مقدمة

مكتمل

تقوم مؤسستك بمعالجة ملايين المعاملات يوميا من أنظمة مصادر متعددة، ويحتاج أصحاب المصلحة إلى تحليلات موثوقة تعكس العمليات الحالية والاتجاهات التاريخية. يواجه فريق هندسة البيانات قرارات حاسمة: كيف يجب أن تتدفق البيانات من أنظمة المصدر إلى بيت البحيرة؟ أي صيغ الجداول توفر التوازن الصحيح بين الأداء والتوافق؟ كيف تحافظ على الدقة التاريخية مع الحفاظ على سرعة الاستعلامات؟

نمذجة البيانات في Azure Databricks مع كتالوج Unity تعالج هذه التحديات من خلال خيارات تصميم متعمدة تؤثر على كل مستهلك في المراحل النهائية. تختار أنماط الاستهلاك التي تتناسب مع متطلبات التأخير الخاصة بك. تختار تنسيقات الجداول مثل Delta Lake أو Apache Iceberg بناء على احتياجات المعاملات والتوافق بين المنصات المختلفة. تصمم خطط تقسيمواستراتيجيات تجميع تتماشى مع كيفية استعلام المحللين للبيانات.

تتراكم هذه القرارات مع مرور الوقت. الجدول المقسم بشكل خاطئ اليوم يخلق مشاكل أداء تنمو مع حجم البيانات. جدول الأبعاد بدون تتبع التغييرات بشكل صحيح يفقد السياق التاريخي. التصميم المدروس في البداية يخلق أساسا يتوسع بكفاءة ويجيب على أسئلة لم تكن قد توقعتها بعد.

ترشدك هذه الوحدة خلال قرارات نمذجة البيانات الرئيسية لبيئات Azure Databricks. ستتعلم تصميم منطق الاستعلام، واختيار الأدوات المناسبة لكل نوع من مصادر البيانات، وتنفيذ استراتيجيات تخزين تحسن أداء الاستعلام. ستستكشف الأبعاد المتغيرة ببطء من أجل الدقة التاريخية وتفهم متى توفر الجداول المدارة مزايا مقارنة بالجداول الخارجية.