Oracle Data Warehousing：ETLパイプラインと分析の構築

OracleでETLパイプラインとデータ分析を構築することが重要なのはなぜですか？ ETLはデータウェアハウスの中核であるため、データの抽出、変換、荷重を担当し、分析の基礎を築きます。 1）ETLパイプラインは、データ抽出、変換、負荷を含むOracle Data Integrator（ODI）を使用して設計および実行されます。 2）データ分析データの準備、探索、高度な分析のためにOracle Analytics Server（OAS）を使用して、企業がデータ駆動型の決定を下すのに役立ちます。

導入

ETLパイプラインと分析を構築することは、Oracle Data Warehousesについて話すとき、この不可欠な部分です。なぜETLパイプラインの構築がそれほど重要なのですか？ ETL（抽出、変換、負荷）はデータウェアハウスの中核であるため、さまざまなソースからデータを抽出し、それをデータウェアハウスに変換およびロードする責任があります。今日は、Oracleを使用して効率的なETLパイプラインを構築する方法と、データ分析を実行する方法に飛び込みます。

この記事では、効率的なETLパイプラインを設計および実装する方法、一般的なデータ変換手法について学び、Oracleの分析機能を使用してデータの洞察を得る方法を学びます。あなたがデータエンジニアであろうとデータアナリストであろうと、この記事では、実用的なガイダンスと洞察を提供します。

基本的な知識のレビュー

始める前に、Oracle Data Warehouseに関連するいくつかの重要な概念を簡単に確認しましょう。データウェアハウスは、クエリと分析用に特別に設計されたデータベースです。従来のOLTP（オンライントランザクション処理）データベースとは異なります。データウェアハウスは通常、履歴データを保存し、複雑なクエリおよび分析操作をサポートするために使用されます。

Oracleは、データ分析と視覚化のためのETLおよびOracle Analytics Server（OAS）のOracle Data Integrator（ODI）など、データ倉庫の構築とメンテナンスをサポートするための豊富なツールと機能を提供します。さらに、ディメンションテーブル、ファクトテーブル、スターモデル、スノーフレークモデルなど、いくつかの重要な概念があります。これらは、データウェアハウスを設計する際に考慮する必要があります。

コアコンセプトまたは関数分析

ETLパイプラインの定義と機能

ETLパイプラインは、データウェアハウスの中核です。ソースシステムからデータを抽出する責任があり、一連の変換の後、最終的にデータウェアハウスにロードされます。 ETLの役割は、データの動きだけでなく、より重要なことには、データの品質と一貫性を確保することです。

典型的なETLプロセスは、次の手順に分けることができます。

• 抽出：さまざまなデータソース（リレーショナルデータベース、フラットファイル、APIなど）からデータを抽出します。
• 変換：データウェアハウスの要件を満たすために、抽出されたデータのクリーン、標準化、集約、およびその他の操作。
• ロード：変換されたデータを通常はバッチでデータウェアハウスにロードします。

ETLパイプラインの仕組み

Oracleでは、ETLパイプラインの構築は通常、Oracle Data Integrator（ODI）を使用します。 ODIは、ドラッグアンドドロップを介してETLプロセスを設計できるグラフィカルインターフェイスを提供します。その作業原則は、次のように簡単に説明できます。

• データソースとターゲットの定義：最初に、データソースとターゲットデータベースの間の接続を定義する必要があります。
• 設計マッピング：ODIでは、マッピングとは、ソースからターゲットまでのデータフローパスを指します。グラフィカルインターフェイスを介して、データの抽出、変換、ロードルールを定義できます。
• 実行と監視：マッピング定義が完了すると、ETLタスクを実行し、ODIの監視ツールを介して実行と処理の結果を表示できます。

これが簡単なODIマッピングの例です。

 - ソーステーブルの定義テーブルsource_tableを作成します（
    ID番号、
    名前varchar2（100）、
    給与番号
）;

 - ターゲットテーブルを定義するテーブルターゲット_tableを作成します（
    ID番号、
    名前varchar2（100）、
    給与番号
）;

-TARGE_TABLE（ID、名前、給与）にマップ挿入を定義します
id、name、salary * 1.1 from source_tableを選択します。

この例は、ソーステーブルからデータを抽出し、給与の10％をターゲットテーブルに追加する単純なETLプロセスを示しています。

データ分析の定義と機能

データ分析とは、データを処理および分析することにより、貴重な情報と洞察を抽出することを指します。 Oracle Data Warehousesでは、通常、データ分析はOracle Analytics Server（OAS）を使用して実装されます。 OASは、データ探索、視覚化から高度な分析までのプロセス全体をサポートする強力なツールと機能を提供します。

データ分析の役割は、企業がデータ駆動型の意思決定を行い、ビジネスプロセスを最適化し、運用効率を改善するのを支援することです。たとえば、販売データを分析することにより、どの製品がより人気があり、どの地域が販売において優れたパフォーマンスを発揮し、それによってマーケティング戦略を調整することができます。

データ分析の仕組み

Oracleでは、データ分析には通常、次の手順が含まれます。

• データの準備：データウェアハウスから必要なデータを抽出し、必要なクリーニングと前処理を実行します。
• データ探索：OASの視覚化ツールを使用して、データの予備調査と分析を実施し、データのパターンと傾向を発見します。
• 高度な分析：統計モデルや機械学習アルゴリズムなどの高度な分析を使用して、データの詳細な分析を実施して予測と洞察を生成します。

簡単なOracle SQL Analysisクエリの例は次のとおりです。

 - 各部門の選択部門の平均給与をAVG_SALARYとして計算する
employee_tableから
グループごと
AVG_SALARY DESCによる注文;

このクエリは、基本的なデータ分析にOracle SQLを使用し、各部門の平均給与を計算し、降順で配置する方法を示しています。

使用の例

基本的な使用法

基本的なETLプロセスから始めましょう。 Oracle Data Warehouseにロードし、簡単な変換を行う顧客情報を含むCSVファイルがあるとします。

 - ターゲットテーブルを作成するテーブルCustomer_tableを作成します（
    ID番号、
    名前varchar2（100）、
    メールvarchar2（100）、
    カントリーvarchar2（50）
）;

-SQL*ローダーロードデータを使用したデータの読み込み
「customer.csv」を埋める
テーブルcustomer_tableに
「」によって終了したフィールド
オプションで '""
（
    ID、
    名前、
    メール、
    国
）;

 - カントリー名を標準形式に変換するなど、データを変換しますcustomer_table
country = caseを設定します
    国= 'アメリカ'から「アメリカ合衆国」
    国= 'uk'その後「イギリス」
    そうでなければ国
終わり;

このコードは、SQL*Loaderを使用してCSVファイルからデータをロードし、簡単な変換を実行する方法を示しています。

高度な使用

実際のアプリケーションでは、ETLプロセスがより複雑になる場合があります。たとえば、複数のデータソースからデータを抽出し、複雑な変換を実行し、ビジネスルールに従って異なるターゲットテーブルにロードする必要がある場合があります。

 - ソースを定義する表1
テーブルsource_table1を作成します（
    ID番号、
    名前varchar2（100）、
    給与番号
）;

 - ソースの定義表2
テーブルsource_table2を作成します（
    ID番号、
    部門varchar2（50）
）;

 - ターゲットテーブルを定義するテーブルターゲット_tableを作成します（
    ID番号、
    名前varchar2（100）、
    給与番号、
    部門varchar2（50）
）;

 - 複雑なETLプロセスインサートをtarget_table（id、name、salary、department）に定義します
S1.ID、S1.NAME、S1.SALARY *ケースを選択します
    S2.Department = 'Sales'の場合​​1.1
    S2.Department = 'Engineering'の場合1.2
    その他1.0
終了、s2。デパートメント
source_table1 s1から
s1.id = s2.idでsource_table2 s2に参加します。

このコードは、複数のソーステーブルからデータを抽出し、さまざまな部門に基づいて給与に異なるボーナスを作成し、最終的にターゲットテーブルにロードする方法を示しています。

一般的なエラーとデバッグのヒント

ETLパイプラインを構築する場合、データ型の不一致、データ品質の問題、パフォーマンスボトルネックなど、いくつかの一般的な問題に遭遇する可能性があります。ここにデバッグのヒントがあります。

• データ型の不一致：ソーステーブルとターゲットテーブルのデータ型が一貫していることを確認し、必要に応じてタイプ変換が実行されます。
• データ品質の問題：データの検証とクリーニングステップをETLプロセスに追加して、データの精度と一貫性を確保します。
• パフォーマンスボトルネック：SQLクエリを最適化し、インデックス、パーティション化、その他のテクノロジーを使用してETLパフォーマンスを向上させます。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、ETLパイプラインのパフォーマンスの最適化が重要です。いくつかの最適化の提案とベストプラクティスは次のとおりです。

• パーティションテーブルの使用：大量のデータボリュームを備えたデータウェアハウスの場合、パーティションテーブルを使用すると、クエリと読み込み性能が大幅に向上する可能性があります。
• SQLクエリの最適化：説明計画を使用して、クエリプランを分析し、インデックス作成と接続操作を最適化します。
• 並列処理：Oracleの並列処理関数を使用して、ETLタスクの実行を加速します。

 - パーティションテーブルを使用して、テーブルsales_tableを作成します（
    ID番号、
    日付、
    金額番号
）範囲別のパーティション（日付）（
    パーティションP1値（to_date（ '2023-01-01'、 'yyyy-mm-dd'））
    パーティションP2値（to_date（ '2024-01-01'、 'yyyy-mm-dd'））
    パーティションP3値が低い（maxvalue）
）;

-sql query select / * parallel（4） * / id、sum（rumant）as total_amountとして最適化
sales_tableから
to_date（ '2023-01-01'、 'yyyy-mm-dd'）とto_date（ '2023-12-31'、 'yyy-mm-dd'）の間の日付
ID別のグループ;

このコードは、パーティション化されたテーブルと並列処理を使用してETLパフォーマンスを最適化する方法を示しています。

一般に、効率的なETLパイプラインを構築し、データ分析を実行することは、Oracleデータウェアハウスのコアタスクです。この記事の紹介と例を通じて、これらのテクノロジーをよりよく理解し、適用し、実際のプロジェクトでより良い結果を達成できることを願っています。

以上がOracle Data Warehousing：ETLパイプラインと分析の構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。