Servicios de middleware: selección de datos y extracciones
Video: extraccion de datos de una web para una base de datos sql 1 parte
El propósito principal de la selección de datos y el servicio es -extracción seleccionar a partir de (encontrar en) una fuente de datos los datos que desea mover en el almacén de datos y luego extraer (Sacar) esos datos en una forma que puede ser preparado por los servicios de control de calidad.
Puede utilizar uno de dos tipos diferentes de servicios de selección y extracción de su entorno de almacenamiento de datos:
Get ‘em todo y ordenar a ellos más tarde: Encontrar y extraer todos los elementos de datos en una fuente que desea cargar en su almacén de datos, independientemente de si un elemento específico que se ha extraído previamente.
Orientado al cambio: Buscar y extraer sólo los elementos de datos que han sido ya sea recién añadidos a la fuente de datos o actualizado desde la última extracción.
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El primer tipo de servicio requiere menos lógica compleja con el fin de realizar la extracción. Pero usted tiene que tratar con volúmenes más grandes (a veces, volúmenes mucho más grandes) de datos que con el segundo tipo, el servicio orientada al cambio.
El método orientada al cambio de la selección y la extracción es bastante sencillo cuando la fuente es una base de datos relacional que tiene una marca de tiempo que puede utilizarse para detectar cuando se añadió una fila de datos o de la última actualización.
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Puede comparar una fila de datos en contra de la fecha y hora de la última proceso de extracción de datos para determinar si necesita ser seleccionado y extraído. Sin embargo, cuando los datos se almacenan en un archivo que no tiene una marca de tiempo (un archivo VSAM, por ejemplo), este proceso puede ser mucho más difícil.
Usted también puede hacer frente a un desafío cuando los datos fuente ha sido borrado de un archivo o una base de datos. Si las reglas de negocio para su entorno de almacenamiento de datos de llamada para la supresión de los datos correspondientes de la bodega, debe tener una manera de detectar supresiones que se hicieron desde el último proceso de extracción para asegurar que las deleciones apropiadas se hacen en su almacén.
El resultado de la selección y extracción es, así, un extracto de datos que está listo para someterse a un procesamiento adicional: la salida a la calidad de los datos.