Dentro del mundo del Big Data podrás encontrar una gran variedad de herramientas y sistemas para llevar a cabo el manejo de los macrodatos a partir del proceso ETL (extract, transform, load). Por ejemplo, el hecho de realizar una carga en la base de datos de Data Warehouse como parte del procesamiento de los datos.
En efecto, este tipo de procesos exigen un conocimiento amplio y apropiado del tema, de manera que puedas encontrar las mejores soluciones para desarrollar el análisis de los datos de forma efectiva. Además, optimizan la facilidad del estudio del Big Data, por lo que es importante conocer estas alternativas.
Por este motivo, desde KeepCoding te presentamos unos tips para llevar a cabo la Carga en la base de datos.
¿Qué es Data Warehouse?
Antes de abordar los tips sobre la carga en la base de datos de Data Warehouse, debes recordar que el DW (Data Warehouse) es un almacén de datos, cuyo objetivo es contener datos que son necesarios para una organización.
Dentro de los objetivos principales que debes tener en cuenta para construir Data Warehouse se encuentran:
- En primer lugar, lograr la integración de los datos.
- El Data Warehouse es un sistema de base de datos relacional que consiste en el almacenamiento de una amplia cantidad de datos.
- Recolecta, salvaguarda y organiza la información de la empresa desde diferentes fuentes.
- Por otra parte, también lleva a cabo una segmentación de datos según su propósito de divulgación.
Tips de Carga en la base de datos de Data Warehouse
La carga en las tablas de tu Data Warehouse no siempre es ágil; de hecho, en ciertas ocasiones, requiere de una optimización que permite agilizar la ingesta. De esta manera, podrás cumplir con los requisitos de entrega o de publicación de la información que te exija la organización o el interés del procesamiento de los datos.
A continuación, te compartimos dos tips o consejos principales para llevar a cabo esta facilitación en la ingesta y entrega de los macrodatos en la base de datos de Data Warehouse:
- Tip 1: jugar con ciertos parámetros de configuración de la tabla (índices, commit interval, tipo de carga, etc).
- Tip 2: pushdown (cuando sea posible) en la base de datos de Data Warehouse.
Parámetros de base de datos de Data Warehouse
En primer lugar, saber cómo utilizar los parámetros de base de datos te ayudará a cumplir con los requisitos del estudio de los datos.
En la siguiente lista, te expondremos los principales parámetros de base de datos con los cuales podrás agilizar este proceso del Data Warehouse dentro de tu almacenaje y entrega de la información:
- Commit Interval: por defecto, este suele ser un valor relativamente bajo (10.000 registros por ejemplo). De hecho, subir el valor de commit hace que el proceso ETL (extraer, transformar y cargar los datos) no requiera ejecutar esta operación de “commit” tantas veces en la base de datos, de manera que acelera la ingesta.
- Tipo de carga: utilizar un modo de carga alternativo, en ocasiones, permite acelerar también la ingesta. En efecto, podrás implementar modos de carga “bulk” o utilizar “external loaders”. Por ejemplo, estos han dado buenos resultados en comparación con las cargas normales.
- Índices: el uso de índices es productivo para la explotación de la información en una base de datos, pero a menudo resulta contraproducente en la ingesta de datos. Por ello, es común “bajar” o “eliminar los índices” para acelerar la ingesta de los datos.
Pushdown
Como segundo tip para la Carga de base de datos de Data Warehouse se encuentra el pushdown. Este concepto es muy utilizado con tecnologías potentes de bases de datos de Data Warehouse como, por ejemplo, Oracle Extradata o Teradata.
Su funcionamiento consiste en trasladar todo el procesamiento posible a la base de datos de Data Warehouse, sin embargo, hay que hacerlo en el servidor o motor de la ETL (extraer, transformar y cargar).
Toda la lógica queda “pintada” en la ETL; no obstante, el procesamiento se deriva al servidor de base de los datos de Data Warehouse.
Continúa aprendiendo sobre el Big Data con KeepCoding
En el desarrollo de este post te hemos compartido dos tips de Carga en la base de datos como parte del proceso de un Data Warehouse. Sin embargo, este conocimiento necesita de otros factores de suma importancia para llevar a cabo un Data Warehouse efectivo y preciso en el procesamiento de los macrodatos. Por ello, desde KeepCoding te animamos a continuar aprendiendo sobre el Big Data y sus herramientas, sistemas y lenguajes.
Por esta razón, te aconsejamos echar un vistazo al Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning que tiene como objetivo prepararte para que domines los conocimientos necesarios para implantar cualquier arquitectura del mundo Big Data. ¡No te lo pienses más y matricúlate para empezar ahora!
