मैं लगभग बीस वर्षों से चुस्त डेटाबेस तकनीकों का अभ्यास कर रहा हूँ। इन तकनीकों का मेरा उपयोग एक निर्धारित योजना के रूप में शुरू नहीं हुआ; बल्कि, यह समय के साथ विकसित हुआ जब मैंने विभिन्न परियोजनाओं पर परामर्श किया। तेजी से काम करने के तरीकों की तलाश करना और अधिक ग्राहक संपर्क के साथ यह समझ में आया।
मैं कम से कम तीन प्रकार की चुस्त डेटाबेस तकनीकों के बारे में सोच सकता हूँ:
- डेटा मॉडलिंग
- डेटा वेयरहाउस विकास
- डेटाबेस रिवर्स इंजीनियरिंग
फुर्तीली डेटा मॉडलिंग
कई लोग डेटा मॉडलिंग को एक श्रमसाध्य कार्य मानते हैं। लेकिन ऐसा होना जरूरी नहीं है। आप डेटा मॉडलिंग को पीछे के कमरे से बाहर ले जा सकते हैं और इसे ग्राहक के सामने कर सकते हैं। आप सोच सकते हैं कि ग्राहकों को तकनीकी गड़बड़ी से दूर रखा जाएगा, लेकिन ऐसा नहीं है। व्यावसायिक कर्मचारियों में अपने काम के लिए एक जुनून होता है और वे कहाँ जाना चाहते हैं, इस बारे में एक दृष्टिकोण रखते हैं। वे एक रोडब्लॉक के बजाय आईटी को एक सूत्रधार के रूप में पाकर रोमांचित हैं।
चुस्त डेटा मॉडलिंग के लिए, एक डेवलपर को निम्न कार्य करने होंगे:
- डेटा मॉडलिंग अवधारणाओं और डेटा मॉडलिंग टूल के साथ धाराप्रवाह बनें।
- अपने पहले कुछ समय के लिए अपने आप को एक दोस्ताना भीड़ प्राप्त करें। जब तक आप आत्मविश्वास हासिल नहीं कर लेते, तब तक आपको दर्शकों को पोषित करने के लिए अपनी तकनीकों को आज़माने की ज़रूरत है।
- ऑडियंस में कम से कम एक बिजनेस चैंपियन रखें - कोई ऐसा व्यक्ति जो आपके काम का आउटपुट प्राप्त करे, कोई ऐसा व्यक्ति जो व्यवसाय को गहराई से समझता हो और दूसरों को आम सहमति बनाने में मदद करेगा।
- एक स्पष्ट लक्ष्य और व्यावसायिक औचित्य के साथ एक ठोस परियोजना है।
चुस्त डेटा मॉडलिंग के साथ, डेवलपर्स जल्दी से काम करते हैं और बार-बार मॉडल संशोधन करते हैं। मैं चाहता हूं कि डेटा मॉडलिंग सत्र दो घंटे से अधिक न चले। ये सत्र गहन हैं, जिसमें हर कोई विचारों के इर्द-गिर्द बल्लेबाजी करता है। दो घंटे के बाद, प्रतिभागियों को आराम की आवश्यकता होगी। आपको मॉडल को साफ करने और दस्तावेज़ीकरण के साथ पकड़ने के लिए भी समय की आवश्यकता होगी।
चुस्त तकनीक डेटा मॉडलिंग के सभी पहलुओं पर लागू होती है, जिसमें दिन-प्रतिदिन के परिचालन सिस्टम, डेटा वेयरहाउस, मास्टर डेटा मॉडल और एंटरप्राइज़ डेटा मॉडल शामिल हैं।
फुर्तीली डेटा वेयरहाउस विकास तकनीक
जब आप डेटा वेयरहाउस बना रहे हों तो चुस्त तकनीक भी महत्वपूर्ण होती है। विशेष रूप से, ऐसे दो क्षेत्र हैं जहां हम इन तकनीकों को वेयरहाउस विकास में लागू कर रहे हैं।
पहला है डेटा स्टेजिंग . परिचालन स्रोतों से गोदाम को उचित रूप से बफर करने के लिए मध्यस्थ स्टेजिंग टेबल का उपयोग करना एक अच्छा अभ्यास है। स्टेजिंग टेबल ऑपरेशनल डेटा की नकल करते हैं और मेटाडेटा जैसे सोर्स सिस्टम, प्रोसेसिंग डेट, इफेक्टिव टाइमस्टैम्प और एक्सपायरी टाइमस्टैम्प जोड़ते हैं। वर्तमान में, अधिकांश डेवलपर्स कस्टम ईटीएल कोड के साथ स्टेजिंग डेटा संसाधित करते हैं। (ETL एक्स्ट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड के लिए एक संक्षिप्त शब्द है।) कम से कम एक टूल (A2B डेटा) है जो स्टेजिंग टेबल स्कीमा के निर्माण और जनसंख्या को स्वचालित करता है।
हम वेयरहाउस डेटा प्रोसेसिंग में सुधार . के लिए चुस्त तकनीकों का भी उपयोग कर रहे हैं . इसके लिए हम ETL और SQL के मिश्रण का पक्ष लेते हैं। ईटीएल का उपयोग जटिल तर्क के साथ कोर टेबल के लिए किया जाता है, जबकि एसक्यूएल का उपयोग परिधीय तालिकाओं के लिए किया जाता है - और एक विशिष्ट गोदाम में बहुत सारे होते हैं। ईटीएल की तुलना में एसक्यूएल लिखना लगभग 10 गुना तेज है। SQL कोड विकसित करना और परीक्षण करना भी आसान है। उचित रूप से, आप लगभग आधे तालिकाओं के लिए ETL को SQL से बदलने की अपेक्षा कर सकते हैं; सटीक राशि वेयरहाउस जटिलता और आपके SQL कौशल पर निर्भर करती है।
इन सुधारों से ईटीएल कोड की मात्रा कम हो जाती है जिसे लिखने की आवश्यकता होती है, जहां इसे सबसे अधिक मूल्यवान है:एकीकृत और संसाधित करने के लिए कई स्रोतों वाले बड़े डेटा सेट के लिए।
डेटाबेस रिवर्स इंजीनियरिंग में चपलता
हम रिवर्स इंजीनियरिंग के दौरान चुस्त तकनीकों का भी उपयोग करते हैं। रिवर्स इंजीनियरिंग एक मौजूदा डिज़ाइन लेती है और अंतर्निहित तार्किक इरादे का अनुमान लगाने के लिए पीछे की ओर काम करती है। डेटाबेस रिवर्स इंजीनियरिंग में विभिन्न प्रेरणाएँ हो सकती हैं। हो सकता है कि आप एक डेटाबेस प्लेटफॉर्म से दूसरे में कनवर्ट कर रहे हों। या आप रखरखाव उद्देश्यों के लिए मॉडल को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश कर रहे होंगे। या हो सकता है कि आप नए सॉफ़्टवेयर द्वारा विचार किए जाने के लिए स्कीमा में निहित आवश्यकताओं को उबारने का प्रयास कर रहे हों।
हम आम तौर पर मौजूदा स्कीमा का विश्लेषण करके शुरू करते हैं। एक स्कीमा अक्सर उपलब्ध होता है और यह कुछ ऐसा है जिसे हम जल्दी से अध्ययन कर सकते हैं। हम इसे अन्य संसाधनों, जैसे दस्तावेज़ीकरण, डेटा और डेवलपर वार्तालापों के साथ बढ़ा सकते हैं।
स्कीमा का अध्ययन करने के लिए डेटा मॉडलिंग टूल एक महत्वपूर्ण संसाधन है। अधिकांश उपकरण SQL स्कीमा को आयात कर सकते हैं ताकि आप तालिकाओं को देख सकें और वे एक साथ कैसे जुड़ते हैं। अक्सर, यह रिवर्स इंजीनियरिंग विश्लेषण के लिए पर्याप्त होता है।
फुर्तीली डेटाबेस तकनीक:द टेकअवे
फुर्तीली विकास एक लोकप्रिय विषय है जिसमें कई डेटाबेस निहितार्थ हैं। डेटा मॉडलिंग, डेटा वेयरहाउस डेवलपमेंट और डेटाबेस रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए एक चुस्त दृष्टिकोण मददगार है।
माइकल ब्लाहा एक सलाहकार और प्रशिक्षक है, जो डेटाबेस को कंसीव करने, आर्किटेक्चर करने, मॉडलिंग करने, डिजाइन करने और ट्यूनिंग करने में माहिर है। उन्होंने दुनिया भर के दर्जनों संगठनों के साथ काम किया है। डॉ ब्लाहा ने सात अमेरिकी पेटेंट, सात किताबें, कई लेख और दो वीडियो पाठ्यक्रम लिखे हैं। उनका सबसे हालिया प्रकाशन है एजाइल डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन O'Reilly से वीडियो कोर्स। उन्होंने सेंट लुइस में वाशिंगटन विश्वविद्यालय से डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त की, और शेनेक्टैडी, न्यूयॉर्क में जीई ग्लोबल रिसर्च के पूर्व छात्र हैं। आप उनके लिंक्डइन प्रोफाइल पर या superdataguy.com पर अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
