Schema on Read ist ein Ansatz für die Datenverwaltung, der es ermöglicht, Daten in ihrem ursprünglichen Format zu speichern, ohne sie im Voraus zu strukturieren. Anstatt ein Schema zu definieren, bevor die Daten gespeichert werden, werden die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert, und das Schema wird von den Anwendungen, die die Daten verarbeiten, angewendet. Dieser Ansatz bietet eine enorme Flexibilität für die Datenverwaltung und ermöglicht die Speicherung von Daten mit minimalem Aufwand im Vorfeld.
Einer der Hauptvorteile von Schema on Read ist die schnellere und einfachere Speicherung von Daten. Ohne ein Schema im Voraus definieren zu müssen, können Sie Daten in ihrem ursprünglichen Format speichern, was oft schneller ist als ein Schema zu definieren. Da das Schema von den Anwendungen angewendet wird, die die Daten verarbeiten, können Sie außerdem problemlos Änderungen am Schema vornehmen, ohne die Daten selbst ändern zu müssen.
Einer der Hauptnachteile von Schema on Read ist, dass es schwierig sein kann, die Daten abzufragen. Da das Schema nicht im Voraus definiert ist, kann es schwierig sein, zu wissen, welche Art von Daten in der Datenbank vorhanden ist und wie sie abgefragt werden können. Da die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden, kann es außerdem schwierig sein, eventuelle Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten zu erkennen.
Um Schema on Read zu implementieren, müssen Sie sich für eine Datenspeichertechnologie entscheiden, die die Speicherung von Daten in ihrem Originalformat unterstützt. Zu den gängigen Datenspeichertechnologien, die diesen Ansatz unterstützen, gehören NoSQL-Datenbanken, wie MongoDB, und Objektspeicher, wie Amazon S
Schema on Read wird am häufigsten in Anwendungen verwendet, die schnell wechselnde Datenanforderungen haben. Da das Schema geändert werden kann, ohne dass die Daten selbst geändert werden müssen, ist es einfacher, sich an veränderte Datenanforderungen anzupassen. Da die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden, kann es außerdem die Arbeit mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten erleichtern.
Eine der besten Praktiken für die Implementierung von Schema on Read besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten in einem Format gespeichert werden, das leicht abzufragen ist. Außerdem sollten Sie sicherstellen, dass die Anwendungen, die die Daten verarbeiten, in der Lage sind, das Schema beim Lesen anzuwenden. Schließlich sollten Sie sicherstellen, dass Sie eine Strategie für den Umgang mit Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten entwickelt haben.
Schema on Read bietet mehrere Vorteile für die Datenverwaltung. Es ist eine schnellere und einfachere Möglichkeit, Daten zu speichern, da das Schema von den Anwendungen angewendet wird, die die Daten verarbeiten. Außerdem ist es einfacher, sich an veränderte Datenanforderungen anzupassen, da das Schema geändert werden kann, ohne dass die Daten selbst verändert werden müssen. Schließlich kann es die Arbeit mit unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten erleichtern, da die Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden.
Wenn Schema on Read nicht der richtige Ansatz für Ihre Datenmanagementanforderungen ist, gibt es mehrere Alternativen. Eine Alternative ist Schema on Write, bei der das Schema im Voraus definiert wird, bevor die Daten gespeichert werden. Eine andere Alternative ist die Verwendung eines strukturierten Datenformats wie XML oder JSON, das eine vorgegebene Struktur für die Daten bietet. Schließlich können Sie einen hybriden Ansatz verwenden, der Elemente von Schema on Read und Schema on Write kombiniert.
Es gibt drei Arten von Schemata: das kognitive Schema, das affektive Schema und das Verhaltensschema. Das kognitive Schema ist ein mentales Modell der Welt, das uns hilft, Informationen zu verstehen und zu behalten. Das affektive Schema besteht aus einer Reihe von Emotionen und Überzeugungen, die unser Verhalten steuern. Das Verhaltensschema ist eine Reihe von Gewohnheiten und Routinen, denen wir folgen.
Schema on read ist der Prozess der Ableitung des Schemas eines Datensatzes beim ersten Lesen des Datensatzes. Dies steht im Gegensatz zu schema on write, wo das Schema beim ersten Schreiben des Datensatzes definiert wird. Bei schema on read kann das Schema jederzeit geändert werden, ohne dass sich dies auf die Daten selbst auswirkt. Dies macht es ideal für die Arbeit mit Daten, die sich ständig ändern, wie z. B. in einem Data Warehouse.
Es gibt fünf Arten von Schemata:
1. der erste Typ ist das Wahrnehmungsschema, das auf unseren Sinnen basiert und uns hilft, unsere Umgebung wahrzunehmen.
2. Die zweite Art ist das motorische Schema, das uns hilft, Bewegungen zu planen und auszuführen.
3. das sprachliche Schema, das uns hilft, Sprache zu verstehen und zu benutzen.
4. die vierte Art ist das kognitive Schema, das uns hilft, zu denken und zu folgern.
5. Der fünfte Typ ist das soziale Schema, das uns hilft, mit anderen zu interagieren.
Ein Schema ist ein System zur Organisation von Daten, das zur Beschreibung der Struktur einer Datenbank verwendet werden kann. Es kann verwendet werden, um Informationen über die Beziehungen zwischen den Daten in einer Datenbank zu speichern.
Es gibt zwei Arten von Schemata:
1. das relationale Schema, das die Struktur einer Datenbank beschreibt, die auf den Beziehungen zwischen den Daten beruht.
2. Das XML-Schema, d.h. die Struktur eines XML-Dokuments, das die Beziehungen zwischen den Elementen des Dokuments definiert.