Einleitung
Ihre Organisation verarbeitet täglich Millionen von Transaktionen aus mehreren Quellsystemen, und Projektbeteiligte benötigen zuverlässige Analysen, die sowohl aktuelle Vorgänge als auch historische Trends widerspiegeln. Das Data Engineering Team steht vor kritischen Entscheidungen: Wie sollen Daten aus Quellsystemen in das Seehaus fließen? Welche Tabellenformate bieten die richtige Balance zwischen Leistung und Kompatibilität? Wie können Sie die historische Genauigkeit beibehalten und gleichzeitig dafür sorgen, dass die Abfragen schnell bleiben?
Die Datenmodellierung in Azure Databricks mit Unity Catalog behandelt diese Herausforderungen durch bewusste Designentscheidungen, die sich auf jeden nachgeschalteten Verbraucher auswirken. Sie wählen Aufnahmemuster aus, die Ihren Latenzanforderungen entsprechen. Sie wählen Tabellenformate wie Delta Lake oder Apache Iceberg basierend auf Transaktionsanforderungen und plattformübergreifender Kompatibilität aus. Sie entwerfen Partitionierungsschemas und Clusteringstrategien , die mit der Abfrage der Daten von Analysten übereinstimmen.
Diese Entscheidungen summieren sich im Laufe der Zeit. Eine tabelle, die heute falsch partitioniert wurde, verursacht Leistungsprobleme, die mit dem Datenvolume wachsen. Eine Dimensionstabelle ohne ordnungsgemäße Änderungsnachverfolgung verliert historischen Kontext. Durchdachtes Vorabdesign schafft eine Grundlage, die effizient skaliert und Fragen beantwortet, die Sie noch nicht erwartet haben.
Dieses Modul führt Sie durch wichtige Datenmodellierungsentscheidungen für Azure Databricks-Umgebungen. Sie erfahren, wie Sie Logik für die Erfassung entwerfen, die richtigen Tools für jeden Datenquellentyp auswählen und Speicherstrategien implementieren, die die Abfrageleistung optimieren. Sie werden langsam ändernde Dimensionen für historische Genauigkeit untersuchen und verstehen, wann verwaltete Tabellen Vorteile gegenüber externen Tabellen bieten.