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Definizione - Cosa significa Schema in lettura?
Lo schema in lettura si riferisce a una strategia di analisi dei dati innovativa in nuovi strumenti di gestione dei dati come Hadoop e altre tecnologie di database più coinvolte. Nello schema in lettura, i dati vengono applicati a un piano o a uno schema quando vengono estratti da una posizione memorizzata, anziché mentre vengono inseriti.
Techopedia spiega Schema in lettura
Le tecnologie di database meno recenti avevano una strategia di imposizione dello schema in scrittura: in altre parole, i dati dovevano essere applicati a un piano o uno schema quando andavano nel database. Ciò è stato fatto parzialmente per imporre la coerenza dei dati e questo è uno dei maggiori vantaggi dello schema in scrittura. Con lo schema letto, le persone che gestiscono i dati potrebbero dover fare più lavoro per identificare ogni pezzo di dati, ma c'è molta più versatilità.
In un modo fondamentale, il design dello schema a lettura completa gli usi principali di Hadoop e degli strumenti correlati. Le aziende vogliono aggregare efficacemente molti dati e archiviarli per usi particolari. Detto questo, possono valutare la raccolta di dati non puliti o incoerenti più di quanto non considerino un rigoroso regime di applicazione dei dati. In altre parole, Hadoop è in grado di accogliere una vasta gamma di piccoli frammenti di dati che potrebbero non essere completamente organizzati. Quindi, quando tali informazioni vengono utilizzate, vengono organizzate. Applicare il vecchio sistema di schema su scrittura del database significherebbe che i dati meno organizzati verrebbero probabilmente eliminati.
Un altro modo per dirlo è che lo schema in scrittura è migliore per ottenere set di dati molto chiari e coerenti, ma tali set di dati potrebbero essere più limitati. Lo schema in lettura genera una rete più ampia e consente una più versatile organizzazione dei dati. Gli esperti sottolineano inoltre che è più semplice creare due diverse viste degli stessi dati con lo schema in lettura.
Questa strategia di lettura dello schema è una parte essenziale del motivo per cui Hadoop e le tecnologie correlate sono così popolari nella tecnologia aziendale di oggi. Le aziende utilizzano grandi quantità di dati non elaborati per alimentare tutti i tipi di processi aziendali applicando la logica fuzzy e altri sistemi di ordinamento e filtro che coinvolgono data warehouse aziendali e altre risorse di dati di grandi dimensioni.
