Leitlinien und Einschränkungen guardrails

Der relationale Datenspeicher unterstützt maximal 200 Tabellen (Schemata).

Bei orchestrierten Kampagnen darf die Gesamtgröße eines einzelnen Schemas 100 GB nicht überschreiten.

Tägliche Aktualisierungen eines Schemas sollten auf weniger als 20 % der Gesamtzahl der Einträge beschränkt werden, um Leistung und Stabilität zu gewährleisten.

Relationale Daten sind das primäre Modell, das für die Anwendungsszenarien Aufnahme, Datenmodellierung und Segmentierung unterstützt wird.

Schemata, die dem Targeting dienen, müssen mindestens ein Identitätsfeld vom TypString enthalten, das einem definierten Identity-Namespace zugeordnet ist.

Die durchschnittliche Anzahl von Attributen pro Schema sollte 50 Spalten nicht überschreiten um Verwaltbarkeit und Leistung zu gewährleisten.

Profil und relationale Datenaufnahme sind erforderlich.

Alle Aufnahmen müssen über Change Data Capture-Quellen erfolgen:

• Für dateibasiert ist _change_request_type Feld erforderlich. Unterstützte Werte sind U (upsert) oder D (delete).

• Falls Cloud-basiert: Die Tabellenprotokollierung muss aktiviert sein.

Partielle Datensatzaktualisierungen sind nicht zulässig muss jede Zeile als vollständiger Datensatz angegeben werden.

Die Batch-Aufnahme für die Kampagnenorchestrierung ist auf einmal alle 15 Minuten begrenzt.

Die Aufnahmelatenz im relationalen Speicher beträgt in der Regel 15 Minuten bis 2 Stunden abhängig von:

• Datenvolumen

• System-Parallelität

• Art des Vorgangs (z. B. sind Einfügungen schneller als Aktualisierungen)

Beziehung Datenfluss zu Datensatz ist 1-1. Dies bedeutet, dass jeweils nur eine Quelle einen Datensatz befüllen kann. Um die Quelle zu wechseln, muss der vorhandene Datenfluss gelöscht und ein neuer Datenfluss mit der neuen Quelle erstellt werden.

Alle Schemata, einschließlich Faktentabellen, müssen einen Versionsdeskriptor enthalten, um eine ordnungsgemäße Versionskontrolle und Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.

Jede Tabelle muss über einen definierten Primärschlüssel verfügen, um Datenintegrität und nachgelagerte Vorgänge zu unterstützen.

Der bei der Erstellung des Datensatzes zugewiesene table_name ist dauerhaft und wird in allen Segmentierungs- und Personalisierungsfunktionen verwendet.

Im aktuellen Datenmodellierungs-Framework werden Feldergruppen nicht unterstützt.

In Zielgruppendefinitionen werden nur Skalarattribute unterstützt (Zuordnungen und Arrays sind nicht zulässig).

Segmentierungsaktivitäten basieren hauptsächlich auf relationalen Daten. Es können zwar Profildaten enthalten sein, doch kann die Verwendung großer Profildatensätze die Leistung beeinträchtigen.

Beschränkungen werden für die Anzahl der Profilattribute durchgesetzt, die sowohl in Batch- als auch in Streaming-Zielgruppen verwendet werden können. Das dient der Wahrung der Systemeffizienz.

Auflistungen werden vollständig unterstützt.

Gelesene Zielgruppen werden nicht zwischengespeichert, sondern bei jeder Kampagnenausführung wird eine vollständige Zielgruppenauswertung aus den zugrundeliegenden Daten ausgelöst.

Eine Optimierung wird dringend empfohlen, wenn Sie mit Definitionen für große oder komplexe Zielgruppen arbeiten, um die Leistung zu wahren.

Gespeicherte Zielgruppenaktivitäten sind statisch. Sie spiegeln die zum Zeitpunkt der Kampagnenausführung verfügbaren Daten wider.

Das Anhängen an eine Aktivität vom Typ „Gespeicherte Zielgruppe“ wird nicht unterstützt. Jede Änderung erfordert eine vollständige Überschreibung der Zielgruppe.