El término "Schema on Write" se refiere al proceso de definir la estructura de los datos antes de que se escriban en un sistema de almacenamiento. Esto contrasta con el "Schema on Read", donde la estructura de los datos no se define hasta que se leen de un sistema de almacenamiento.
El esquema en escritura se utiliza a menudo en los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), donde la estructura de los datos se define mediante un esquema que se utiliza para generar una base de datos. Este esquema suele ser creado por un administrador de bases de datos (DBA) antes de que los datos se escriban en la base de datos.
El esquema en escritura también puede utilizarse en bases de datos no relacionales, como las bases de datos NoSQL. En estos sistemas, los datos no suelen estar estructurados por un esquema. En su lugar, los datos se escriben en la base de datos sin una estructura predefinida, y la estructura se impone cuando los datos se leen de la base de datos.
¿Es el lago de datos un esquema de lectura?
Sí, los lagos de datos son de esquema en lectura. Esto significa que cuando los datos se ingieren en el lago, no se les asigna un esquema. En cambio, el esquema se aplica cuando se consultan los datos. Esto ofrece a los usuarios mucha más flexibilidad a la hora de consultar y analizar los datos.
¿Cuáles son los diferentes tipos de esquemas?
Un esquema es un plan que define la estructura de una base de datos. Incluye las relaciones entre las diferentes tablas y campos de la base de datos. Hay tres tipos principales de esquemas:
1. Esquema en estrella
2. Esquema en copo de nieve 2. Esquema de copo de nieve
3. Esquema de constelación de hechos
Un esquema de estrella es el tipo de esquema más simple, y es el más común. Consiste en una única tabla central, que contiene todos los datos, y una serie de tablas más pequeñas que contienen cada una un subconjunto de los datos. La ventaja de este esquema es que es fácil de entender y consultar. La desventaja es que puede ser ineficiente, ya que todos los datos se almacenan en una tabla.
Un esquema en copo de nieve es similar a un esquema en estrella, pero la tabla central se divide en múltiples tablas más pequeñas. Esto puede ser ventajoso si se accede con frecuencia a los datos de diferentes maneras, ya que reduce la cantidad de datos que hay que leer de la base de datos. La desventaja es que puede ser más complejo de consultar, ya que los datos están repartidos en múltiples tablas.
Un esquema de constelación de hechos es el tipo de esquema más complejo. Se compone de varios esquemas en estrella, cada uno de los cuales representa un aspecto diferente de los datos. La ventaja de este esquema es que es muy flexible y puede utilizarse para representar los datos de múltiples maneras. La desventaja es que puede ser difícil de consultar, ya que los datos están repartidos en múltiples tablas.
¿Por qué el esquema hive está en lectura?
Hive es una herramienta de infraestructura de almacén de datos para procesar datos estructurados en Hadoop. NO es una base de datos relacional. Por lo tanto, en Hive, el esquema sólo se utiliza para describir la estructura de los datos con el fin de leer, no para almacenar o escribir datos.
Esto tiene algunas implicaciones:
1) Cuando los datos se leen por primera vez en Hive, el esquema se utiliza para interpretar y validar los datos.
2) Una vez que los datos se almacenan en Hive, el esquema no se utiliza cuando los datos se leen de nuevo.
3) Si los datos cambian, por ejemplo si se añaden nuevas columnas, el esquema puede actualizarse para reflejar esos cambios.
4) Si se eliminan los datos, el esquema no se ve afectado.
La principal ventaja de este enfoque es la flexibilidad. Permite almacenar los datos en cualquier formato, sin tener que definir primero un esquema. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con datos no estructurados, o con datos que cambian constantemente.
¿Splunk schema es de lectura?
Sí, Splunk schema está en lectura. Esto significa que cuando los datos se ingieren en Splunk, se analizan e indexan de acuerdo con el esquema que se define para esa fuente de datos en particular. El esquema define los campos y tipos de datos que se utilizarán para almacenar los datos en Splunk.
¿Es el lago de datos un esquema de lectura?
Un lago de datos puede ser de esquema sobre lectura, de esquema sobre escritura, o una mezcla de ambos, dependiendo de cómo se implemente. Un lago de datos de esquema sobre lectura no permite transformar o analizar los datos hasta que se accede a ellos. Permite almacenar los datos en casi cualquier estructura y formato. Esto proporciona una gran flexibilidad. Sin embargo, puede dificultar la consulta de los datos porque se desconoce de antemano su estructura. En un lago de datos de esquema en escritura, los datos se analizan y transforman cuando se ingieren, y se almacenan en un esquema predefinido. Esto facilita la consulta de los datos, ya que la estructura se conoce de antemano. Sin embargo, puede resultar difícil añadir datos a los lagos de datos, ya que hay que modificar el esquema para reflejar los cambios.