Разное

Плоский файл: Что такое плоский файл? — определение из техопедии

14) Плоский файл: загрузка основных данных

Мы изучим нагрузку с помощью сценария –

Загрузка основных данных в инфо-объект ZMAT (номер материала), который имеет атрибут ZMAT_NM (имя материала. Ниже приведены подробные инструкции по загрузке данных в основные данные инфо-объекта из плоского файла.

Шаг 1) Создайте исходную систему для плоского файла .

  1. Перейти к коду транзакции RSA1
  2. Нажмите кнопку ОК.

На следующем экране

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Исходные системы».
  2. Щелкните правой кнопкой мыши папку с именем FILE и выберите «Создать» из контекстного меню.

На следующем экране

  1. Введите имя логической системы.
  2. Введите описание.
  3. Нажмите кнопку Продолжить.

Шаг 2) Создать компонент приложения.

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Источники данных».
  2. Выберите исходную систему.

  1. Щелкните правой кнопкой мыши -> Создать компонент приложения.

  1. Введите техническое имя.
  2. Введите описание.
  3. Нажмите Продолжить.

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Источники данных».
  2. Щелкните правой кнопкой мыши -> Создать источник данных.

  1. Введите техническое имя.
  2. Выберите DataType DataSource.
  3. Нажмите Продолжить.

  1. Введите поля, показанные ниже. Эта структура должна быть такой же, как DSO, в который должны быть загружены данные транзакции.

  1. На вкладке «Извлечение» выберите «Адаптер» в качестве «Загрузка файла текстового типа с локальной рабочей станции».
  2. Выберите путь к файлу, в который должен быть загружен плоский файл, и активируйте источник данных.

Нажмите Сохранить.

Шаг 3) Создайте преобразование между источником данных (источник) и атрибутом InfoObject (цель).

Щелкните правой кнопкой мыши DataSource -> Create Transformation.

На следующем экране

  1. Введите тип целевого объекта.
  2. Введите имя целевого объекта.
  3. Введите подтип
  4. Нажмите Продолжить.

Преобразование будет создано с автоматическим сопоставлением полей источника с полями назначения.

Щелкните правой кнопкой мыши папку DTP и выберите опцию «Создать процесс передачи данных» в контекстном меню.

Ниже экрана показывает созданный DTP.

Шаг 4) Создание инфопакета и планирование загрузки данных в источник данных (PSA).

  1. Введите RSA1 в командной строке
  2. Нажмите Enter
  3. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Источники данных».
  4. Щелкните правой кнопкой мыши DataSource -> Create InfoPackage.

  1. Введите описание InfoPackage
  2. Нажмите Сохранить.

  1. Нажмите на вкладку Расписание.
  2. Нажмите кнопку «Пуск», чтобы начать загрузку плоского файла в источник данных.

Шаг 5) Загрузите данные в DSO.

  1. Нажмите вкладку Выполнить в DTP.
  2. Нажмите кнопку «Выполнить», чтобы начать загрузку данных из источника данных (PSA) в DSO.

 

15) Плоский файл: загрузить данные транзакции

Мы научимся загружать транзакционные данные из плоского файла с помощью сценария.

Сценарий: загрузка данных в DSO с именем «DEMO_DSO». DSO имеет следующие поля.

Ключевые поля:

ZCUST – Заказчик

ZMAT – Материал

Поля данных:

ZPRICE – Цена материала

ZQTY – Количество

Давайте посмотрим на шаги для загрузки данных в DSO из плоского файла

Шаг 1) Создайте исходную систему для плоского файла.

  1. Перейти к коду транзакции RSA1
  2. Нажмите кнопку ОК.

На следующем экране

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Исходные системы».
  2. Щелкните правой кнопкой мыши папку с именем FILE и выберите «Создать» из контекстного меню.

На следующем экране

  1. Введите имя логической системы.
  2. Введите описание. Нажмите кнопку Продолжить.

Шаг 2) Создать компонент приложения.

  1. Перейти к коду транзакции RSA1
  2. Нажмите кнопку ОК.

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Источники данных».
  2. Выберите исходную систему.

  1. Щелкните правой кнопкой мыши -> Создать компонент приложения.

  1. Введите техническое имя.
  2. Введите описание.
  3. Нажмите Продолжить.

Шаг 3) Создать источник данных.

  1. Перейти к коду транзакции RSA1
  2. Нажмите кнопку ОК.

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Источники данных».
  2. Щелкните правой кнопкой мыши -> Создать источник данных.

  1. Введите техническое имя.
  2. Выберите DataType DataSource.
  3. Нажмите Продолжить.

  1. Введите поля, показанные ниже. Эта структура должна быть такой же, как DSO, в который должны быть загружены данные транзакции.

  1. На вкладке «Извлечение» выберите «Адаптер» в качестве «Загрузка файла текстового типа с локальной рабочей станции».
  2. Выберите путь к файлу, в который должен быть загружен плоский файл, и активируйте источник данных.

Шаг 4) Создайте преобразование между источником данных (источником) и DSO (целью).

  1. Перейти к коду транзакции RSA1.
  2. Нажмите кнопку ОК.

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Инфо-провайдер».
  2. Создать Трансформацию.

  1. Введите тип целевого объекта.
  2. Введите имя целевого объекта.
  3. Введите тип исходного объекта.
  4. Введите имя исходного объекта.
  5. Введите исходную систему.
  6. Нажмите Продолжить.

На приведенном ниже экране показано преобразование, созданное с помощью автоматического сопоставления полей источника с полями назначения.

Шаг 5) Создать процесс передачи данных.

Щелкните правой кнопкой мыши папку DTP и выберите опцию «Создать процесс передачи данных» в контекстном меню.

Ниже экрана показывает созданный DTP.

Шаг 6) Создание инфопакета и планирование загрузки данных в источник данных (PSA).

  1. Перейти к коду транзакции RSA1.
  2. Нажмите кнопку ОК.

  1. Перейдите на вкладку «Моделирование» -> «Источники данных».
  2. Щелкните правой кнопкой мыши DataSource -> Create InfoPackage.

  1. Введите описание инфо-пакета.
  2. Нажмите Сохранить.

  1. Нажмите на вкладку Расписание.
  2. Нажмите кнопку «Пуск», чтобы начать загрузку плоского файла в источник данных.

Шаг 7) Загрузите данные в DSO.

  1. Нажмите вкладку Выполнить в DTP.
  2. Нажмите кнопку «Выполнить», чтобы начать загрузку данных из источника данных (PSA) в DSO.

 

Что такое плоский файл и как он работает?

Управление данными

К

  • Рич Кастанья
  • Адам Хьюз

Что такое плоский файл?

Плоский файл — это набор данных, хранящихся в двумерной базе данных, в которой похожие, но отдельные строки информации хранятся в виде записей в таблице. Столбцы таблицы представляют собой одно измерение базы данных, а каждая строка представляет собой отдельную запись.

Информация, хранящаяся в неструктурированном файле, обычно представляет собой буквенно-цифровой формат с небольшим дополнительным форматированием или без него. Структура плоского файла основана на едином формате, определяемом типом и длиной символов, описываемых столбцами.

Одним из наиболее ярких примеров плоских файлов является файл со значениями, разделенными запятыми (CSV). Файл CSV — это файл, в котором табличные данные собраны в строки текста американского стандартного кода для обмена информацией (ASCII), где значение каждой ячейки таблицы разделено запятой, а каждая строка представлена ​​новой строкой. Столбцы и строки обычно разделяются символами табуляции или запятыми, например, в CSV-файлах. База данных с плоскими файлами состоит из одной таблицы.

Типы плоских напильников

Хотя термин «плоский файл» чаще всего используется для описания базы данных в виде плоского файла, он также может относиться к другим типам файлов, которые совсем не похожи на базы данных.

Существует некоторая двусмысленность в отношении того, можно ли включать в неструктурированный файл управляющие символы, такие как разрывы строк.

В любом случае, многие называют документ Microsoft Word, который был сохранен как текст, только плоским файлом. Результирующий файл содержит записи — строки текста определенной одинаковой длины — но не содержит информации о форматировании, например, о размерах и позициях заголовков или подзаголовков, или информации, которую программа могла бы использовать для создания оглавления для  текстовый файл .

В самом широком смысле «плоский файл» может относиться к любому текстовому файлу, который имеет минимальное форматирование или вообще не форматируется, кроме использования набора символов ASCII.

Каковы ключевые характеристики базы данных с плоскими файлами?

База данных с плоскими файлами — это простое двумерное хранилище подобных данных. Данные располагаются в строках — или записях — по столбцам или полям.

Каждая строка содержит информацию того же типа, что и другие строки плоского файла; эта информация определяется столбцами, которые описывают тип данных и устанавливают ограничение на количество символов, разрешенных для представления информации поля.

Как уже отмечалось, столбцы разделяются одним управляющим символом ASCII, например табуляцией (последовательность клавиш Alt + 09) или запятой (Alt + 44). Каждая строка очерчена символом возврата каретки (Alt + 13).

База данных с плоскими файлами не имеет заранее определенного ограничения на количество строк, которые она может содержать. Размер базы данных с плоским файлом может быть ограничен операционной системой (ОС) хост-компьютера или его системой управления файлами. Если приложение базы данных используется для создания базы данных с плоским файлом, это приложение может применять ограничения на количество строк, длину столбцов и общий размер файла.

Существует два основных инструмента для управления информацией в базе данных с плоскими файлами: сортировка по столбцам и поиск. Некоторые приложения, такие как электронные таблицы, которые позволяют создавать базы данных в виде плоских файлов, могут предоставлять дополнительные, более сложные инструменты для работы с данными. Сортировка позволяет пользователю упорядочивать данные в восходящем или нисходящем алфавитно-цифровом порядке на основе содержимого одного столбца; search найдет определенные строки текста или чисел по всей базе данных плоских файлов.

Одним из важных дополнительных инструментов является возможность создания индекса базы данных с плоскими файлами. Индексирование эффективно выполняет предварительную сортировку записей в файле на основе содержимого одного столбца и может значительно ускорить процесс поиска конкретных данных.

Для чего используется база данных с плоскими файлами?

Несмотря на то, что они обеспечивают относительно элементарные средства хранения, обработки и доступа к данным, плоские файлы по-прежнему широко используются в ряде современных приложений. Базы данных с плоскими файлами по-прежнему очень полезны, так как их легко создавать и обслуживать для хранения часто используемой информации, такой как файлы имен и адресов, а также списки членов или списки классов. Приложения для работы с электронными таблицами, такие как Excel или Google Sheets, можно использовать для создания баз данных с плоскими файлами и управления ими.

Но плоские файлы также широко используются в средах Интернета вещей (IoT) и хранилищ данных/озёр данных. Для этих приложений простота базы данных с плоскими файлами является преимуществом, так как она обеспечивает легкий доступ и низкие накладные расходы для хранения объемной информации, которую необходимо сохранить в исходном состоянии.

Простота базы данных с плоскими файлами выгодна для сред хранилищ данных и озер данных.

Другое применение баз данных с плоскими файлами — управление объектно-ориентированными системами хранения. Хранилище объектов обычно используется облачными службами хранения, поскольку оно может вмещать огромные объемы данных. Данные, хранящиеся в объектных системах, управляются неиерархической базой данных плоских файлов, в которой хранится основная информация о данных, такая как имена файлов и место их хранения на носителе.

Неструктурированная файловая база данных по сравнению с реляционной базой данных

Плоский файл иногда называют реляционной базой данных, но эти два типа баз данных существенно различаются как по форме, так и по функциям.

Плоский файл состоит из одной таблицы данных. Это позволяет пользователю указывать атрибуты данных, такие как столбцы и типы данных, таблица за таблицей, и хранить эти атрибуты отдельно от приложений. Этот тип файла обычно используется для импорта данных в проектах хранилища данных.

В реляционных базах данных плоский файл иногда используется как синоним отношения. Реляционная база данных содержит несколько таблиц данных, которые связаны друг с другом, и позволяет пользователю указывать информацию о нескольких таблицах и связях между этими таблицами, обеспечивая большую гибкость и контроль над ограничениями базы данных.

Например, реляционная база данных может иметь одну таблицу, содержащую имена, адреса и номера телефонов учащихся, и вторую таблицу, содержащую имена учащихся, их текущий учебный год и их основные области обучения. В реляционной базе данных две отдельные таблицы могут быть связаны друг с другом через их общее поле, имя студента.

Этот процесс, по сути, объединяет две таблицы вместе, так что релевантная информация может быть обнаружена и извлечена из двух разных таблиц одновременно, например, имена студентов, их специальности и их номера телефонов.

Чтобы получить тот же эффект с базой данных с плоскими файлами, вся информация должна содержаться в одном файле или отдельные базы данных с плоскими файлами должны включать некоторую избыточную информацию.

Таким образом, реляционные базы данных являются более сложными и могут быть обширными, охватывая десятки (или более) отдельных таблиц. Приложение реляционной базы данных должно знать, как данные организованы в нескольких файлах. И для связывания различных таблиц, а также для поиска и извлечения данных необходимо использовать специальные инструменты, такие как язык структурированных запросов (SQL).

Последнее обновление: июнь 2021 г.

Продолжить чтение О плоском файле
  • Плоский файл по сравнению с реляционными базами данных
  • Могу ли я создать несколько плоских файлов?
  • Когда плоское резервное копирование подходит для моей рабочей нагрузки?
  • Руководство по основам системы управления реляционными базами данных (RDBMS)
  • База данных и простые файлы
Копать глубже в управлении базой данных
  • первичный ключ (основное ключевое слово)

    Автор: Кинза Ясар

  • Ключи СУБД: определено 8 типов ключей

    Автор: Марк Уайтхорн

  • Столбцы и строки: в чем разница?

    Автор: Кэмерон Маккензи

  • Язык структурированных запросов (SQL)

    Автор: Петр Лошин

Бизнес-аналитика

  • Cenegenics модернизируется с помощью встроенного пакета аналитики Domo

    Специалист по обеспечению работоспособности добился двузначного роста доходов за год с момента внедрения набора поставщиков бизнес-аналитики и . ..

  • Databricks запускает новый домик у озера для производства

    Платформа для производственных компаний поставляется с диагностическим обслуживанием и возможностями цифрового двойника и является …

  • Fivetran, Монте-Карло нацелены на наблюдаемость данных при приеме

    Интеграция между поставщиками позволяет совместным пользователям получать представление о своих данных по мере их поступления в конвейер данных …

ПоискAWS

  • AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями

    Многие организации изо всех сил пытаются управлять своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Сервис автоматизирует…

  • Разбираем модель ценообразования Amazon EKS

    В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу. ..

  • Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS

    Пользователи AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запускать его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнять тяжелую работу с помощью EKS. См…

Управление контентом

  • 8 лучших продуктов базы знаний в 2023 году

    База знаний может помочь организациям повысить лояльность к бренду и удовлетворенность клиентов. Основные продукты базы знаний включают …

  • 8 лучших практик SharePoint Syntex

    Чтобы использовать сервисы искусственного интеллекта контента SharePoint — Syntex — организациям следует определить свои болевые точки и тщательно спланировать работу конечного пользователя…

  • Почему контроль версий необходим в управлении цифровыми активами

    Творческие группы часто используют разные версии своих цифровых ресурсов в разных маркетинговых каналах. Узнайте, как контролировать версии в DAM …

ПоискOracle

  • Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner

    Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …

  • Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс

    Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …

  • Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API

    Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, в связи с чем …

ПоискSAP

  • Переходить на S/4HANA или нет? Немного реального опыта

    Поскольку поддержка ECC приближается к концу, для некоторых начинается гонка за S/4HANA. Узнайте некоторые плюсы и минусы S/4HANA и почему некоторые …

  • Движение Jabil S/4HANA Cloud: Shift сейчас, трансформация позже

    Когда пришло время перейти с SAP ECC на S/4HANA Cloud, компания Jabil выбрала поэтапный перенос систем. Трансформация бизнеса…

  • SAP надеется расширить присутствие S/4HANA Cloud на среднем рынке

    «Расти вместе с SAP» — это новая программа, направленная на стимулирование продаж SAP S/4HANA Cloud на среднем рынке, но может ли она повлиять на восприятие …

Что такое плоский файл?

Что означает плоский файл?

База данных с плоскими файлами — это набор записей, в которых данные имеют единый формат и правила для типов значений, где это применимо. База данных является плоской, поскольку каждая строка содержит только один ввод данных, в зависимости от классификации столбцов.

Advertisements

Базы данных плоских файлов хранят простые текстовые записи и двоичные файлы, которые необходимы для определенной цели, в одном каталоге для легкого доступа и передачи. Основные операционные системы (ОС), такие как Windows, Linux и macOS, используют серию плоских файлов для запуска и работы ОС, при этом экономя место на диске и гарантируя, что ни один из файлов, необходимых для работы ОС, не будет поврежден или изменен.

Одним из наиболее распространенных примеров неструктурированных файлов является файл со значениями, разделенными запятыми (CSV). В файле CSV табличные данные представлены строками текста ASCII. Значение каждой ячейки таблицы в приведенном ниже примере отделено запятой, а каждая строка представлена ​​новой строкой в ​​Блокноте.

База данных неструктурированных файлов Хранение данных в неструктурированных файлах обеспечивает надежный и надежный метод удаленной передачи данных, при этом данные сохраняют свое исходное состояние и подлинность. Поскольку плоские файлы не требуют большого пространства для хранения, они часто используются в проектах хранилищ данных и озер данных для хранения больших объемов неструктурированных и частично структурированных данных.

Techopedia объясняет плоский файл

Из-за плоской структуры данные в плоском файле нельзя легко манипулировать или анализировать без импорта в другое приложение. Простота импорта базы данных с плоскими файлами зависит в первую очередь от ее структуры. Неправильный импорт плоского файла в приложение управления базой данных может оставить дополнительные символы, пробелы и неуместные точки данных, которые могут повлиять на достоверность и целостность любого анализа данных и манипуляций.

Структура баз данных плоских файлов

В базе данных плоских файлов первая строка базы данных содержит ключи и поля для идентификации и классификации точек данных. Все следующие строки представляют точки данных, где каждая строка — или, в некоторых случаях, набор ячеек — представляет одну запись.

Существует две структуры, которые могут использоваться при настройке плоского файла в зависимости от того, как данные были собраны и какие спецификации были выбраны при преобразовании данных из управляемого файла в неструктурированный файл.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *