OLTP — мощный инструмент для работы с данными, включая их создание, чтение, обновление, хранение и удаление. Руководство содержит общие характеристики, администрирование и интерфейс базы данных (MySQL), а также готовые примеры использования модуля в различных сценариях.

Информация будет полезна широкому кругу специалистов, работающих с данными, от разработчиков и администраторов баз данных до аналитиков и представителей отраслей с высоким объемом операций.

Структура руководства:

🔸Основы хранения данных и эффективного управления ресурсами изложены в первых двух блоках.

🔸Третий блок посвящен настройкам для администрирования базы данных MySQL через браузер, включая создание, модерирование и удаление таблиц через интерфейс или SQL-запросы.

🔸В четвертом блоке — инструкция по использованию другой базы данных, для работы с которой необходимо знать перечень действий, чтобы скорректировать скрипты.

🔸Кейсы в пятом блоке показывают решения сложных задач в OLAP-части, в том числе манипуляции с таблицами большой размерности, консолидация форм и анализ каждой операции по отдельности. Рассмотрены альтернативы ПО для более эффективного анализа данных, а также реализация таких задач, как детализация до транзакции с условиями, архивация данных и быстрая сортировка справочников.

🔸Отдельным блоком можно выделить функционал контроля актуальности данных в БД и контроль выполнения скриптов. Эти операции раскрыты в кейсах «Контрольные суммы» и «Логирование». Этот функционал помогает обеспечивать актуальность и точность данных. Кроме того, регистрируя выполнение сценариев, можно отслеживать изменения, вносимые в базу данных, и убедиться, что работа выполняется правильно. Также это дает возможность обнаружить потенциальные проблемы и принять корректирующие меры до того, как будет нанесен серьезный ущерб.

🔸Последний блок содержит типичные ошибки, включая неправильное название таблиц, свойств и справочников, которые могут возникнуть при настройке OLTP-модуля, а также способы их исправления.

Модель содержит широкий перечень примеров из практики и будет полезна как для обработки больших объемов транзакций и данных, так и для обработки данных с углубленной аналитичностью, что может не быть возможным в рамках OLAP части для выполнения целей анализа.