L'historisation peut se faire pour collecter les changements de données sous trois formes différentes : en mode ligne, en mode colonne, en mode transactionnel.
| Contenu complémentaire : Frédéric Brouard, alias SQLpro MVP SQL Server Expert langage SQL, SGBDR, modélisation de données Auteur de : • SQLpro http://sqlpro.developpez.com/ • "SQL", coll. Synthex, avec C. Soutou, Pearson Education 2005 • "SQL" coll. Développement, Campus Press 2001 Enseignant aux Arts & Métiers et à l'ISEN Toulon |
En mode ligne, il s’agit de stocker les lignes modifiées ou supprimées d’une table dans une table de même structure en y ajoutant certaines informations, comme la date/heure de l’événement de modification ou l’utilisateur qui a entrepris la mise à jour.
En mode colonne, il s’agit de stocker chacune des valeurs atomiques modifiées ou toutes les valeurs atomiques de toutes les lignes supprimées. De la même façon que précédemment on collectera des méta données de modification : qui, quand…
En mode transactionnel, il s’agit de capturer, non pas les données, mais l’ordre SQL de modification. On y ajoutera de même les données que l’on jugera nécessaire pour le traitement. Il conviendra préalablement d’associer à ce mode, une sauvegarde de la base de données (cliché) à l’instant d’avant le démarrage du mécanisme d’historisation.
Le mode ligne est à préférer lorsqu’il y a beaucoup de suppression. Le mode colonne est à préférer lorsqu’il y a beaucoup de modifications (UPDATE). Le mode transactionnel est intéressant lorsque la base source doit être performante et que le SGBDR permet de mettre en oeuvre un tel mécanisme ! La présente série d’articles étudie ces trois modes avec un exemple concret à l’aide de MS SQL Server 2005. Le présent article parle de l’historisation en mode ligne.
Les experts de Palo Alto Networks, Unit 42 et Forrester Research livrent dans ce webinaire exclusif leurs éclairages et stratégies en matière de réponses aux incidents. Bénéficiez d'un panorama complet du paysage actuel de la réponse aux incidents et de sa relation avec la continuité de l'activité, des défis auxquels font face les entreprises et des tendances majeures qui modèlent ce domaine. Un état des lieux précieux pour les décideurs et professionnels IT.
10 grandes tendances Business Intelligence
Intelligence Artificielle : DeepKube sécurise en profondeur les données des entreprises
La blockchain en pratique
ActiveViam fait travailler les data scientists et les décideurs métiers ensemble
Les projets d’intégration augmentent la charge de travail des services IT
