2 Oracle GoldenGate Microservicesの柔軟性ソリューション

データのサブセット

関連するデータのサブセットのみがレプリケートされるようにすると、フィルタリングでレプリケーション速度を向上できます。また、ソース・データベースとターゲット・データベースの両方で負荷を軽減し、パフォーマンスを最適化できます。ターゲット表をソース表のサブセットにできます。つまり、特定の基準に基づいて特定の行または列のみをレプリケートできます。

• データ複製の削減/データの削減: フィルタリングとマッピングは、データの不要な複製を防止し、ターゲット環境でよりクリーンなデータセットを維持するのに役立ちます。これにより、ストレージ・コストを最小限に抑え、レプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

• データ・コンプライアンスとセキュリティ: フィルタリングは機密情報または個人を特定できる情報が安全性の低い環境にレプリケートされるのを防ぎ、組織がコンプライアンス規制を満たすのに役立ちます。

スキーマの適応

マッピングによりデータ構造を変更できるため、ターゲット・データベースでソースとは異なるスキーマを使用できます。これは特に、レガシー・システムと統合する場合やターゲット・システムで異なる形式が必要な場合に役立ちます。

• スキーマの互換性: データが適切にレプリケートされるように、ターゲット表にソース表と互換性のあるスキーマが必要です。これにはデータ型と制約も含まれます。

• 索引および制約: ターゲット表には異なる索引または制約を指定できますが、ターゲット・スキーマを設計する際にはパフォーマンスとデータの整合性を考慮することが重要です。

• パーティション化: 場合によっては、ターゲットで別のパーティション化スキームを使用できます。これは特定の問合せのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

データ・エンリッチメント

変換では、計算済フィールドを追加したり、データ型を変換したりすることで、レプリケーション中にデータを拡張できるため、データを確実にターゲット・アプリケーションで有効利用できるようになります。

ビジネス・ロジックとの一貫性

変換によって、ビジネス・ルールおよびロジックが強制され、レプリケートされたデータがターゲット・システムの運用要件と一致するようになります。

メンテナンスと管理の改善

フィルタリングと変換でデータをカスタマイズすることで、ターゲット・データベースを特定のユース・ケース用に最適化できるため、時間の経過とともにメンテナンスと管理が容易になります。

フィルタリング、マッピングおよび変換を組み込むことで、組織はレプリケーション・プロセスを特定のニーズに合わせて調整し、効率性、セキュリティおよびデータ操作性を向上させることができます。

分析の促進

データをより分析可能な形式に変換することで、ターゲット・データベースのレポートおよび分析機能が強化されるため、ユーザーはインサイトを簡単に得ることができます。

マルチシステム統合

複数のシステムにデータをレプリケートする場合、マッピングおよび変換によって異なるデータベース間の互換性が促進され、よりスムーズな統合が可能になります。