelihara. Organisasi menggunakan sub-tetapan untuk data ujian untuk mengurangkan kos, menjadikannya terurus dan untuk persediaan dan penyelenggaraan yang lebih pantas.
Mengurangkan infrastruktur dan kos pengiraan
Jumlah data yang berlebihan boleh menyebabkan kos infrastruktur dan pengiraan yang tinggi, yang tidak diperlukan untuk data ujian dalam persekitaran bukan pengeluaran. Dengan keupayaan subset, anda boleh membuat subset data anda dengan mudah untuk mengurangkan kos anda.
Data ujian yang boleh diurus oleh penguji dan pembangun
Menguruskan volum data yang besar dalam persekitaran bukan pengeluaran menimbulkan cabaran bagi penguji dan pembangun. Data ujian yang lebih kecil dan dengan itu lebih terurus, memperkemas dengan ketara proses pengujian dan pembangunan, akhirnya mengoptimumkan keseluruhan kitaran dari segi masa dan sumber.
Persediaan dan penyelenggaraan data ujian yang lebih pantas
Jumlah data yang lebih kecil memudahkan persediaan dan penyelenggaraan yang lebih pantas dan mudah bagi persekitaran ujian bukan pengeluaran. Ini amat relevan dalam landskap IT yang kompleks dan apabila perubahan kerap dalam struktur data memerlukan kemas kini dan penyegaran yang kerap untuk memastikan keterwakilan data ujian.
Apakah integriti rujukan dan mengapa ia penting?
Integriti rujukan ialah konsep dalam pengurusan pangkalan data yang memastikan ketekalan dan ketepatan antara jadual dalam pangkalan data hubungan. Integriti rujukan akan memastikan bahawa setiap nilai yang sepadan dengan "Orang 1" dari "Jadual 1" sepadan dengan nilai "orang 1" yang betul dalam "Jadual 2" dan mana-mana jadual lain yang dipautkan.
Menguatkuasakan integriti rujukan adalah penting untuk mengekalkan kebolehpercayaan data ujian dalam pangkalan data hubungan sebagai sebahagian daripada persekitaran bukan pengeluaran. Ia menghalang ketidakkonsistenan data dan memastikan bahawa hubungan antara jadual adalah bermakna dan boleh dipercayai untuk ujian yang betul dan pembangunan perisian.
Data ujian dalam persekitaran pangkalan data hubungan harus mengekalkan integriti rujukan agar boleh digunakan. Mengekalkan integriti rujukan dalam persekitaran bukan pengeluaran, seperti yang digunakan untuk ujian dan pembangunan perisian, adalah penting atas beberapa sebab:
Subset, bukan semudah "memadam data"
Subset tidak semudah memadamkan data sahaja, kerana semua jadual terpaut hiliran dan huluan harus disubset secara berkadar untuk mengekalkan integriti rujukan. Subset memastikan bahawa bukan sahaja data dalam jadual sasaran dipadamkan, tetapi juga sebarang data dalam mana-mana jadual terpaut lain yang berkaitan dengan data yang dipadamkan daripada jadual sasaran dipadamkan. Ini memastikan integriti rujukan merentas jadual, pangkalan data dan sistem dipelihara sebagai sebahagian daripada pemadaman data.
Mengurangkan volum data dengan mengalih keluar "Orang X" daripada "Jadual Y", semua rekod yang berkaitan dengan "Orang X" dalam "Jadual Y" harus dipadamkan, tetapi juga semua rekod yang berkaitan dengan "Orang X" dalam mana-mana jadual berkaitan huluan atau hiliran lain (jadual A, B, C dll.) juga harus dipadamkan.
Mengurangkan volum data dengan mengalih keluar "Richard" daripada jadual "Pelanggan"., semua rekod yang berkaitan dengan "Richard" dalam jadual "Pelanggan" harus dipadamkan, tetapi juga semua rekod yang berkaitan dengan "Richard" dalam mana-mana jadual berkaitan huluan atau hiliran lain (Jadual pembayaran, jadual Insiden, Jadual Perlindungan Insurans dll.) juga harus dipadamkan.
meja Acros
Subset berfungsi merentas jadual
pangkalan data Acros
Subset berfungsi merentas pangkalan data
Sistem Acros
Subset berfungsi merentas sistem
Adakah anda mempunyai sebarang pertanyaan?
Bercakap dengan salah seorang pakar kami
Bagaimanakah saya boleh menggunakan sub-tetapan?
Subset berkadar
Anda boleh mengkonfigurasi Enjin Syntho untuk mensubset pangkalan data hubungan dan memastikan semua "jadual terpaut" disubset berdasarkan "Jadual Sasaran".
- Jadual sasaran: Pengguna boleh menentukan jadual sasaran sebagai titik permulaan untuk subset.
- Sebagai contoh, pengguna boleh menentukan subset "Jadual Pesakit" kepada 5% atau kepada 500k rekod dan bukannya 10.000k rekod.
- Jadual berpaut: Ini semua adalah jadual yang disambungkan secara langsung atau tidak langsung ke "Jadual Sasaran". Pautan antara jadual mungkin secara langsung, seperti jadual sasaran yang menyenaraikan alahan yang merujuk jadual pesakit melalui hubungan utama asing, atau tidak langsung, seperti jadual sasaran merujuk jadual pesakit, yang seterusnya merujuk jadual hospital.
- Subset memastikan bahawa semua rekod yang berkaitan dengan data yang dipadam dalam "Jadual Pesakit" juga akan dipadamkan. Dalam contoh, subset memastikan bahawa dalam mana-mana "Jadual Berpaut" hanya terdapat data yang berkaitan dengan 5% (500k rekod) dan semua data lain yang berkaitan dengan 95% (10.000k – 500k = 9.500k rekod) dipadamkan untuk mencipta subset wakil yang lebih kecil bagi pangkalan data hubungan dengan integriti rujukan yang terpelihara
Subset berdasarkan peraturan perniagaan
Selain subset berkadar, di mana anda menentukan peratusan untuk pengekstrakan data, keupayaan lanjutan kami membolehkan anda mentakrifkan kumpulan sasaran untuk subset dengan tepat. Sebagai contoh, anda boleh menentukan kriteria untuk memasukkan atau mengecualikan subset tertentu, memberikan fleksibiliti dan kawalan yang lebih besar ke atas proses pengekstrakan data
- Pelanggan yang berumur kurang daripada 60 tahun dan lebih tua daripada 30 tahun dan
- Pelanggan Als Lelaki
Simpan panduan data sintetik anda sekarang!
- Apa itu data sintetik?
- Mengapa organisasi menggunakannya?
- Kes pelanggan data sintetik menambah nilai
- Cara bermula
