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MySQL は、さまざまなアプリケーションや Web サイトの開発で広く使用されている、人気のあるリレーショナル データベース管理システムです。実際のアプリケーションでは、統合管理と分析のためにデータを MySQL に統合する必要があります。この記事では、ETL、ELT、CDC などの MySQL のデータ統合テクノロジを紹介します。
ETL は、データ ソースからデータを抽出し、適切な形式と構造に変換して、そのデータをターゲット リポジトリまたはターゲット リポジトリにロードするプロセスです。データウェアハウス 。 ETL ツールには通常、使いやすいグラフィカル ユーザー インターフェイスが備わっており、ユーザーがデータの抽出、変換、読み込みのワークフローを確立するのに役立ちます。 ETL ツールは大規模なデータ統合タスクに非常に役立ち、ユーザーが複雑なデータ変換とクリーニングを迅速に実装するのに役立ちます。
MySQL で、ETL ツールを使用してデータ統合を行う手順は次のとおりです。
1) データ ソースからデータを抽出するには、MySQL に付属のコマンド ライン ツールを使用するか、 Sqoop などのサードパーティ ツール;
2) ETL ツールを使用してデータ変換ルールを作成し、データをターゲット テーブルで必要な形式と構造に変換します;
3 ) 変換されたデータを MySQL データベースにロードします。
ETL の利点は、データの抽出および変換プロセス中にデータ クリーニングを実行して、データの一貫性と正確性を確保できることです。欠点は、データ量が大きいため、データ統合時間が比較的長くなる可能性があり、ETL ツールでのデータ変換の必要性により、大量のシステム リソースが占有される可能性があることです。
ETL と比較すると、ELT は ETL ツールでデータ変換を実行する必要はありませんが、ターゲット ウェアハウスで SQL ステートメントを使用してデータの変換とクリーニングを行います。これにより、データ変換中のシステム リソースの消費が削減され、データの統合と処理プロセスが高速化されます。 MySQL では、LOAD DATA ステートメントまたは INSERT ステートメントを使用してデータを MySQL にロードし、SQL ステートメントを使用してデータのクリーニングと変換を行うことができます。 ETL と比較した ELT の主な利点は、効率が高く、操作が簡単であることです。
ただし、ELT の欠点は、ターゲット データベースでのデータ変換が必要なことであり、ターゲット データベースが不安定であったり、問題が発生したりすると、データ統合プロセス全体の安定性と信頼性に影響を与える可能性があります。また、ELTは対象データベースの性能や動作環境に依存するため、対象データベースの最適化と管理が必要です。
CDC (Change Data Capture) は、データ ソースの変更をキャプチャし、ターゲット データベースにリアルタイムで転送するために使用されるデータ統合テクノロジです。 CDC は通常、データ ソースをポーリングするかトリガーを使用してデータ ソース内の変更をキャプチャし、その変更をターゲット データベースに送信します。 MySQL では、CDC 操作にレプリケーションまたはトリガーを使用できます。
レプリケーションは、ある MySQL データベース サーバーから別の MySQL データベース サーバーにデータをコピーするテクノロジーです。レプリケーションでは非同期イベント レプリケーションを使用し、プライマリ サーバーでバイナリ ログを有効にする必要があります。メイン サーバー上のデータが変更されると、MySQL はイベントをバイナリ ログに記録し、そのログをネットワーク経由でバックアップ サーバーに送信し、バックアップ サーバーがイベント ログを受信すると、そのイベントを自身のデータベースに適用します。レプリケーションによりリアルタイムのデータ同期を実現できますが、ネットワーク遅延とデータ セキュリティの問題を考慮する必要があります。
トリガーは MySQL テーブルに定義された操作で、テーブル内のデータが変更されると、システムは特定のコードを自動的に実行します。トリガーを使用すると、MySQL テーブル内のデータをキャプチャして変換し、そのデータをターゲット データベースに送信できます。トリガーを使用して CDC を実装するには、複雑なコードを記述し、データの冗長性とデータ セキュリティの問題に対処する必要があります。
概要
MySQL では、ETL、ELT、および CDC が一般的に使用されるデータ統合テクノロジです。 ETL と ELT は大規模なデータ統合タスクに適しており、複雑なデータ変換とクリーニングを実現できます。 CDC はリアルタイムのデータ同期を実現できますが、データの冗長性とデータ セキュリティの問題を考慮する必要があります。ユーザーは実態に応じて適切なデータ統合技術を選択し、最適化・管理する必要があります。
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