Modélisation de l'entité et interrogation des meilleures pratiques

Directives sur la modélisation et les requêtes pour les entités Data Fabric/Data Service: étendue des objets métier, requêtes inter-entités, filtres, volume de requêtes et étendue de la transaction.

Une entité dans Data Fabric/Data Service représente un objet métier unique. Les pratiques de cette page maintiennent les schémas d'entité alignés sur cette limite et conservent les requêtes dans les volumes que la plateforme et ses systèmes sources gèrent de manière fiable.

Les pratiques qui s'appliquent à une entité donnée dépendent de l'élément natif ou fédéré. Pour connaître la différence entre les deux, reportez-vous à Types d'entité.

Pratiques	ApplicableÀ
Une entité par objet métier	Natif et fédéré
Jointures entre les objets métier	Natif et fédéré
Filtres et agrégats à la source	Natif et fédéré
Volume de requêtes fédérées	Fédérée
Étendue de la transaction	Native

Une entité par objet métier

Une entité est conçue pour représenter un objet métier, et chaque entité reste limitée à une seule entité. Une seule entité ne doit pas intégrer plusieurs objets métier et ne doit pas modéliser un processus métier entier.

Lorsqu’un processus métier s’étend sur plusieurs objets métier, chaque objet appartient à sa propre entité, et les connexions entre eux sont modélisées sous forme de relations. Pour savoir comment les relations sont définies, consultez la section Créer des relations.

Jointures entre les objets métier

Une même automatisation a souvent besoin de données provenant de plusieurs objets métier. Plutôt que d'étendre une entité pour les contenir toutes, l'activité Interroger plusieurs enregistrements d'entité fournit une interface qui extrait les données sur plusieurs entités.

Filtres et agrégats à la source

Les entités natives et fédérées prennent en charge les filtres et les agrégations. Selon l'interface utilisée, la plateforme accepte les clauses WHERE ou les requêtes de filtre OData de style SQL, ainsi que des fonctions agrégées telles que SUM, COUNT et AVG.

Laisser ce travail sur la plate-forme, plutôt que de l’exécuter à l’intérieur d’une automatisation, a trois effets:

• Moins de données déplacées au moment du runtime.
• Les performances des requêtes sont améliorées.
• La logique codée dans l'automatisation reste plus simple.

Volume de requêtes fédérées

Une requête sur une entité fédérée se lit à partir d'un système d'enregistrement actif, tel que Workday, Salesforce ou SAP. Ces systèmes ne fournissent pas des performances systématiquement fiables lorsqu’une requête transactionnelle récupère un grand volume de données, et que les entités Data Fabric/Data Service sont conçues pour des cas d’utilisation transactionnels.

Un filtre qui contient chaque requête de moins de 50 Mo de données extraites conserve la requête dans la plage que ces sources servent de manière fiable. Les limites que la plateforme applique elle-même sur les requêtes qui lisent les données externes sont documentées dans Limites de requête pour les données externes.

Étendue de la transaction

Data Fabric/Data Service fournit des transactions conformes à l'ACID, ce qui signifie qu'automatisation, cohérente, isolée et longue durée, limitée à une seule entité native.

Une opération qui modifie plusieurs entités natives n’est pas couverte en tant qu’unité. Lorsqu'un cas d'utilisation nécessite cette garantie, la sémantique de la transaction est gérée dans la couche d'application ou d'automatisation.