Descoberta de esquema automático

Então você baixou a nova versão 4.5 do Couchbase e agora está pronto para começar. Se você for um desenvolvedor ou mesmo um DBA, com certeza gostará de alguns dos principais recursos novos incluídos na versão 4.5. Então, depois de começar e sentir que está tudo bem com o mundo, você recebe uma súbita explosão de conteúdo de uma equipe diferente que tem acesso ao Couchbase Server. Você pensa por um momento: "Espere, como vou ter visibilidade da entidade de dados, a outra equipe não me deu nada ainda e você precisa criar algumas consultas iniciais para sua equipe de relatórios ad hoc amanhã! Não posso enfatizar o suficiente a importância dessa necessidade! Isso ocorre porque o esquema com documentos JSON não existe inerentemente por si só, muito menos inferir documentos JSON sem esquema, o que é uma coisa muito importante! Então, o que fazer.......

Descoberta de esquema automático, para o resgate.

Na versão 4.5, temos uma nova guia que talvez você já tenha notado nas versões anteriores. Então, vamos dar uma olhada na nova guia Query Workbench um pouco mais de perto. À primeira vista, tudo parece vazio, você percebe a caixa de texto para inserir a consulta e a janela de saída, onde os resultados podem ser exibidos no formato JSON, Tabela ou Árvore, dependendo da sua escolha de recursos visuais. No entanto, observe a área intitulada Bucket Analysis. Quando você cria um bucket pela primeira vez e adiciona alguns dados JSON, pode ver algo como o que está abaixo, indicando que seu novo bucket "travel-sample" não tem nenhum conteúdo indexado, nem mesmo o índice primário.   

Isso significa que seu bucket não tem nenhum índice e está pronto para que você adicione um índice, pelo menos um índice primário para identificar seus dados.

Portanto, vamos em frente e criar pelo menos um índice! Vá em frente e digite.

Depois de fazer isso, você verá que o bucket muda da seção Bucket não indexado para a seção Bucket totalmente consultável. Isso identificará que agora você pode descobrir automaticamente o que há dentro dos seus documentos JSON. Por padrão, isso analisa um tamanho de amostra de 1.000 documentos. Se o compartimento contiver menos do que o tamanho da amostra, todos os documentos serão usados.

Você verá o nome dos compartimentos que podem ser consultados. Você também verá uma lista de campos indexados que alguém pode ter adicionado.

Lembre-se de que, no couchbase, você pode ter muitos tipos diferentes de documentos JSON ou diferentes entidades de dados em um único buck. Um exemplo dessa variedade de dados pode ser, por exemplo, detalhes do cliente, perfil do usuário, detalhes do produto etc. No Couchbase, não há um conceito direto de tabelas, mas, em vez disso, é possível aproveitar o documento JSON para delinear uma representação semelhante a uma tabela, como um atributo "type" que conteria um valor equivalente a um nome de tabela. Esse tipo de nomenclatura permite que você agrupe facilmente seus documentos JSON.

Se expandirmos isso conforme mostrado abaixo, agora poderemos correlacionar esses tipos de esquemas automáticos. Na captura de tela a seguir, você verá os dados organizados em grupos por tipo ou "flavor". Esses flavors são os diferentes valores, equivalentes ao nome de uma tabela em um banco de dados relacional.

Como você pode ver, o tipo descoberto ou inferido tem um atributo chamado type com três valores diferentes (airport, airline, route). Isso permite que você veja, para cada tipo, quais são os atributos associados que pertencem a esse tipo de documento JSON. Essa visualização, juntamente com a lista dos atributos com seus tipos de dados, seja uma data, uma cadeia de caracteres, um número inteiro ou uma matriz, será exibida.

Isso permite que você formule possíveis índices adicionais que podem ser criados em diferentes atributos de sua escolha. Se você observar abaixo que já existem atributos exibidos em negrito, isso significa que eles têm um índice existente.

Se quiser se aprofundar e realmente obter alguns itens de amostra e visualizar a saída de dados em uma estrutura semelhante a uma tabela, os resultados da inferência são a maneira perfeita de ver o esquema derivado automaticamente, bem como os documentos de amostra que acompanham esse esquema. Ele também pode servir como uma análise rápida de todo o seu conjunto de dados e, possivelmente, até mesmo de uma contagem total de documentos dividida em valores e porcentagens até o nível do atributo!

Isso é ótimo, mas sou exigente e quero uma maneira alternativa de derivar meu esquema!

Podemos autodescobrir ou inferir o esquema de duas maneiras: por meio da análise de bucket ou do comando de consulta de

Observe que, após a execução, você verá os resultados na visualização Json, Tabela ou Árvore. Optamos por exibi-los como uma estrutura de tabela para podermos visualizá-los melhor.

Isso permite que você veja rapidamente os sabores ou os agrupamentos distintos de dados com base no atributo de tipo, neste caso, e veja as variações de dados em um instantâneo. Você também pode obter um guia para ver se todos os seus dados têm exatamente o mesmo esquema ou qual porcentagem pode variar e quais atributos específicos podem ter diferenças em seu conjunto de dados.

Então, o que isso significa para mim?

Isso significa que você tem uma plataforma de dados no âmbito do NoSQL que pode fornecer rapidamente um recurso de descoberta automática de esquemas que é incomparável em comparação com outros pacotes NoSQL existentes. Então, imagine que você pode começar a gerar análises muito rápidas e simples que podem ser integradas às suas ferramentas de BI, como Tableau ou Informatica, para citar algumas, e obter insights sobre seus dados em meros milissegundos!

Baixar o Couchbase

Visitar www.couchbase.com/download/ para obter o Couchbase 4.5 e usar a descoberta automática de esquema

Até a próxima vez....