Erfahren Sie mehr über die Vor- und Nachteile der Verwendung von MDS-Stagingtabellen oder Web-Services zum Laden und Aktualisieren Ihrer Stammdaten. Finden Sie heraus, welche Methode Ihren Leistungs-, Flexibilitäts- und Sicherheitsanforderungen entspricht.

Staging tables are like the unsung heroes of data management - they do all the heavy lifting behind the scenes! 🏋️♂️ With the right setup, they can handle massive amounts of data without breaking a sweat, making sure your MDS web app stays as cool as a cucumber. 🥒 But remember, with great power comes great responsibility - you've got to keep those tables in check to avoid any data disasters. So, roll up your sleeves and get ready to manage those staging tables like a pro! 💪 #DataManagement #StagingTables #MDS

Last updated on 7. Sept. 2024

Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von MDS-Staging-Tabellen im Vergleich zu Webdiensten?

Bereitgestellt von KI und der LinkedIn Community

Master Data Services (MDS) ist ein Tool, mit dem Sie die Qualität Ihrer Stammdaten über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg verwalten und aufrechterhalten können. MDS bietet zwei Möglichkeiten, Ihre Daten zu laden und zu aktualisieren: Stagingtabellen und Webdienste. Beide Methoden haben ihre Vor- und Nachteile, je nach Ihren Anforderungen und Vorlieben. In diesem Artikel werden wir die Vor- und Nachteile der Verwendung von MDS-Staging-Tabellen im Vergleich zu Webdiensten vergleichen und gegenüberstellen.

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JL Suarez, MBA

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1 Staging-Tabellen

Stagingtabellen sind temporäre Tabellen, in denen die Daten gespeichert werden, die Sie in MDS laden oder aktualisieren möchten. Mit SQL Server Integration Services (SSIS) oder anderen Tools können Sie die Stagingtabellen mit Daten aus verschiedenen Quellen auffüllen und den MDS-Stagingprozess verwenden, um die Änderungen zu überprüfen und auf die MDS-Datenbank anzuwenden. Stagingtabellen bieten eine hohe Leistung und Skalierbarkeit und ermöglichen es Ihnen, große Datenmengen in Batches zu laden und zu aktualisieren, ohne die MDS-Webanwendung oder den Webdienst zu beeinträchtigen. Sie bieten auch Flexibilität und Kontrolle, sodass Sie die Datentransformations- und Validierungslogik anpassen und optimieren können, bevor Sie sie an MDS senden. Darüber hinaus ermöglichen Staging-Tabellen die Fehlerbehandlung und -wiederherstellung, sodass Sie Fehler vor oder nach dem MDS-Staging-Prozess überprüfen und korrigieren können. Sie bringen jedoch auch Nachteile mit sich, wie z. B. Komplexität und Wartung, Sicherheits- und Zugriffsprobleme sowie Synchronisierungs- und Konsistenzprobleme. Daher ist es wichtig, Stagingtabellen ordnungsgemäß zu erstellen und zu verwalten, Benutzern oder Anwendungen, die darauf zugreifen, entsprechende Berechtigungen und Rollen zu erteilen, vertrauliche Daten vor nicht autorisierten oder versehentlichen Änderungen zu schützen, das Laden/Aktualisieren von Daten zwischen Stagingtabellen/MDS-Datenbanken zu koordinieren und zu planen und potenzielle Konflikte/Diskrepanzen zu behandeln, die sich aus gleichzeitigen/verzögerten Datenvorgängen ergeben können.

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JL Suarez, MBA

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Staging tables are like the unsung heroes of data management - they do all the heavy lifting behind the scenes! 🏋️♂️ With the right setup, they can handle massive amounts of data without breaking a sweat, making sure your MDS web app stays as cool as a cucumber. 🥒 But remember, with great power comes great responsibility - you've got to keep those tables in check to avoid any data disasters. So, roll up your sleeves and get ready to manage those staging tables like a pro! 💪 #DataManagement #StagingTables #MDS

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Webdienste sind Anwendungsprogrammierschnittstellen

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Jeff Dean

MDM Professional
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Even though the data structure could be identical, analysis should be done on the performance implications of a one-time conversion versus on-going operations. While conversion could entail millions or even hundreds of millions of records, daily operations may only involve hundreds of updates. In general calling web services millions of times involves substantial overhead even if the call/response is only a tenth of a second it would take nearly 6 days to load 5 million records (multi-threading can help if contention can be avoided). In daily operations (even in a UX interaction) sub second response is fine, but this can be untenable for conversion time lines. In general, staging tables are a better option for massive volumes of data.

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