SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 88
Podstawy ETL
Z pomocą SQL Server Integration Services
Warsztaty Stacja.IT Warszawa, 17.10.2016.
Zanim zaczniemy
• Czy wszyscy mają zainstalowane SSDT?
• Czy wszyscy mają MySQL Connector /.NET?
• Czy wszyscy mają lokalną wersję SQL Server?
• Czy wszyscy mają HeidiSQL / SSMS / SQLyog / (inne podobne)?
Co będziemy robić
• Poznamy SSIS i zbudujemy podstawowy proces ETL
• Zasilimy bazę danymi dotyczącymi sprzedaży i obliczymy realizację
celów sprzedażowych przez handlowców
Konstrukcja warsztatu
9:00 – 13:00 Pierwsza część warsztatów
Utworzenie projektu i pakietów zasilających bazę danymi
z MySQL
Kontenery, pętle, mapowania, obsługa plików CSV/XML
13:00 – 14:00 Pizza
14:00 – 17:00 Druga część warsztatów
Zasilanie bazy docelowej, obsługa błędów
Logowanie, wdrażanie, uruchamianie, SSIS Catalog
Bartosz Ratajczyk
Konsultant SQL Server
Programista baz danych i aplikacji
Prelegent
MCSE: Data Platform, MCT
http://bartekr.net | b.ratajczyk@gmail.com
O Was
• Czy mieliście wcześniej do czynienia z budowaniem procesów ETL?
• A z SQL Server Integration Services?
• A z SQL Server?
• Czego się spodziewacie po tym warsztacie?
Co to SSIS
• SSIS, czyli SQL Server Integration Services
• Narzędzie do realizacji procesów ETL
• Dostarczane wraz z całą platformą danych SQL Server od wersji SQL
Server 2005 (wcześniej jako DTS)
ETL
• Extract
• Transfer
• Load
• Czyli przenieś dane stąd -> tam i przekształć je po drodze
ELT
• Extract
• Load
• Transfer
• Czyli przenieś dane stąd -> tam a potem je przekształcaj
Gartner Magic Quadrant 2016
https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-
3CUJXZO&ct=160727&st=sb
Gartner Magic Quadrant 2015
https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-
2KDMO20&ct=150731&st=sb
Narzędzia
SQL Server Data Tools (SSDT)
• Zestaw narzędzi zintegrowanych z Visual Studio
• Ale może też działać samodzielnie
• Instaluje wtedy „Integrated Shell”
• Do wersji SQL Server 2008R2 znane jako Business Intelligence
Development Studio (BIDS)
• Od wersji SQL Server 2012 pewne zamieszanie z nazewnictwem (SSDT,
SSDT-BI)
• Ostatecznie rozwiązane w 2015 roku(?) i już tylko jedno SSDT
Rozszerzenia
• SSDT może być rozszerzane przez budowę własnych komponentów
• Niektóre z nich są dostarczane przez Microsoft, a niektóre przez firmy
trzecie
• Przykłady
• Azure Pack (Microsoft) – dostęp do części usług Azure
• Task Factory (Pragmatic Works) – zestaw dodatkowych kontrolek
• SSIS Community Tasks and Components https://ssisctc.codeplex.com/
Inne narzędzia
dtexec - narzędzie do uruchamiania pakietów SSIS
dtexecui == dtexec + GUI
IsDeploymentWizard – wdrażanie projektów
dtutil – wdrażanie pakietów
Elementy składowe ETL w SSIS
Czyli z jakich klocków budujemy przetwarzanie
Rozwiązanie + Projekt
Projekt
Pakiety
Managery połączeń
Pozostałe
Budowa pakietu
Control flow
Data flow
Event handlers
Parametry i zmienne
Logowanie
SSIS Toolbox
O pakiecie raz jeszcze
• Pakiet to plik XML
• SSDT pomaga tylko go
przygotować
• Ale jeśli się uprzeć, to
można go stworzyć ręcznie
(może jednak nie)
Nasze zadanie
Badamy czy realizowane są cele sprzedażowe
• Stworzymy proces zasilające bazę danych:
• danymi o sprzedawcach (i ich miejscu w strukturze organizacyjnej)
• danymi o produktach i grupach, do których należą
• danymi sprzedażowymi
• nałożonymi celami sprzedażowymi
• A potem obliczymy każdemu sprzedawcy realizację jego celów
Źródła danych
• Baza MySQL
• Pliki CSV, TXT
• Pliki XML
Warstwy
• Nie zasilamy danych od razu do bazy docelowej
• Wykorzystujemy warstwę „Stage”
• Taka lokalna kopia danych źródłowych
• Może przechowywać albo kompletne zbiory, albo „przyrosty”
• Nie chcemy obciążać systemów źródłowych
• Rozbijając zasilanie na warstwy łatwiej śledzić przepływ danych
• Dodatkowa baza na przechowywanie metadanych zasilania
Po co nam metadane zasilania?
• Pozwalają śledzić procesy zasilające tak jak my chcemy
• Dają pogląd z iloma źródłami danych mamy do czynienia
• Prezentują ilości przetwarzanych rekordów
• Ustawiony poziom wbudowanego logowania pakietów nie prezentuje
wystarczających informacji
Nasz model metadanych
I nasz model relacyjny (dane docelowe)
Standardy nazewnictwa
http://sqlblog.com/blogs/jamie_thomson/archive/2012/01/29/suggest
ed-best-practises-and-naming-conventions.aspx
ZADANIE 1
Budowa podstawowego projektu i pakietu SSIS
Cel zadania
• Poznać strukturę projektu SSIS i sposób tworzenia jego pakietów
• Zasilić bazę danymi sprzedawców i prostej struktury organizacyjnej
• Zapisać informacje o przetwarzaniu w bazie metadanych
Projekt i pierwszy pakiet tworzymy wspólnie.
Pozostałe pakiety to Wasza samodzielna praca.
Źródło danych – baza MySQL
Wada sterownika MySQL .NET
Należy użyć polecenia SQL, np. SELECT * FROM tabela
Tego problemu nie ma z ODBC
START
(Zadanie 1)
Trochę więcej o komponentach
Czyli co tam można znaleźć w SSIS Toolbox
Elementy Control Flow
Precedence constrains
Kontenery
Elementy Data Flow
ZADANIE 2
Zasilanie bazy danych informacjami z plików
Cel zadania
• Zasilić bazę informacjami z plików CSV, TXT i XML
• Produkty i grupy produktów: pliki XML
• Cele sprzedażowe: pliki TXT
• Informacje sprzedażowe: pliki CSV
• Zapisać informacje o przetwarzaniu w bazie metadanych
XML Source dla jednego pliku
Wykorzystanie kontenera ForEach
Parametryzacja kontenera ForEach
Parametryzacja XML Source
Flat file connection manager
Utwórz lokalny manager połączenia do plików
(będzie można użyć zmiennych)
Haczyki
• Pliki ze sprzedażą wczytujemy w pętli
• Musimy użyć nazwy pliku jako
parametru w managerze połączeń
• Pliki produktów mogą mieć nieprawidłowy schemat XSD
• Musimy nadać prawidłowy typ danych dla ProduktId (np. unsignedShort)
START
(Zadanie 2)
PRZERWA NA PIZZĘ
ZADANIE 3
Zasilanie danych docelowych, debugowanie, obsługa błędów
Cel zadania
• Zasilamy na podstawie danych w Stage docelową bazę danych
• W Stage są dane niezupełnie zgodne z naszym systemem relacyjnym
• Musimy przetworzyć dane w locie
• Albo do postaci pośredniej i z niej do docelowej
• Po zasileniu obliczamy realizację celów
• Baza relacyjna zawiera już część danych
• Definicje okresów sprzedażowych
• Cele sprzedażowe
Jeszcze raz model relacyjny
Zasilanie bazy relacyjnej
• Wykorzystujemy odrębny projekt z predefiniowanymi ustawieniami
• Zasilamy danymi, które pobraliśmy do Stage
• Jedna tabela docelowa == jeden pakiet
• Pamiętamy o utworzeniu metadanych przepływów
Wykorzystanie transformacji Lookup
• Użyjemy do mapowania danych źródłowych na docelowe
• Używamy domyślnego ustawienia Full cache
• Przekierujemy braki dopasowani dalej
• Mapowania:
• Przypisanie identyfikatora produktu po jego kodzie
• Przypisanie ceny jednostkowej produktu
• Przypisanie sprzedawcy po loginie
• Przypisanie sprzedawcy do punktu sprzedaży po identyfikatorze
Transformacja Lookup – ustawienia ogólne
Transformacja Lookup – źródło danych
Transformacja Lookup – mapowanie kolumn
Transformacja Lookup - wyjście
Przepływ danych - Sprzedaż
START
(Zadanie 3)
Sprawdzenie realizacji celów
SELECT *
FROM dbo.vRealizacjaCelow
WHERE
(RealizacjaCeluIlosc < 100 AND CzyCelIlosciowy = 1)
OR (RealizacjaCeluWartosc < 100 AND CzyCelWartosciowy = 1)
ORDER BY
Nazwisko,
Imie,
OkresId,
Nazwa
OBSŁUGA BŁĘDÓW
I analiza przepływających danych
Debugger (Control Flow)
Data Viewer (Data Flow)
Obsługa błędów (Control Flow)
Precedence Constraints (Completion, Failure)
Event Handlers
Obsługa błędów (Data Flow)
Wykorzystanie Error Output do przekierowania do innego zbioru
ZADANIE 4 / DEMO
Wdrażanie projektów SSIS na serwer docelowy, wykorzystanie SQL Agent
Sposoby wdrażania projektów SSIS
• Bezpośrednio z SSDT
• Instalacja pliku .ispac z poziomu SSMS
• Wykorzystanie IsDeploymentWizard
Uruchamianie z poziomu SQL Agent
PODSUMOWANIE
Kilka słów o czym było
• Zbudowaliśmy rozwiązanie ETL w SSIS
• Poznaliśmy struktury projektu SSIS i najczęściej używane kontrolki
• Znamy podstawy obsługi błędów
• Wiemy jak wdrażać projekty na serwer docelowy
Czego zupełnie nie ruszaliśmy
(a o czym warto na koniec wspomnieć choć słowem)
• Transakcje
• Wdrażanie pojedynczych pakietów
• Zasilenia przyrostowe
• MDS, DQS
Chyba mi się spodobało – co dalej?
• Jakie są opcje dalszego uczenia się SSIS
• Oficjalne kursy Microsoft
• 20463 Implementing a Data Warehouse with Microsoft® SQL Server® 2014
• 20767 Implementing a SQL Data Warehouse
• Książki (np. Training Kit)
• Wziąć udział w projekcie
• Użyć Import/Export Wizard, zapisać pakiet i zacząć go modyfikować
23 września - Od SASSa do LESSa - czyli ulepszanie CSSa - KRAKÓW
24 września - Clean Code + Wzorce Projektowe - ŁÓDŹ
24 września - Wprowadzenie do Machine Learning z wykorzystaniem
języka Python - WARSZAWA
1 października - Wprowadzenie do technologii Cloud
(Heroku, Google App Engine, Amazon AWS) - WARSZAWA
7 października - Pair Programming - WARSZAWA
Nadchodzące warsztaty:
Chcesz wiedzieć więcej?
Szkolenia pozwalają na indywidualną pracę z każdym
uczestnikiem
• pracujemy w grupach 4-8 osobowych
• program może być dostosowany do oczekiwań grupy
• rozwiązujemy i odpowiadamy na indywidualne pytania
uczestników
• mamy dużo więcej czasu :)
Szkolenie dedykowane dla Ciebie
Interesuje Cię tematyka warsztatu?
Zapoznaj się z programami szkoleń:
Projektowanie hurtowni danych z wykorzystaniem pakietu Pentaho Business
Intelligence
Techniczne aspekty budowania wydajnych procesów ładowania hurtowni
danych (ETL) z wykorzystaniem Pentaho Data Integration (PDI)
Wspierają nas

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Democratizing Data Quality Through a Centralized Platform
Democratizing Data Quality Through a Centralized PlatformDemocratizing Data Quality Through a Centralized Platform
Democratizing Data Quality Through a Centralized Platform
Databricks
 
Building Robust Production Data Pipelines with Databricks Delta
Building Robust Production Data Pipelines with Databricks DeltaBuilding Robust Production Data Pipelines with Databricks Delta
Building Robust Production Data Pipelines with Databricks Delta
Databricks
 
Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021
Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021
Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021
Max Lapan
 
Azure data analytics platform - A reference architecture
Azure data analytics platform - A reference architecture Azure data analytics platform - A reference architecture
Azure data analytics platform - A reference architecture
Rajesh Kumar
 

La actualidad más candente (20)

ScyllaDB Virtual Workshop
ScyllaDB Virtual WorkshopScyllaDB Virtual Workshop
ScyllaDB Virtual Workshop
 
(BDT303) Construct Your ETL Pipeline with AWS Data Pipeline, Amazon EMR, and ...
(BDT303) Construct Your ETL Pipeline with AWS Data Pipeline, Amazon EMR, and ...(BDT303) Construct Your ETL Pipeline with AWS Data Pipeline, Amazon EMR, and ...
(BDT303) Construct Your ETL Pipeline with AWS Data Pipeline, Amazon EMR, and ...
 
Democratizing Data Quality Through a Centralized Platform
Democratizing Data Quality Through a Centralized PlatformDemocratizing Data Quality Through a Centralized Platform
Democratizing Data Quality Through a Centralized Platform
 
Azure data platform overview
Azure data platform overviewAzure data platform overview
Azure data platform overview
 
Apache IoTDB 的前世今生与部分技术细节 2020-01
Apache IoTDB 的前世今生与部分技术细节 2020-01Apache IoTDB 的前世今生与部分技术细节 2020-01
Apache IoTDB 的前世今生与部分技术细节 2020-01
 
Migrating from RDBMS to MongoDB
Migrating from RDBMS to MongoDBMigrating from RDBMS to MongoDB
Migrating from RDBMS to MongoDB
 
Data platform modernization with Databricks.pptx
Data platform modernization with Databricks.pptxData platform modernization with Databricks.pptx
Data platform modernization with Databricks.pptx
 
Data Transformation Patterns in AWS - AWS Online Tech Talks
Data Transformation Patterns in AWS - AWS Online Tech TalksData Transformation Patterns in AWS - AWS Online Tech Talks
Data Transformation Patterns in AWS - AWS Online Tech Talks
 
Re-imagine Data Monitoring with whylogs and Spark
Re-imagine Data Monitoring with whylogs and SparkRe-imagine Data Monitoring with whylogs and Spark
Re-imagine Data Monitoring with whylogs and Spark
 
BDA311 Introduction to AWS Glue
BDA311 Introduction to AWS GlueBDA311 Introduction to AWS Glue
BDA311 Introduction to AWS Glue
 
Modern Metadata Strategies
Modern Metadata StrategiesModern Metadata Strategies
Modern Metadata Strategies
 
Building Robust Production Data Pipelines with Databricks Delta
Building Robust Production Data Pipelines with Databricks DeltaBuilding Robust Production Data Pipelines with Databricks Delta
Building Robust Production Data Pipelines with Databricks Delta
 
Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021
Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021
Scalable crawling with Kafka, scrapy and spark - November 2021
 
Amazon QuickSight
Amazon QuickSightAmazon QuickSight
Amazon QuickSight
 
Data Quality Patterns in the Cloud with Azure Data Factory
Data Quality Patterns in the Cloud with Azure Data FactoryData Quality Patterns in the Cloud with Azure Data Factory
Data Quality Patterns in the Cloud with Azure Data Factory
 
Presto: SQL-on-anything
Presto: SQL-on-anythingPresto: SQL-on-anything
Presto: SQL-on-anything
 
Databricks for Dummies
Databricks for DummiesDatabricks for Dummies
Databricks for Dummies
 
Data Lakehouse Symposium | Day 1 | Part 2
Data Lakehouse Symposium | Day 1 | Part 2Data Lakehouse Symposium | Day 1 | Part 2
Data Lakehouse Symposium | Day 1 | Part 2
 
Azure data analytics platform - A reference architecture
Azure data analytics platform - A reference architecture Azure data analytics platform - A reference architecture
Azure data analytics platform - A reference architecture
 
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
Emerging Trends in Data Architecture – What’s the Next Big Thing?
 

Similar a Podstawy ETL z SSIS

Migracja I Integracja Bazy
Migracja I Integracja BazyMigracja I Integracja Bazy
Migracja I Integracja Bazy
Przemysław ...
 
VirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting Services
VirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting ServicesVirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting Services
VirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting Services
SSAS.PL
 
Delphi 7 i bazy danych
Delphi 7 i bazy danychDelphi 7 i bazy danych
Delphi 7 i bazy danych
Wydawnictwo Helion
 

Similar a Podstawy ETL z SSIS (20)

Microsoft Business Intelligence w 2017 roku
Microsoft Business Intelligence w 2017 rokuMicrosoft Business Intelligence w 2017 roku
Microsoft Business Intelligence w 2017 roku
 
"Administrator z przypadku" - Jak działa SQL Server i jak o niego dbać
"Administrator z przypadku" - Jak działa SQL Server i jak o niego dbać"Administrator z przypadku" - Jak działa SQL Server i jak o niego dbać
"Administrator z przypadku" - Jak działa SQL Server i jak o niego dbać
 
Zautomatyzuj swój proces wdrażania projektów SSIS
Zautomatyzuj swój proces wdrażania projektów SSISZautomatyzuj swój proces wdrażania projektów SSIS
Zautomatyzuj swój proces wdrażania projektów SSIS
 
Migracja I Integracja Bazy
Migracja I Integracja BazyMigracja I Integracja Bazy
Migracja I Integracja Bazy
 
Roman Czarko-Wasiutycz- Projektowanie baz danych
Roman Czarko-Wasiutycz- Projektowanie baz danychRoman Czarko-Wasiutycz- Projektowanie baz danych
Roman Czarko-Wasiutycz- Projektowanie baz danych
 
Sql day2015 fts
Sql day2015 ftsSql day2015 fts
Sql day2015 fts
 
Czwartki z bi - Reporting Services - podstawy
Czwartki z bi - Reporting Services - podstawyCzwartki z bi - Reporting Services - podstawy
Czwartki z bi - Reporting Services - podstawy
 
VirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting Services
VirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting ServicesVirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting Services
VirtualStudy.pl - Czwartki z BI - Reporting Services
 
Maintenance_Plans_Zupełnie_Znienacka
Maintenance_Plans_Zupełnie_ZnienackaMaintenance_Plans_Zupełnie_Znienacka
Maintenance_Plans_Zupełnie_Znienacka
 
Wprowadzenie do modelowania danych w PowerPivot
Wprowadzenie do modelowania danych w PowerPivotWprowadzenie do modelowania danych w PowerPivot
Wprowadzenie do modelowania danych w PowerPivot
 
SQLDAY2022-AdrianChodkowski-10BledowPowerBI.pdf
SQLDAY2022-AdrianChodkowski-10BledowPowerBI.pdfSQLDAY2022-AdrianChodkowski-10BledowPowerBI.pdf
SQLDAY2022-AdrianChodkowski-10BledowPowerBI.pdf
 
20060416 Azure Boot Camp 2016- Azure Data Lake Storage and Analytics
20060416   Azure Boot Camp 2016- Azure Data Lake Storage and Analytics20060416   Azure Boot Camp 2016- Azure Data Lake Storage and Analytics
20060416 Azure Boot Camp 2016- Azure Data Lake Storage and Analytics
 
SQL Server 2008 Tips & tricks administracji
SQL Server 2008 Tips & tricks administracjiSQL Server 2008 Tips & tricks administracji
SQL Server 2008 Tips & tricks administracji
 
JavaScript, Moduły
JavaScript, ModułyJavaScript, Moduły
JavaScript, Moduły
 
Kurs MySQL i SQL, bazy danych - prezentacja ppt, pdf, porady, trening, kurs i...
Kurs MySQL i SQL, bazy danych - prezentacja ppt, pdf, porady, trening, kurs i...Kurs MySQL i SQL, bazy danych - prezentacja ppt, pdf, porady, trening, kurs i...
Kurs MySQL i SQL, bazy danych - prezentacja ppt, pdf, porady, trening, kurs i...
 
ETL versus EIM
ETL versus EIMETL versus EIM
ETL versus EIM
 
[#4] spark - IBM Integrated Analytics System
[#4] spark - IBM Integrated Analytics System[#4] spark - IBM Integrated Analytics System
[#4] spark - IBM Integrated Analytics System
 
4Developers 2015: Baza danych w aplikacji typu SaaS - błędy w projektowaniu -...
4Developers 2015: Baza danych w aplikacji typu SaaS - błędy w projektowaniu -...4Developers 2015: Baza danych w aplikacji typu SaaS - błędy w projektowaniu -...
4Developers 2015: Baza danych w aplikacji typu SaaS - błędy w projektowaniu -...
 
Delphi 7 i bazy danych
Delphi 7 i bazy danychDelphi 7 i bazy danych
Delphi 7 i bazy danych
 
PLNOG16: Nowe założenia dla zbieranie logów, statystyk i alertów, Maciej Kałk...
PLNOG16: Nowe założenia dla zbieranie logów, statystyk i alertów, Maciej Kałk...PLNOG16: Nowe założenia dla zbieranie logów, statystyk i alertów, Maciej Kałk...
PLNOG16: Nowe założenia dla zbieranie logów, statystyk i alertów, Maciej Kałk...
 

Más de Bartosz Ratajczyk

Más de Bartosz Ratajczyk (14)

SQL Server + docker - pierwsze kroki
SQL Server + docker - pierwsze krokiSQL Server + docker - pierwsze kroki
SQL Server + docker - pierwsze kroki
 
OLE DB - kiedy FastLoad nie jest takie fast
OLE DB - kiedy FastLoad nie jest takie fastOLE DB - kiedy FastLoad nie jest takie fast
OLE DB - kiedy FastLoad nie jest takie fast
 
Jak działa rekurencyjne CTE?
Jak działa rekurencyjne CTE?Jak działa rekurencyjne CTE?
Jak działa rekurencyjne CTE?
 
SqlSaturday Denmark 2017 - Automate your SSIS deployment process
SqlSaturday Denmark 2017 - Automate your SSIS deployment processSqlSaturday Denmark 2017 - Automate your SSIS deployment process
SqlSaturday Denmark 2017 - Automate your SSIS deployment process
 
How minimalloggingcanhelpme bartoszratajczyk_sql_sat534
How minimalloggingcanhelpme bartoszratajczyk_sql_sat534How minimalloggingcanhelpme bartoszratajczyk_sql_sat534
How minimalloggingcanhelpme bartoszratajczyk_sql_sat534
 
Szkolenia i certyfikacjesqlserver2016_plssug99
Szkolenia i certyfikacjesqlserver2016_plssug99Szkolenia i certyfikacjesqlserver2016_plssug99
Szkolenia i certyfikacjesqlserver2016_plssug99
 
XML w SQL Server w praktyce
XML w SQL Server w praktyceXML w SQL Server w praktyce
XML w SQL Server w praktyce
 
Jak szybko przetwarzasz hurtowe ilości XML?
Jak szybko przetwarzasz hurtowe ilości XML?Jak szybko przetwarzasz hurtowe ilości XML?
Jak szybko przetwarzasz hurtowe ilości XML?
 
Operacje minimalnie logowane
Operacje minimalnie logowaneOperacje minimalnie logowane
Operacje minimalnie logowane
 
Po co mi Temporal Tables?
Po co mi Temporal Tables?Po co mi Temporal Tables?
Po co mi Temporal Tables?
 
Co to te CTE?
Co to te CTE?Co to te CTE?
Co to te CTE?
 
O co chodzi z FILESTREAM?
O co chodzi z FILESTREAM?O co chodzi z FILESTREAM?
O co chodzi z FILESTREAM?
 
Alerty WMI
Alerty WMIAlerty WMI
Alerty WMI
 
Czy mi się przyda hierarchyid?
Czy mi się przyda hierarchyid?Czy mi się przyda hierarchyid?
Czy mi się przyda hierarchyid?
 

Podstawy ETL z SSIS

  • 1. Podstawy ETL Z pomocą SQL Server Integration Services Warsztaty Stacja.IT Warszawa, 17.10.2016.
  • 2. Zanim zaczniemy • Czy wszyscy mają zainstalowane SSDT? • Czy wszyscy mają MySQL Connector /.NET? • Czy wszyscy mają lokalną wersję SQL Server? • Czy wszyscy mają HeidiSQL / SSMS / SQLyog / (inne podobne)?
  • 3. Co będziemy robić • Poznamy SSIS i zbudujemy podstawowy proces ETL • Zasilimy bazę danymi dotyczącymi sprzedaży i obliczymy realizację celów sprzedażowych przez handlowców
  • 4. Konstrukcja warsztatu 9:00 – 13:00 Pierwsza część warsztatów Utworzenie projektu i pakietów zasilających bazę danymi z MySQL Kontenery, pętle, mapowania, obsługa plików CSV/XML 13:00 – 14:00 Pizza 14:00 – 17:00 Druga część warsztatów Zasilanie bazy docelowej, obsługa błędów Logowanie, wdrażanie, uruchamianie, SSIS Catalog
  • 5. Bartosz Ratajczyk Konsultant SQL Server Programista baz danych i aplikacji Prelegent MCSE: Data Platform, MCT http://bartekr.net | b.ratajczyk@gmail.com
  • 6. O Was • Czy mieliście wcześniej do czynienia z budowaniem procesów ETL? • A z SQL Server Integration Services? • A z SQL Server? • Czego się spodziewacie po tym warsztacie?
  • 7. Co to SSIS • SSIS, czyli SQL Server Integration Services • Narzędzie do realizacji procesów ETL • Dostarczane wraz z całą platformą danych SQL Server od wersji SQL Server 2005 (wcześniej jako DTS)
  • 8. ETL • Extract • Transfer • Load • Czyli przenieś dane stąd -> tam i przekształć je po drodze
  • 9. ELT • Extract • Load • Transfer • Czyli przenieś dane stąd -> tam a potem je przekształcaj
  • 10. Gartner Magic Quadrant 2016 https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1- 3CUJXZO&ct=160727&st=sb
  • 11. Gartner Magic Quadrant 2015 https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1- 2KDMO20&ct=150731&st=sb
  • 13. SQL Server Data Tools (SSDT) • Zestaw narzędzi zintegrowanych z Visual Studio • Ale może też działać samodzielnie • Instaluje wtedy „Integrated Shell” • Do wersji SQL Server 2008R2 znane jako Business Intelligence Development Studio (BIDS) • Od wersji SQL Server 2012 pewne zamieszanie z nazewnictwem (SSDT, SSDT-BI) • Ostatecznie rozwiązane w 2015 roku(?) i już tylko jedno SSDT
  • 14. Rozszerzenia • SSDT może być rozszerzane przez budowę własnych komponentów • Niektóre z nich są dostarczane przez Microsoft, a niektóre przez firmy trzecie • Przykłady • Azure Pack (Microsoft) – dostęp do części usług Azure • Task Factory (Pragmatic Works) – zestaw dodatkowych kontrolek • SSIS Community Tasks and Components https://ssisctc.codeplex.com/
  • 15. Inne narzędzia dtexec - narzędzie do uruchamiania pakietów SSIS dtexecui == dtexec + GUI IsDeploymentWizard – wdrażanie projektów dtutil – wdrażanie pakietów
  • 16. Elementy składowe ETL w SSIS Czyli z jakich klocków budujemy przetwarzanie
  • 29.
  • 30. O pakiecie raz jeszcze • Pakiet to plik XML • SSDT pomaga tylko go przygotować • Ale jeśli się uprzeć, to można go stworzyć ręcznie (może jednak nie)
  • 32. Badamy czy realizowane są cele sprzedażowe • Stworzymy proces zasilające bazę danych: • danymi o sprzedawcach (i ich miejscu w strukturze organizacyjnej) • danymi o produktach i grupach, do których należą • danymi sprzedażowymi • nałożonymi celami sprzedażowymi • A potem obliczymy każdemu sprzedawcy realizację jego celów
  • 33. Źródła danych • Baza MySQL • Pliki CSV, TXT • Pliki XML
  • 34. Warstwy • Nie zasilamy danych od razu do bazy docelowej • Wykorzystujemy warstwę „Stage” • Taka lokalna kopia danych źródłowych • Może przechowywać albo kompletne zbiory, albo „przyrosty” • Nie chcemy obciążać systemów źródłowych • Rozbijając zasilanie na warstwy łatwiej śledzić przepływ danych • Dodatkowa baza na przechowywanie metadanych zasilania
  • 35. Po co nam metadane zasilania? • Pozwalają śledzić procesy zasilające tak jak my chcemy • Dają pogląd z iloma źródłami danych mamy do czynienia • Prezentują ilości przetwarzanych rekordów • Ustawiony poziom wbudowanego logowania pakietów nie prezentuje wystarczających informacji
  • 37. I nasz model relacyjny (dane docelowe)
  • 39. ZADANIE 1 Budowa podstawowego projektu i pakietu SSIS
  • 40. Cel zadania • Poznać strukturę projektu SSIS i sposób tworzenia jego pakietów • Zasilić bazę danymi sprzedawców i prostej struktury organizacyjnej • Zapisać informacje o przetwarzaniu w bazie metadanych Projekt i pierwszy pakiet tworzymy wspólnie. Pozostałe pakiety to Wasza samodzielna praca.
  • 41.
  • 42. Źródło danych – baza MySQL
  • 43. Wada sterownika MySQL .NET Należy użyć polecenia SQL, np. SELECT * FROM tabela
  • 44. Tego problemu nie ma z ODBC
  • 46. Trochę więcej o komponentach Czyli co tam można znaleźć w SSIS Toolbox
  • 51. ZADANIE 2 Zasilanie bazy danych informacjami z plików
  • 52. Cel zadania • Zasilić bazę informacjami z plików CSV, TXT i XML • Produkty i grupy produktów: pliki XML • Cele sprzedażowe: pliki TXT • Informacje sprzedażowe: pliki CSV • Zapisać informacje o przetwarzaniu w bazie metadanych
  • 53. XML Source dla jednego pliku
  • 57. Flat file connection manager Utwórz lokalny manager połączenia do plików (będzie można użyć zmiennych)
  • 58. Haczyki • Pliki ze sprzedażą wczytujemy w pętli • Musimy użyć nazwy pliku jako parametru w managerze połączeń • Pliki produktów mogą mieć nieprawidłowy schemat XSD • Musimy nadać prawidłowy typ danych dla ProduktId (np. unsignedShort)
  • 61. ZADANIE 3 Zasilanie danych docelowych, debugowanie, obsługa błędów
  • 62. Cel zadania • Zasilamy na podstawie danych w Stage docelową bazę danych • W Stage są dane niezupełnie zgodne z naszym systemem relacyjnym • Musimy przetworzyć dane w locie • Albo do postaci pośredniej i z niej do docelowej • Po zasileniu obliczamy realizację celów • Baza relacyjna zawiera już część danych • Definicje okresów sprzedażowych • Cele sprzedażowe
  • 63. Jeszcze raz model relacyjny
  • 64. Zasilanie bazy relacyjnej • Wykorzystujemy odrębny projekt z predefiniowanymi ustawieniami • Zasilamy danymi, które pobraliśmy do Stage • Jedna tabela docelowa == jeden pakiet • Pamiętamy o utworzeniu metadanych przepływów
  • 65. Wykorzystanie transformacji Lookup • Użyjemy do mapowania danych źródłowych na docelowe • Używamy domyślnego ustawienia Full cache • Przekierujemy braki dopasowani dalej • Mapowania: • Przypisanie identyfikatora produktu po jego kodzie • Przypisanie ceny jednostkowej produktu • Przypisanie sprzedawcy po loginie • Przypisanie sprzedawcy do punktu sprzedaży po identyfikatorze
  • 66. Transformacja Lookup – ustawienia ogólne
  • 67. Transformacja Lookup – źródło danych
  • 68. Transformacja Lookup – mapowanie kolumn
  • 70. Przepływ danych - Sprzedaż
  • 72. Sprawdzenie realizacji celów SELECT * FROM dbo.vRealizacjaCelow WHERE (RealizacjaCeluIlosc < 100 AND CzyCelIlosciowy = 1) OR (RealizacjaCeluWartosc < 100 AND CzyCelWartosciowy = 1) ORDER BY Nazwisko, Imie, OkresId, Nazwa
  • 73. OBSŁUGA BŁĘDÓW I analiza przepływających danych
  • 76. Obsługa błędów (Control Flow) Precedence Constraints (Completion, Failure) Event Handlers
  • 77. Obsługa błędów (Data Flow) Wykorzystanie Error Output do przekierowania do innego zbioru
  • 78. ZADANIE 4 / DEMO Wdrażanie projektów SSIS na serwer docelowy, wykorzystanie SQL Agent
  • 79. Sposoby wdrażania projektów SSIS • Bezpośrednio z SSDT • Instalacja pliku .ispac z poziomu SSMS • Wykorzystanie IsDeploymentWizard
  • 82. Kilka słów o czym było • Zbudowaliśmy rozwiązanie ETL w SSIS • Poznaliśmy struktury projektu SSIS i najczęściej używane kontrolki • Znamy podstawy obsługi błędów • Wiemy jak wdrażać projekty na serwer docelowy
  • 83. Czego zupełnie nie ruszaliśmy (a o czym warto na koniec wspomnieć choć słowem) • Transakcje • Wdrażanie pojedynczych pakietów • Zasilenia przyrostowe • MDS, DQS
  • 84. Chyba mi się spodobało – co dalej? • Jakie są opcje dalszego uczenia się SSIS • Oficjalne kursy Microsoft • 20463 Implementing a Data Warehouse with Microsoft® SQL Server® 2014 • 20767 Implementing a SQL Data Warehouse • Książki (np. Training Kit) • Wziąć udział w projekcie • Użyć Import/Export Wizard, zapisać pakiet i zacząć go modyfikować
  • 85. 23 września - Od SASSa do LESSa - czyli ulepszanie CSSa - KRAKÓW 24 września - Clean Code + Wzorce Projektowe - ŁÓDŹ 24 września - Wprowadzenie do Machine Learning z wykorzystaniem języka Python - WARSZAWA 1 października - Wprowadzenie do technologii Cloud (Heroku, Google App Engine, Amazon AWS) - WARSZAWA 7 października - Pair Programming - WARSZAWA Nadchodzące warsztaty:
  • 86. Chcesz wiedzieć więcej? Szkolenia pozwalają na indywidualną pracę z każdym uczestnikiem • pracujemy w grupach 4-8 osobowych • program może być dostosowany do oczekiwań grupy • rozwiązujemy i odpowiadamy na indywidualne pytania uczestników • mamy dużo więcej czasu :)
  • 87. Szkolenie dedykowane dla Ciebie Interesuje Cię tematyka warsztatu? Zapoznaj się z programami szkoleń: Projektowanie hurtowni danych z wykorzystaniem pakietu Pentaho Business Intelligence Techniczne aspekty budowania wydajnych procesów ładowania hurtowni danych (ETL) z wykorzystaniem Pentaho Data Integration (PDI)