alt kümeleme
Referans bütünlüğünü korurken ilişkisel bir veritabanının daha küçük, temsili bir alt kümesini oluşturmak için kayıtları azaltın
Giriş Alt Kümeleme
altkümeleme nedir?
Referans bütünlüğü korunan ilişkisel bir veritabanının daha küçük temsili bir alt kümesini oluşturmak için kayıt sayısını azaltın
Kuruluşlar neden alt kümelemeyi kullanıyor?
Birçok kuruluş, büyük miktarda veri içeren üretim ortamlarına sahiptir ve üretim dışı test ortamlarında büyük miktarda veri istemez. Bu nedenle, veri tabanı alt kümesi, referans bütünlüğünün korunduğu daha büyük bir ilişkisel veri tabanının daha küçük, temsili bir alt kümesini oluşturmak için kullanılır. Kuruluşlar maliyetleri azaltmak, yönetilebilir hale getirmek ve daha hızlı kurulum ve bakım sağlamak amacıyla test verileri için alt ayarlardan yararlanır.
Altyapı ve hesaplama maliyetlerini azaltın
Aşırı veri hacimleri, üretim dışı ortamlardaki test verileri için gereksiz olan yüksek altyapı ve hesaplama maliyetlerine yol açabilir. Alt kümeleme yetenekleriyle, maliyetlerinizi azaltmak için verilerinizin daha küçük alt kümelerini kolayca oluşturabilirsiniz.
Test uzmanları ve geliştiriciler tarafından yönetilebilir test verileri
Üretim dışı ortamlarda büyük veri hacimlerini yönetmek, test uzmanları ve geliştiriciler için zorluklar yaratır. Daha küçük ve dolayısıyla daha yönetilebilir test verileri, test ve geliştirme süreçlerini önemli ölçüde kolaylaştırarak sonuçta zaman ve kaynak açısından tüm döngüyü optimize eder.
Daha hızlı test verileri kurulumu ve bakımı
Daha küçük veri hacimleri, üretim dışı test ortamlarının daha hızlı ve daha kolay kurulumunu ve bakımını kolaylaştırır. Bu, özellikle karmaşık BT ortamlarında ve veri yapılarındaki sık değişikliklerin, test verilerinin temsil edilebilirliğini sağlamak için düzenli güncellemeler ve yenilemeler gerektirdiği durumlarda geçerlidir.
Referans bütünlüğü nedir ve neden önemlidir?
Referans bütünlüğü, ilişkisel bir veritabanındaki tablolar arasında tutarlılık ve doğruluk sağlayan veritabanı yönetiminde bir kavramdır. Referans bütünlüğü, "Tablo 1"deki "Kişi 1"e karşılık gelen her değerin, "Tablo 1"deki ve diğer bağlantılı tablodaki "kişi 2"in doğru değerine karşılık gelmesini sağlayacaktır.
Referans bütünlüğünü güçlendirmek, üretim dışı ortamların bir parçası olarak ilişkisel bir veritabanındaki test verilerinin güvenilirliğini korumak için çok önemlidir. Veri tutarsızlıklarını önler ve uygun test ve yazılım geliştirme için tablolar arasındaki ilişkilerin anlamlı ve güvenilir olmasını sağlar.
İlişkisel veritabanı ortamındaki test verilerinin kullanılabilir olması için referans bütünlüğünü koruması gerekir. Test ve yazılım geliştirme için kullanılanlar gibi üretim dışı ortamlarda referans bütünlüğünü korumak çeşitli nedenlerden dolayı önemlidir:
Alt kümeleme, “sadece veriyi silmek” kadar basit değil
Alt kümeleme, verileri silmek kadar kolay değildir; çünkü tüm alt ve üst akışla ilgili bağlı tabloların, referans bütünlüğünü korumak için orantılı olarak alt kümelenmesi gerekir. Alt kümeleme, yalnızca hedef tablodaki verilerin silinmesini değil, aynı zamanda hedef tablodan silinen verilerle ilişkili diğer herhangi bir bağlantılı tablodaki verilerin de silinmesini sağlar. Bu, veri silme işleminin bir parçası olarak tablolar, veritabanları ve sistemler arasındaki referans bütünlüğünün korunmasını sağlar.
“X Kişisini” “Y Tablosu”ndan çıkararak veri hacmini azaltmak, “Y Tablosu”ndaki “X Kişisi” ile ilgili tüm kayıtlar silinmeli, aynı zamanda yukarı veya aşağı yöndeki herhangi bir tablodaki (Tablo A, B, C vb.) “X Kişisi” ile ilgili tüm kayıtlar da silinmelidir.
“Müşteriler” tablosundan “Richard”ı kaldırarak veri hacmini azaltmak, “Müşteri” tablosunda “Richard” ile ilgili tüm kayıtlar silinmeli, aynı zamanda yukarı veya aşağı ilgili diğer herhangi bir tablodaki (Ödeme tablosu, Olaylar tablosu, Sigorta Teminat Tablosu vb.) “Richard” ile ilgili tüm kayıtlar da silinmelidir. silindi.
Acros tabloları
Alt kümeleme tablolarda çalışır
Acros veritabanları
Alt kümeleme veritabanlarında çalışır
Acros Sistemleri
Altkümeleme sistemlerde çalışır
Sormak istediğiniz bir şey var mı?
Uzmanlarımızdan biriyle konuşun
Alt ayarı nasıl kullanabilirim?
Orantılı alt kümeleme
Syntho Engine'i ilişkisel bir veritabanını alt kümeleyecek ve tüm "bağlantılı tabloların" "Hedef Tablo"ya göre alt kümelenmesini sağlayacak şekilde yapılandırabilirsiniz.
- Hedef tablosu: Kullanıcılar hedef tabloyu alt kümeleme için başlangıç noktası olarak tanımlayabilir.
- Kullanıcılar örneğin “Hasta Tablosunu” 5k kayıt yerine %500 veya 10.000k kayıt olarak alt kümeye ayırmayı tanımlayabilir.
- Bağlantılı tablolar: Bunların hepsi doğrudan veya dolaylı olarak “Hedef Tablo”ya bağlı tablolardır. Tablolar arasındaki bağlantılar, yabancı anahtar ilişkisi yoluyla bir hasta tablosuna referans veren alerjileri listeleyen bir hedef tablo gibi doğrudan veya bir hastane tablosuna referans veren bir hasta tablosuna referans veren bir hedef tablo gibi dolaylı olabilir.
- Alt kümeleme, silinen verilerle ilgili tüm kayıtların “Hasta Tablosu” da silinecektir. Örnekte alt kümeleme, herhangi bir "Bağlantılı Tablo"da yalnızca %5'e (500k kayıt) ilişkin verilerin bulunmasını ve %95'e (10.000k – 500k = 9.500k kayıt) ilişkin diğer tüm verilerin silinmesini sağlar. korunan referans bütünlüğü ile ilişkisel bir veritabanının daha küçük bir temsili alt kümesini oluşturmak için
İş kurallarına göre alt kümeleme
Veri çıkarma için bir yüzde belirlediğiniz orantısal alt kümelemeye ek olarak, gelişmiş yeteneklerimiz alt kümeleme için hedef grubu tam olarak tanımlamanıza olanak tanır. Örneğin, belirli alt kümeleri dahil etmek veya hariç tutmak için kriterler belirleyerek veri çıkarma süreci üzerinde daha fazla esneklik ve kontrol sağlayabilirsiniz.
- 60 yaş altı ve 30 yaş üstü müşteriler ve
- Als Erkek müşteriler
Sentetik veri kılavuzunuzu şimdi kaydedin!
- Sentetik veri nedir?
- Kuruluşlar neden kullanıyor?
- Değer katan sentetik veri müşteri vakaları
- Nasıl başlanır
