KISS –
K – Keep (Data Vault)
I – It (ETL in your Data Warehouse)
S – Small (lightweight processes aka short and easy SQL)
S – and simple (easy Inserts and Updates)
Auf dem 1. DDVUG Treffen hatten wir ein interessante Diskussion darüber, wo eigentlich die Datenmodellierung aufhört und Business Rules beginnen. Aufgehängt hatte sich dies an meiner Präsentation, in der es um einen Link ging, der eine 1:M (Hub A – (M) Link (1) – Hub B) Relation repräsentiert und über einen bi-temporalen Satelliten den gesteuert (end-dating) wird. So darf für jeden Eintrag im Hub B nur eine aktive Relation im Link existieren. Die Daten für das End-dating des Links kamen im von mir aufgeführten Beispiel bereits aus dem Quellsystem (Blogpost folgt bald).
Welche Zeit nehme ich für die Timelines in den Data Vault Entitäten? In meinen Projekten stellt sich immer wieder diese Frage. Dokumentiert das LoadDate im HUB, im LINK und im SAT den Load Date TimeStamp (LDTS) nach Dan Linstedt, oder doch die Transaction Time zu der Daten im Quellsystems entstanden sind? Oder besser die Extraktionszeit? Oder die Transaktionszeit der Datenbank1) zu der die Datenbank die Datensätze in die Tabellen speichert? Nicht einfach zu beantworten, oder?
Immer wieder kommt in Projekten die Frage auf, besser gesagt die Diskussion, ob Constraints in der Datenbank physisch sinnvoll sind oder nicht. Meist gibt es Vorgaben von DBAs oder durchsetzungsstarken ETLern, die eine generelle Abneigung gegen Constraints zu haben scheinen, dass Constraints nicht erwünscht sind. OK, diese Woche wurde mir wieder das Gegenteil bewiesen. Doch wie heißt es so schön: Ausnahmen ...
Auf dem #WWDVC und im Advanced Data Vault 2.0 Boot Camp haben wir ebenfalls über dieses Phänomen gesprochen. Das scheint weltweit zu existieren. Dazu hat kurz nach dem #WWDVC auch Kent Graziano einen Blogpost verfasst. Auf LinkedIn gab es dazu einige Kommentare.
Gut, wie argumentiert man am besten, bzw. was sind eigentlich die Vor- und Nachteile Constraints zu verwenden?
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