Configurazione dei metodi di replica

I metodi Replication e le verifiche vengono utilizzati per identificare dati nuovi o aggiornati nelle tabelle del database. Impostarle correttamente è fondamentale per garantire sia la precisione dei dati che tempi di aggiornamento ottimizzati. Questo argomento si concentra sui metodi di replica.

Quando vengono sincronizzate nuove tabelle in Gestione Date Warehouse, viene scelto automaticamente un metodo di replica per la tabella. I vari metodi di replica, l'organizzazione delle tabelle e il comportamento dei dati delle tabelle consentono di scegliere il metodo di replica più adatto alle tabelle.

Quali sono i metodi di replica?

I metodi Replication rientrano in tre gruppi: Incremental, Full Table e Paused.

Incremental Replication significa che Commerce Intelligence replica solo dati nuovi o aggiornati a ogni tentativo di replica. Poiché questi metodi riducono notevolmente la latenza, Adobe consiglia di utilizzarla ove possibile.

Full Table Replication significa che Commerce Intelligence replica l'intero contenuto di una tabella a ogni tentativo di replica. A causa della quantità potenzialmente elevata di dati da replicare, questi metodi possono aumentare la latenza e i tempi di aggiornamento. Se una tabella contiene colonne con marca temporale o datetime, l'Adobe consiglia di utilizzare un metodo Incremental.

Paused indica che la replica per la tabella è stata interrotta o sospesa. Commerce Intelligence non verifica la presenza di dati nuovi o aggiornati durante un ciclo di aggiornamento. Ciò significa che non viene replicato alcun dato da una tabella con questo metodo di replica.

Metodi di replica incrementali incremental

Modificato a (più ideale)

Il metodo di replica Modified At utilizza una colonna datetime, che viene compilata quando si crea e quindi si aggiorna una riga in seguito alla modifica dei dati, per trovare i dati da replicare. Questo metodo è progettato per l'utilizzo con tabelle che soddisfano i seguenti criteri:

Oltre a questi criteri, Adobe consiglia di indicizzare la colonna datetime utilizzata per la replica Modified At, in quanto consente di ottimizzare la velocità di replica.

Durante l'esecuzione dell'aggiornamento, i dati nuovi o modificati vengono identificati ricercando le righe con un valore nella colonna datetime che si è verificato dopo l'aggiornamento più recente. Quando vengono rilevate nuove righe, queste vengono replicate nella Data Warehouse. Le eventuali righe presenti in Gestione Date Warehouse vengono sovrascritte con i valori di database correnti.

Ad esempio, una tabella può avere una colonna denominata modified\_at che indica l'ultima modifica dei dati. Se l'aggiornamento più recente è stato eseguito martedì a mezzogiorno, verranno cercate tutte le righe con un valore modified\_at maggiore di martedì a mezzogiorno. Tutte le righe individuate che sono state create o modificate a partire da mezzogiorno di martedì vengono replicate nella Data Warehouse.

Lo sapevi?
Anche se il database non supporta attualmente un metodo di replica di Incremental, è possibile apportare modifiche al database che consentirebbero l'utilizzo di Modified At o Single Auto Incrementing PK.

Modified At non è solo il metodo di replica più ideale, ma anche il più veloce. Questo metodo non solo produce un notevole aumento di velocità con set di dati di grandi dimensioni, ma non richiede anche la configurazione di un'opzione di ricontrollo. Altri metodi devono scorrere un'intera tabella per identificare le modifiche, anche se è stato modificato un piccolo sottoinsieme di dati. Modified At esegue l'iterazione solo di quel piccolo sottoinsieme.

Singola chiave primaria con incremento automatico

Auto Incrementing è un comportamento che assegna in sequenza le chiavi primarie alle righe. Se una tabella è Auto Incrementing e la chiave primaria più alta della tabella è 1.000, il valore primario successivo è 1.001 o superiore. Una tabella che non utilizza il comportamento Auto Incrementing può assegnare un valore di chiave primaria inferiore a 1.000 o passare a un numero molto più grande, ma questo valore non viene comunemente utilizzato.

Questo metodo è progettato per replicare nuovi dati da tabelle che soddisfano i seguenti criteri:

Quando una tabella utilizza la replica di Single Auto Incrementing Primary Key, i nuovi dati vengono rilevati ricercando valori di chiave primaria superiori al valore massimo corrente nella Data Warehouse. Se ad esempio il valore di chiave primaria più alto nella Data Warehouse è 500, quando viene eseguito l'aggiornamento successivo verranno cercate le righe con valori di chiave primaria pari o superiori a 501.

Aggiungi data

Il metodo Add Date funziona in modo simile al metodo Single Auto Incrementing Primary Key. Invece di utilizzare un numero intero per la chiave primaria della tabella, questo metodo utilizza una colonna timestamped per verificare la presenza di nuove righe.

Quando una tabella utilizza la replica Add Date, i nuovi dati vengono rilevati ricercando valori con marca temporale maggiori dell'ultima data sincronizzata con la Data Warehouse. Ad esempio, se l’ultimo aggiornamento è stato eseguito il 20/12/2015 09:00:00, tutte le righe con una marca temporale maggiore di questa verranno contrassegnate come nuovi dati e replicate.

Metodi di replica a tabella completa fulltable

Tabella completa

La replica di Full table aggiorna l'intera tabella ogni volta che vengono rilevate nuove righe. Questo è di gran lunga il metodo di replica meno efficiente, perché tutti i dati devono essere rielaborati durante ogni aggiornamento, supponendo che vi siano nuove righe.

Le nuove righe vengono rilevate eseguendo una query nel database all'inizio del processo di sincronizzazione e contando il numero di righe. Se il database locale contiene più righe di Commerce Intelligence, la tabella verrà aggiornata. Se i conteggi delle righe sono identici o se Commerce Intelligence contiene più righe rispetto al database locale, la tabella verrà ignorata.

Ciò solleva il punto importante che la replica di Full Tablenon è compatibile quando:

In uno degli scenari sopra indicati, la replica di Full Table non rileva alcuna modifica e i dati diventano obsoleti. A causa dell'inefficienza di questo metodo di replica e dei requisiti indicati in precedenza, la replica di Full Table è consigliata solo come ultima risorsa.

Batch chiave primaria

Quando una tabella utilizza Primary Key Batch (batch PK), i nuovi dati vengono rilevati contando le righe all'interno di intervalli, o batch, di valori di chiave primaria. Anche se in genere questo viene utilizzato con numeri interi, anche i valori di testo possono essere ordinati in modo da consentire al sistema di definire intervalli costanti.

Ad esempio, supponiamo che un aggiornamento esegua ed esegua un conteggio di righe per l’intervallo di chiavi da 1 a 100. In questo aggiornamento, il sistema trova e registra 37 righe. Nel prossimo aggiornamento, viene eseguito di nuovo un conteggio di righe sull’intervallo 1-100 e trova 41 righe. Poiché esiste una differenza nel numero di righe rispetto all’ultimo aggiornamento, il sistema controlla tale intervallo (o batch) in modo più dettagliato.

Questo metodo ha lo scopo di replicare i dati da tabelle che soddisfano i seguenti criteri:

Questo metodo non è ideale, in quanto è incredibilmente lento a causa della quantità di elaborazione che deve verificarsi per esaminare i batch e trovare le modifiche. L’Adobe consiglia di non utilizzare questo metodo, a meno che non sia impossibile apportare le modifiche necessarie per supportare gli altri metodi di replica. Se è necessario utilizzare questo metodo, i tempi di aggiornamento dovrebbero aumentare.

Impostazione dei metodi di replica

I metodi di replica sono impostati tabella per tabella. Per impostare un metodo di replica per una tabella, sono necessarie le autorizzazioni Admin in modo da poter accedere a Data Warehouse Manager.

Osservare l'intero processo:

Ritorno a capo

Per terminare, avete creato questa tabella che confronta i vari metodi di replica. È molto utile quando si seleziona un metodo per le tabelle della Data Warehouse.

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