Resumo
Aprendeu a desenhar e implementar estratégias de modelação de dados que formam a base de uma casa de lago Azure Databricks bem arquitetada. Começando pelo design da lógica de ingestão, explorou como corresponder os tipos de extração às capacidades do sistema de origem e aos requisitos de latência. Avaliou ferramentas de ingestão — desde o Lakeflow Connect para conectores geridos até ao Auto Loader para streaming baseado em ficheiros — e selecionou a ferramenta certa para cada cenário.
A seleção do formato de tabela entre Delta Lake e Apache Iceberg depende das suas necessidades: Delta Lake para integração profunda com Azure Databricks e Apache Iceberg quando a compatibilidade multiplataforma é essencial. Desenhaste esquemas de particionamento que permitem a poda de partições para tabelas com mais de 1 TB. Os tipos de dimensões que mudam lentamente dão-lhe as ferramentas para manter a precisão histórica onde os requisitos do negócio o exigem.
Decisões de granularidade estabelecem flexibilidade analítica. Começar com grão atómico preserva o máximo de detalhe, enquanto tabelas agregadas otimizam padrões comuns de consulta. A clusterização líquida organiza os dados para um salto eficiente de dados, e as tabelas geridas simplificam as operações através da otimização preditiva.
Aplique estes conceitos avaliando os seus pipelines de dados atuais com os quadros de decisão apresentados. Comece com uma tabela que beneficie de um clustering melhorado, meça o desempenho antes e depois, e expanda as suas otimizações com base nos resultados.