Schema on Write ist ein Datenspeichermodell, bei dem das Schema der Daten definiert werden muss, bevor die Daten geschrieben werden. Dadurch können die Daten mit bestimmten Regeln durchgesetzt werden und es wird sichergestellt, dass ein bestimmtes Maß an Datenintegrität erhalten bleibt.
Schema on Write bietet eine Reihe von Vorteilen, wie z. B. die Möglichkeit, Datenintegrität durchzusetzen, schnellere Anwendungsentwicklungszyklen zu ermöglichen, Speicherkosten zu senken und große Datensätze zu unterstützen.
Schema on Write wird durch ein Datenbankmanagementsystem implementiert, das eine schemabasierte Struktur unterstützt. Dadurch kann das Schema der Daten definiert werden, bevor die Daten in die Datenbank geschrieben werden.
Der größte Nachteil von Schema on Write ist, dass es restriktiv sein kann. Seine starre Struktur kann die Möglichkeit einschränken, schnell und einfach Änderungen am Schema vorzunehmen, wodurch die Implementierung neuer Funktionen erschwert wird. Außerdem kann es schwierig sein, die Datenbank zu skalieren, wenn die Datenmenge wächst.
Der Hauptunterschied zwischen Schema on Read und Schema on Write besteht darin, dass bei Schema on Read zuerst die Daten gelesen werden und dann das Schema angewendet wird. Bei Schema on Write muss das Schema definiert werden, bevor die Daten geschrieben werden.
Schema on Write eignet sich am besten für Anwendungen, bei denen die Datenintegrität eine Priorität ist und bei denen nicht zu erwarten ist, dass der Datensatz erheblich wächst. Es ist auch eine gute Wahl für Anwendungen, bei denen das Schema im Laufe der Zeit relativ konsistent bleiben wird.
Schema on Read ist eine Alternative zu Schema on Write, da es eine größere Flexibilität bei der Datenmanipulation ermöglicht. Darüber hinaus sind NoSQL-Datenbanken eine Option für dynamischere Datensätze, die im Laufe der Zeit voraussichtlich wachsen werden.
Um Schema on Write verwenden zu können, benötigen Sie ein Datenbankmanagementsystem, das eine schema-basierte Struktur unterstützt. Außerdem müssen Sie mit SQL vertraut sein, um das Schema definieren und pflegen zu können.
Zu den besten Praktiken für die Arbeit mit Schema on Write gehört es, das Schema zu definieren, bevor Daten geschrieben werden, sich der Grenzen des Schemas bewusst zu sein und die Bedeutung der Datenintegrität zu verstehen. Darüber hinaus ist es wichtig, die Skalierbarkeit der Datenbank zu berücksichtigen, wenn die Datenmenge wächst.
Ja, Hive verwendet einen Schema-on-Write-Ansatz, d. h., das Schema wird erzwungen, wenn Daten in die Tabelle geschrieben werden. Dies ermöglicht Flexibilität beim Hinzufügen neuer Daten zur Tabelle, da das Schema nicht im Voraus festgelegt werden muss. Es bedeutet jedoch, dass die Daten wohlgeformt sein müssen, um mit dem Schema kompatibel zu sein.
Schema on read ist ein Begriff, der den Prozess beschreibt, bei dem die Durchsetzung eines Schemas aufgeschoben wird, bis die Daten gelesen werden. Dieser Ansatz wird häufig in Data Lakes verwendet, wo Daten aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt und in ihrem unstrukturierten Rohformat gespeichert werden. Wenn die Daten später abgefragt werden, wird das Schema im laufenden Betrieb angewendet, um die Daten zu interpretieren. Dieser Ansatz bietet mehr Flexibilität als Schema on write, bei dem die Daten einem Schema entsprechen müssen, bevor sie gespeichert werden können.
Es gibt drei Arten von Schemata:
1. das physische Schema: Dies ist die niedrigste Abstraktionsebene und stellt die tatsächliche physische Struktur der Daten dar, wie z. B. das Dateisystemlayout oder die Tabellenstruktur der Datenbank.
2. Das logische Schema: Dies ist die nächste Abstraktionsebene und stellt die Struktur der Daten aus der Sicht des Benutzers dar. Eine Datenbank kann zum Beispiel eine Tabelle mit dem Namen "Mitarbeiter" haben, die aus mehreren Spalten besteht, darunter "Name", "Adresse" und "Gehalt". Das logische Schema würde die Beziehungen zwischen diesen Spalten definieren.
3. das View-Schema: Dies ist die höchste Abstraktionsebene und stellt die Daten so dar, wie sie von einem bestimmten Benutzer oder einer bestimmten Anwendung gesehen werden. Ein Ansichtsschema kann nur eine Teilmenge der Spalten aus dem logischen Schema enthalten und kann auch Beziehungen zwischen diesen Spalten definieren.
Es gibt fünf Arten von Schemata:
1. Das physische Schema ist die Gesamtstruktur der Datenbank. Es umfasst die Tabellen, Felder und die Beziehungen zwischen ihnen.
2. Das logische Schema ist die Organisation der Datenbank auf der konzeptionellen Ebene. Es umfasst die Entitäten, Attribute und Beziehungen zwischen ihnen.
3. das Viewschema ist die Organisation der Datenbank auf der Ebene der individuellen Benutzersicht. Es umfasst die vom Benutzer ausgewählten Felder, Tabellen und die Beziehungen zwischen ihnen.
4. das Anwendungsschema ist die Organisation der Datenbank auf der Ebene der einzelnen Anwendung. Es enthält die von der Anwendung ausgewählten Felder, Tabellen und Beziehungen zwischen ihnen.
5. Das globale Schema ist die Organisation der Datenbank auf der Ebene des gesamten Unternehmens. Es umfasst alle Felder, Tabellen und Beziehungen des Unternehmens.
Das SQL-Schema ist lesend. Das bedeutet, dass das Schema definiert wird, wenn die Daten aus der Datenbank gelesen werden. Das Schema ist nicht definiert, wenn die Daten in die Datenbank geschrieben werden.