まとめ
適切に設計された Azure Databricks Lakehouse の基盤となるデータ モデリング戦略を設計および実装する方法について学習しました。 インジェスト ロジックの設計から、抽出の種類をソース システムの機能と待機時間の要件と一致させる方法について説明しました。 インジェスト ツール (マネージド コネクタ用の Lakeflow Connect からファイル ベースのストリーミング用の自動ローダーまで) を評価し、シナリオごとに適切なツールを選択しました。
Delta Lake と Apache Iceberg の間のテーブル形式の選択は、要件によって異なります。詳細な Azure Databricks 統合のための Delta Lake と、クロスプラットフォームの互換性が不可欠な場合の Apache Iceberg。 1 TB を超えるテーブルのパーティション排除を有効にするパーティション構成を設計しました。 緩やかに変化するディメンションの種類により、ビジネス要件で要求される履歴の精度を維持するためのツールが提供されます。
粒度の決定により、分析の柔軟性が確立されます。 アトミック グレインから始めると、最大の詳細が保持されますが、集計テーブルでは一般的なクエリ パターンが最適化されます。 液体クラスタリングでは、効率的なデータ スキップのためにデータが整理され、マネージド テーブルでは予測の最適化によって操作が簡略化されます。
これらの概念を適用するには、提示された意思決定フレームワークに対して現在のデータ パイプラインを評価します。 クラスタリングの改善のメリットを得られる 1 つのテーブルから始めて、前後のパフォーマンスを測定し、結果に基づいて最適化を拡張します。