Архивирование данных — это перемещение редко используемых данных из операционных баз данных организации во внешние системы хранения, специально предназначенные для долгосрочного хранения данных. В реляционных базах данных архивирование данных имеет решающее значение для поддержания и оптимизации производительности, а также управления затратами на хранение и инфраструктуру. По мере того, как ваша база данных со временем растет, в ней неизбежно накапливаются большие объемы исторических данных, которые могут иметь мало или вообще не иметь отношения к текущим операциям или аналитическим требованиям. Архивируя эти данные, вы можете освободить ценные ресурсы в своих основных базах данных, сокращая время и накладные расходы, необходимые для выполнения запросов к базе данных, резервного копирования и задач обслуживания.
Архивирование данных — это не то же самое, что резервное копирование данных. Хотя оба процесса предполагают хранение данных за пределами основной базы данных, основные цели и функции различны. Резервное копирование данных предполагает создание копий данных для целей восстановления в случае потери данных или сбоя системы. Архивирование данных, с другой стороны, фокусируется на долгосрочном хранении данных и оптимизированном извлечении для соблюдения требований, юридических или исторических целей.
Ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе стратегии архивирования данных
Выбор подходящей стратегии архивирования для ваших реляционных баз данных гарантирует успешное внедрение и обслуживание вашей системы архивирования. При разработке стратегии архивирования учитывайте следующие факторы:
- Шаблоны доступа к данным . Проанализируйте шаблоны использования базы данных, чтобы определить редко используемые данные, которые являются основными кандидатами на архивирование. Это поможет вам определить подходящие методы и график архивирования.
- Политики хранения данных . Определите четкие политики относительно того, как долго данные должны храниться в вашей основной базе данных перед их архивированием. Факторы, влияющие на графики хранения, могут включать отрасль вашей организации, законодательные и нормативные требования, а также внутреннюю политику.
- Затраты на хранение и инфраструктура . Просмотрите существующую инфраструктуру хранения вашей организации и затраты, связанные с архивированием больших объемов данных. Эта оценка поможет вам решить, инвестировать ли в новые решения для хранения данных или использовать облачные службы архивирования.
- Соответствие требованиям и управление . При разработке стратегии архивирования учитывайте требования соответствия и управления. Эти требования могут диктовать меры безопасности, необходимые для хранения и доступа к архивным данным, а также конструкцию системы.
- Доступные ресурсы . Оцените технические знания, инфраструктуру и инструменты вашей организации. Это поможет вам определить возможность реализации различных методов архивирования, таких как секционирование или маркировка данных, а также целесообразность использования no-code инструментов для автоматизации процессов архивирования.
Методы архивирования данных для реляционных баз данных
В зависимости от конкретных требований вашей организации и базы данных могут применяться различные методы архивирования. Вот некоторые распространенные методы архивирования данных для реляционных баз данных:
- Секционирование . Секционирование предполагает разбиение таблиц базы данных на более мелкие, более управляемые части на основе определенных критериев (таких как дата или диапазон). Секционируя данные, вы можете изолировать старые, редко используемые данные и заархивировать их отдельно от остальной части таблицы. Этот метод удобен при работе с большими монолитными таблицами и помогает повысить производительность запросов.
- Логическое удаление . Логическое удаление предполагает пометку элементов данных как удаленных или неактивных без физического удаления их из базы данных. Это позволяет сохранять исторические данные на месте, не влияя на производительность основной базы данных. К недостаткам этого метода относятся повышенная сложность запроса ваших данных и возможная путаница с удаленными или неактивными данными, все еще находящимися в базе данных.
- Архивирование таблиц . Этот метод предполагает создание отдельных архивных таблиц, предназначенных для хранения исторических данных. Эти таблицы можно индексировать и оптимизировать для эффективного поиска, тогда как основные таблицы содержат только текущие и активные данные. Архивирование таблиц требует более мощной архитектуры и может усложнить структуру вашей схемы, но позволяет эффективно отделить исторические данные от текущих данных.
- Историческая схема . Использование исторической схемы предполагает создание отдельных исторических версий схемы базы данных для хранения архивных данных. Каждая версия схемы хранит данные за определенный диапазон времени; при создании новой версии схемы старые данные из первичной базы данных переносятся в соответствующую историческую схему. Этот метод может привести к увеличению сложности и затратам на обслуживание из-за нескольких версий схемы.
- Гибридное архивирование . Гибридное архивирование сочетает в себе несколько методов архивирования для достижения гибкого и масштабируемого решения. Например, вы можете использовать секционирование для разделения старых данных, а затем использовать таблицы архивирования или исторические схемы для долгосрочного хранения. Гибридное архивирование позволяет совершенствовать и адаптировать стратегии архивирования в соответствии с конкретными потребностями вашей организации.
Тестирование их влияния на производительность системы, целостность данных и взаимодействие с пользователем имеет важное значение при реализации любого из этих методов. Вы также должны обеспечить правильную индексацию и оптимизацию запросов для эффективного извлечения архивных данных, когда это необходимо.
Решения для хранения архивов данных
При оценке стратегий архивирования данных решающее значение имеет выбор правильного решения для хранения. Вам необходимо сбалансировать экономическую эффективность, доступность и безопасность, чтобы найти оптимальный выбор для вашей организации. Вот некоторые распространенные решения для хранения данных для архивирования данных:
Напишите один раз, прочитайте много (WORM) ленты
Ленты WORM — это традиционный и экономичный метод долгосрочного архивирования. Эти ленты позволяют записывать данные только один раз и предотвращают изменение или удаление, обеспечивая целостность данных. Ленты WORM полезны для организаций, которым требуется строгая неизменяемость данных, но которые могут пожертвовать временем быстрого извлечения.
Локальное хранилище
Решения для локального хранения данных предлагают организациям больший контроль над хранением, безопасностью и доступом к данным. В зависимости от вашего оборудования хранения данных это может варьироваться от традиционных жестких дисков до современных сетевых устройств хранения данных (NAS) или сетей хранения данных (SAN). Хотя локальное хранилище может обеспечить детальный контроль доступа и лучшую интеграцию с существующими системами, оно также требует затрат и сложности обслуживания оборудования, его модернизации и масштабируемости.
Платформы облачного хранения
Решения облачного хранения становятся все более популярными благодаря своей масштабируемости, моделям ценообразования с оплатой по мере использования и низким требованиям к обслуживанию. Крупные поставщики облачных услуг, такие как Amazon Web Services , Google Cloud Platform и Microsoft Azure , предлагают различные классы хранения для удовлетворения различных потребностей в архивировании. Варианты холодного и ледникового хранения, часто разработанные специально для архивирования, могут обеспечить экономичное долговременное хранение со сравнительно более медленным временем извлечения данных.
Услуги управляемого архивирования данных
Услуги управляемого архивирования данных — это комплексное решение, сочетающее в себе технологии хранения и архивирования. Передавая архивирование данных третьей стороне, вы можете разгрузить управление хранилищем, модернизацию инфраструктуры и техническое обслуживание, обеспечивая при этом соблюдение нормативных требований. Этот подход может быть подходящим вариантом для организаций, которым не хватает собственных знаний или ресурсов для управления собственной инфраструктурой архивирования.
Соблюдение требований и управление в архивировании данных
Стратегии архивирования данных должны соответствовать законодательным, нормативным и отраслевым требованиям соответствия данным и управления. Чтобы избежать штрафов за несоблюдение требований и угроз безопасности данных, при разработке стратегии архивирования учитывайте следующие факторы:
Политика хранения данных
Создайте четкие и четко определенные политики хранения данных, соответствующие соответствующим законам и нормам о защите данных (например, GDPR , HIPAA или CCPA). Установите фиксированные сроки хранения и задокументируйте обоснование сохранения определенных типов данных.
Безопасные методы архивирования
Внедрите безопасное шифрование для хранящихся архивных данных, а также во время миграции/передачи в системы хранения и из них. Обеспечьте наличие надлежащих механизмов контроля доступа для предотвращения несанкционированного доступа к чувствительным или конфиденциальным данным.
Соответствие нормативным требованиям
Следите за изменением правил и соответствующим образом адаптируйте свою стратегию архивирования данных. Сотрудничайте с юридическими, нормативными и ИТ-отделами, чтобы гарантировать, что архивированные данные соответствуют всем применимым законам и отраслевым стандартам.
Аудит и отчетность
Разработайте процесс архивирования так, чтобы облегчить регулярные проверки и вести подробную документацию каждого шага. Отслеживайте и просматривайте журналы доступа к данным, чтобы выявить потенциальные проблемы безопасности. Внедрите автоматизированные процессы отчетности для отслеживания действий по архивированию, извлечению и удалению данных.
Автоматизация архивирования данных с помощью инструментов No-Code
Платформы No-code такие как AppMaster, могут значительно упростить и автоматизировать процесс архивирования данных. Используя визуальные конструкторы, предопределенные шаблоны и встроенные функции интеграции, инструменты no-code могут снизить техническую сложность управления архивами реляционных баз данных. Вот несколько способов, с помощью которых инструменты no-code могут ускорить и упростить архивирование данных:
Инструменты визуального управления данными
Платформы No-code предлагают визуальные инструменты перетаскивания , которые упрощают создание схемы базы данных и управление ею, определение моделей данных и разработку рабочих процессов архивирования. Вы можете проектировать процессы архивирования без обширных технических знаний, программирования или сложных сценариев базы данных.
Предопределенные шаблоны
Платформы No-code часто предоставляют предопределенные шаблоны для архивирования данных, что упрощает настройку. Эти шаблоны помогают поддерживать согласованные передовые методы и могут быть настроены в соответствии с вашим конкретным вариантом использования и требованиями.
Встроенные функции интеграции
Интеграция процесса архивирования с существующими системами управления данными, отчетности, соответствия требованиям и аналитики необходима для поддержания бесперебойного жизненного цикла данных. Платформы No-code часто включают в себя встроенные соединители и средства интеграции, упрощающие процесс связывания различных систем.
Автоматизация и мониторинг
Платформы No-code обычно включают функции для проектирования и автоматизации процесса архивирования, планирования повторяющихся задач и мониторинга состояния рабочих процессов архивирования. Эта автоматизация сокращает количество ручного вмешательства, повышает эффективность и приводит к меньшему количеству человеческих ошибок. Используя инструменты no-code такие как AppMaster, вы можете добиться эффективного архивирования данных в реляционных базах данных, что позволяет повысить производительность запросов, повысить соответствие требованиям и снизить затраты на хранение.
Шаги по реализации успешной стратегии архивирования данных
Реализация успешной стратегии архивирования данных предполагает системный подход для обеспечения оптимальных результатов. Вот ключевые шаги, которые вы можете выполнить, чтобы создать эффективный и действенный процесс архивирования данных в реляционных базах данных:
- Оцените модели и требования к доступу к данным . Определите частоту доступа к данным и их изменения в вашей системе. Определите наборы данных, которые можно переместить в архивное хранилище, не влияя на производительность запросов и не вызывая проблем при извлечении.
- Установите политику хранения данных . Создайте четкую и конкретную политику хранения данных, которая устанавливает руководящие принципы того, как долго данные должны храниться в производственной системе, когда их следует архивировать и как долго они должны храниться в архивном хранилище.
- Выберите подходящий метод архивирования . Выберите наиболее подходящий метод архивирования данных для вашей реляционной базы данных на основе таких факторов, как шаблоны доступа, возможности инфраструктуры и требования к хранению данных. Оцените секционирование, логическое удаление, архивирование таблиц, историческую схему и гибридное архивирование, чтобы принять обоснованное решение.
- Выберите решение для хранения : выберите надежное и экономичное решение для архивного хранения, отвечающее вашим требованиям к хранению, доступу и безопасности данных. Рассмотрите возможность локального хранилища, облачных служб хранения и решений для управляемого архивирования в соответствии с вашими потребностями.
- Внедрить методы обеспечения соответствия и управления : обеспечить соблюдение отраслевых правил и руководств по защите данных. Документируйте необходимые политики, процедуры и средства контроля для защиты архивных данных и управления доступом к ним.
- Интеграция с существующими системами и инструментами . Спроектируйте и разработайте необходимые интеграции для подключения вашего решения для архивного хранения к вашей реляционной базе данных и другим системам. Это можно сделать с помощью специальных интеграций, таких инструментов, как AppMaster, или уже существующих решений, предлагаемых вашим поставщиком хранилища.
- Протестируйте и проверьте процесс архивирования . Проведите тщательное тестирование, чтобы убедиться, что он работает правильно, сохраняя целостность данных и эффективно перемещая их на соответствующий уровень хранения. Проверьте потенциальное влияние на производительность запросов, стабильность системы и функциональность приложений.
- Мониторинг и оптимизация процесса архивирования . Постоянно контролируйте процесс архивирования данных, чтобы обеспечить его оптимальную работу, и активно устраняйте любые проблемы или неэффективности, которые могут возникнуть. Используйте метрики, оповещения и анализ журналов, чтобы получить представление о производительности вашей стратегии архивирования.
Преимущества и проблемы архивирования данных
Архивирование данных дает значительные преимущества организациям, управляющим большими объемами данных, но также создает ряд потенциальных проблем. Ниже представлен обзор основных преимуществ и проблем архивирования данных в реляционных базах данных.
Преимущества архивирования данных
- Улучшенная производительность запросов . Удаление редко используемых данных из производственной системы может сократить время ответа на запросы и снизить нагрузку на сервер базы данных за счет сведения к минимуму необходимости поиска в огромных объемах данных.
- Снижение затрат на хранение . Решения для архивного хранения более экономичны, чем первичные уровни хранения, что позволяет организациям снизить затраты за счет перемещения данных в эти более дешевые и часто более масштабируемые варианты хранения.
- Улучшение управления соответствием и управлением . Внедрение мощной стратегии архивирования данных помогает поддерживать соответствие отраслевым нормам и государственным требованиям, обеспечивая при этом четкий и документированный путь управления жизненным циклом данных.
- Улучшенное аварийное восстановление . Архивированные данные могут служить дополнительной копией данных, потенциально обеспечивая резервную копию в случае непредвиденной потери данных. Тем не менее, архивирование не следует рассматривать как основное решение для резервного копирования критически важных данных.
Проблемы архивирования данных
- Получение архивных данных . В зависимости от метода архивирования и решения для хранения извлечение архивных данных может оказаться медленным и сложным процессом. При выборе решения для хранения учитывайте компромисс между временем извлечения и затратами на хранение.
- Сложности инфраструктуры хранения . Управление несколькими решениями хранения, стратегиями архивирования и шаблонами доступа к данным приводит к дополнительным сложностям управления и обслуживания инфраструктуры баз данных.
- Проектирование и разработка стратегий архивирования . Оценка, проектирование и реализация эффективной стратегии архивирования данных требуют глубокого понимания данных, инфраструктуры и требований вашей организации.
- Проблемы с целостностью данных . Архивирование данных потенциально может привести к проблемам с целостностью данных, если не проводить тщательный контроль. Чрезвычайно важно точное отслеживание и точное восстановление архивных данных.
Лучшие практики архивирования данных
Чтобы обеспечить успех вашей стратегии архивирования данных в реляционных базах данных, рассмотрите следующие рекомендации:
- Понимание шаблонов доступа к данным . Всесторонний анализ и документирование шаблонов доступа к данным в вашей системе реляционной базы данных. Эта информация поможет вам определить, какие данные следует архивировать и какая стратегия хранения лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям.
- Установите политики хранения данных : четкие и осуществимые политики хранения данных гарантируют, что данные архивируются и сохраняются в соответствии с бизнес-требованиями и отраслевыми нормами. Регулярно пересматривайте и обновляйте свои политики хранения данных, чтобы они отражали меняющиеся потребности вашей организации.
- Инвестируйте в эффективные решения для хранения данных . Выбирайте решения для хранения данных, обеспечивающие правильный баланс стоимости, безопасности и доступности. Рассмотрите как локальные, так и облачные варианты, чтобы найти наиболее подходящий вариант для вашей организации и ее уникальных требований.
- Автоматизация процессов архивирования . Автоматизация процессов архивирования данных сводит к минимуму ручное вмешательство, уменьшает количество человеческих ошибок и повышает эффективность. Используйте инструменты no-code такие как AppMaster, чтобы упростить и автоматизировать процесс.
- Установите надлежащую практику управления : Внедрите строгие методы соблюдения требований и управления в отношении архивирования данных. Это включает в себя документацию, обучение персонала, а также обеспечение контроля доступа и мер безопасности.
- Тестируйте и проверяйте процессы архивирования : проводите строгие тесты, чтобы убедиться, что ваши процессы архивирования работают эффективно и результативно, не оказывая негативного влияния на вашу производственную систему или целостность данных.
- Регулярно отслеживайте и оптимизируйте : постоянно отслеживайте и оптимизируйте свою стратегию архивирования данных для устранения любых проблем или неэффективности, которые могут возникнуть с течением времени. Используйте аналитику, анализ журналов и оповещения для упреждающего управления расходами на производительность и хранилище.
Следуя этим рекомендациям и понимая преимущества и проблемы архивирования данных в реляционных базах данных, вы можете разработать стратегию архивирования данных, которая повысит производительность запросов, снизит затраты на хранение и будет соответствовать отраслевым нормам, одновременно удовлетворяя уникальные потребности вашей организации.
