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Définition - Que signifie le schéma en lecture?
Le schéma en lecture fait référence à une stratégie d'analyse de données innovante dans de nouveaux outils de traitement de données comme Hadoop et d'autres technologies de base de données plus impliquées. Dans le schéma en lecture, les données sont appliquées à un plan ou à un schéma au fur et à mesure qu'elles sont extraites d'un emplacement stocké, plutôt qu'à mesure qu'elles entrent.
Techopedia explique le schéma lors de la lecture
Les technologies de base de données plus anciennes avaient une stratégie d'application de schéma lors de l'écriture - en d'autres termes, les données devaient être appliquées à un plan ou un schéma lors de leur entrée dans la base de données. Cela a été fait en partie pour assurer la cohérence des données, et c'est l'un des principaux avantages du schéma en écriture. Avec le schéma en lecture, les personnes qui manipulent les données peuvent avoir besoin de faire plus de travail pour identifier chaque élément de données, mais il y a beaucoup plus de polyvalence.
D'une manière fondamentale, la conception de schéma en lecture complète les principales utilisations de Hadoop et des outils associés. Les entreprises souhaitent regrouper efficacement un grand nombre de données et les stocker pour des utilisations particulières. Cela dit, ils peuvent valoriser la collecte de données impures ou incohérentes plus qu'ils ne valorisent un régime strict d'application des données. En d'autres termes, Hadoop peut prendre en charge l'obtention d'un large éventail de différents petits bits de données qui pourraient ne pas être complètement organisés. Ensuite, à mesure que ces informations sont utilisées, elles s'organisent. L'application de l'ancien système de schéma sur écriture de la base de données signifierait que les données moins organisées seraient probablement rejetées.
Une autre façon de dire cela est que le schéma en écriture est meilleur pour obtenir des ensembles de données très propres et cohérents, mais ces ensembles de données peuvent être plus limités. Le schéma en lecture crée un réseau plus large et permet une organisation plus polyvalente des données. Les experts soulignent également qu'il est plus facile de créer deux vues différentes des mêmes données avec le schéma en lecture.
Cette stratégie de schéma en lecture est un élément essentiel de la raison pour laquelle Hadoop et les technologies associées sont si populaires dans la technologie d'entreprise d'aujourd'hui. Les entreprises utilisent de grandes quantités de données brutes pour alimenter toutes sortes de processus commerciaux en appliquant une logique floue et d'autres systèmes de tri et de filtrage impliquant des entrepôts de données d'entreprise et d'autres actifs de données volumineux.
