Что такое маппинг полей

ElasticSearch — mapping и поиск без сюрпризов

В статье рассмотрим, как и зачем применять mapping. Нужен ли он вообще и в каких случаях. Я приведу примеры его установки, а так же постараюсь поделиться некоторыми полезными хитростями, которые могут помочь вам в усовершенствование поиска на вашем сайте.

Всем, кому интересен современный поисковый движок ElasticSearch, прошу под кат.

В прошлой статье общим голосование была выбрана эта тема. В этой статье я размещу опять голосование, прошу принять участие. Я постараюсь написать максимально полный цикл статей по ES, если это будет интересно публике.

Зачем нужен mapping?

Mapping похож на определение таблицы в sql базах данных. Мы явно указываем тип каждого поля и дополнительные параметры, такие как анализатор, дефолтное значение, source и так далее. Подробнее ниже.

Мы можем указать mapping при создании индекса, тем самым за один запрос определить для всех типов в индексе.

Так же можем указать mapping напрямую для определённого типа в индексе:

А можем указать mapping сразу для нескольких индексов:

Так ли он нужен?

ES не требует явного определения типов данных в документе. В большинстве простых случаев он определяет тип данных верно.
Так зачем тогда его нужно определять?
Ну во первых, это полезно для чистоты кода и уверенности в том, что в данный момент хранится в индексе.
Важная особенность mapping это тонкая настройка данных и их обработка, т.к. мы можем указать, нужно ли анализировать поле, нужно ли хранить исходник. Давайте посмотрим большинство возможностей на примере.

Базовые типы данных

Думаю, все уже догадались, о чём пойдёт речь. Базовых типов всего 7: string, integer/long, float/double, boolean, null

Примечание: По умолчанию _source = true и весь документ хранится в индексе в исходном состояние и возвращается по запросу. И это работает быстрее, чем хранить в индексе отдельные поля, при условии, что ваш документ не огромен. Тогда хранение только необходимых полей может дать профит. Поэтому я не рекомендую трогать это поле без веской на то причины.

Типы array/object/nested

Мы можем указать не только тип массив для поля, но и указать тип для каждого поля внутри массива, вот пример:

Nested(вложенный) type

По сути, мы определяем документ внутри документа. Зачем это нужно? Отличный пример из документации:

Если мы будем искать name = blue && count>5 то этот документ будет найден, что бы избежать такого сценария, стоит использовать nested тип.
Пример:

Указывать properties для элементов объекта не обязательно, ES сделает это автоматически.
Для поиска по nested типу следует использовать nested query или nested filter.

Multi-fields

Начиная с версии 1.0 этот прекрасный параметр был добавлен ко все базовым типам (кроме nested и object).
Что он делает? Этот параметр позволяет указать разные настройки маппинга для одного поля.
Зачем это может быть нужно? например, у вас есть поле, по которому вы хотите и искать и группировать. Если отключить анализатор, поиск будет работать не на полную катушку, а если включить, то группировать мы будем не по сырым данным, а по обработанным. Например, Санкт-Петербург после анализатора будет «Санкт» и «Петербург» (возможно слегка по-другому, но для примера сойдёт). Если мы будет группировать по этому полю, то получим не то, что хотели.

Теперь мы можем обращаться к «title» за поиском и к «raw» за группировкой и любыми другими видами сортировки.

Остальные типы

Надеюсь, что я смог доходчиво рассказать о главных функциях mapping’a в ES. Если у вас есть вопросы, рад буду ответить.

Источник

Чернобровов Алексей Аналитик

Big Data Mapping: что такое маппирование больших данных

В этой статье рассмотрено, что такое маппирование больших данных, как это связано с Data Science, когда и как часто выполняется этот процесс, а также, какие программные инструменты позволяют автоматизировать Big Data mapping.

Что такое маппирование данных и где это используется

Представим, что в одной из корпоративных систем сведения о семейном положении сотрудника хранятся так, что «1» в поле «дети» означает их наличие. В другой системе эти же данные записаны с помощью значения «True», а в третьей – словом «да». Таким образом, разные системы для обозначения одних и тех же данных используют разные отображения. Чтобы привести информацию к единообразию, следует сопоставить обозначения одной системы обозначениям в других источниках, т.е. выполнить процедуру мэппинга данных (от английского map – сопоставление). В широком смысле маппирование – это определение соответствия данных между разными семантиками или представлениями одного объекта в разных источниках. На практике этот термин чаще всего используется для перевода или перекодировки значений [1].

Дисциплина управления данными, Data Management, трактует маппинг как процесс создания отображений элементов данных между двумя различными моделями, который выполняется в начале следующих интеграционных задач [2]:

Таким образом, маппирование данных представляет собой процесс генерации инструкций по объединению информации из нескольких наборов данных в единую схему, например, конфигурацию таблицы. Поскольку схемы данных в разных источниках обычно отличаются друг от друга, информацию из них следует сопоставить, выявив пересечение, дублирование и противоречия [3].

С прикладной точки зрения можно следующие приложения маппинга данных [4]:

В Big Data мэппинг выполняется при загрузке информации в озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище (DWH, Data Warehouse). Чем Data Lake отличается от DWH, рассмотрено здесь. В этом случае маппинг реализуется в рамках ETL-процесса (Extract, Transform, Load) на этапе преобразования. При этом настраивается соответствие исходных данных с целевой моделью (рис. 1). В случае реляционных СУБД для идентификации одной сущности в разных представлениях нужно с ключами таблиц и настройкой отношений (1:1, *:1, 1:* или *:*) [5].

Рис.1. Маппирование данных при консолидации таблиц

В Data Science маппирование данных входит в этап их подготовки к ML-моделированию, когда выполняется формирование датасета в виде матрицы значений для обработки соответствующими алгоритмами. В частности, когда Data Scientist обогащает исходный датасет данными из сторонних источников, он занимается маппингом данных. Проводить процедуру дата мэппинга можно вручную или автоматически с помощью соответствующих подходов и инструментов, которые рассмотрены далее.

Особенности процесса дата мэппинга

На практике трудоемкость мэппинга зависит от следующих факторов [3]:

Облегчить процесс маппирования можно за счет метаданных – сведениях о признаках и свойствах объектов, которые позволяют автоматически искать и управлять ими в больших информационных потоках. В частности, если каждое приложение будет выполнять публикацию метаданных, что позволит создать их стандартизированный реестр, то маппинг будет полностью автоматизированным [2]. Однако в большинстве случаев процесс мапирования данных не полностью автоматизирован и состоит из следующих этапов [4]:

При работе с большими объемами данных выделяют 3 основных подхода к маппированию [2]:

Также стоит упомянуть полуавтоматическое маппирование в виде конвертирования схем данных, когда специализированная программа сравнивает источники данных и целевую схему для консолидации. Затем разработчик проверяет схему маппирования и вносит исправления, где это необходимо. Далее программа конвертирования схем данных автоматически генерирует код на C++, C # или Java для загрузки данных в систему приемник (рис. 3) [3].

Рис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппинга

Далее рассмотрим, какие инструментальные средства реализуют вышеперечисленные подходы.

Инструменты маппирования больших данных

Как и большинство прикладных решений, все средства для маппинга данных можно разделить на 3 категории [6]:

Большинство перечисленных продуктов поддерживают все 3 подхода к маппированию: ручной (GUI и кодирование), data-driven и семантический. Однако, семантический мэппинг требует наличия реестров метаданных, что имеется далеко не в каждом предприятии. А публичные реестры метаданных, такие как национальные, отраслевые или городские репозитории [7] не всегда напрямую коррелируют, например, с задачами построения локального DWH. Но, наряду с открытыми государственными данными и другими публичными датасетами, их можно использовать в исследовательских DS-задачах.

При выборе конкретного инструмента для маппинга больших данных стоит учитывать следующие факторы:

Резюме

Итак, маппирование данных – это важная часть процесса работы с данными, в том числе и для Data Scientist’а. Эта процедура выполняется в рамках подготовки к ML-моделированию, в частности, при обогащении датасетов. В случае одноразового формирования датасета из нескольких разных источников сопоставление данных можно выполнить вручную или с помощью самописного Python-скрипта. Однако, такой подход не применим в промышленной интеграции нескольких информационных систем или построении корпоративных хранилищ и озер данных. Поэтому знание инструментов дата мэппинга пригодится как Data Scientist’у, так и Data Engineer’у. Наконец, сопоставление данных с целью избавления от дублирующихся и противоречивых значений входит в задачи обеспечения качества данных (Data Quality) [4]. В свою очередь, Data Quality относится к области ответственности стратега по данным и инженера по качеству данных. Таким образом, понимание процесса маппирования необходимо каждому Data-специалисту.

Источник

Практичные способы маппинга данных в Kotlin

Маппинг данных – один из способов для разделения кода приложения на слои. Маппинг широко используется в Android приложениях. Популярный пример архитектуры мобильного приложения Android-CleanArchitecture использует маппинг как в оригинальной версии (пример маппера из CleanArchitecture), так и в новой Kotlin версии (пример маппера).

Маппинг позволяет развязать слои приложения (например, отвязаться от API), упростить и сделать код более наглядным.

Пример полезного маппинга изображен на схеме:

Для примера модели упрощены. Person содержит Salary в обоих слоях приложения.

В настоящем коде, если у вас одинаковые модели, возможно, стоит пересмотреть слои приложения и не использовать маппинг.

Метод №1: Методы-мапперы

Самый быстрый и простой метод. Именно он используется в CleanArchitecture Kotlin (пример маппинга).

Такой код быстрее писать и проще модифицировать – объявления полей и их использование находятся в одном месте. Не надо бегать по проекту и модифицировать разные файлы при изменении полей класса.

Еще проблема может возникнуть если по требованиям архитектуры слои приложения не могут знать друг о друге: т.е. в классе Src слоя нельзя работать со слоем Dst и наоборот. В этом случае такой вариант маппинга использовать не получится.

В рассмотренном примере слой Src зависим от слоя Dst и может создавать классы этого слоя. Для обратной ситуации (когда Dst зависим от Src ) подойдет вариант со статическими методами-фабриками:

Маппинг находится внутри классов Dst слоя, значит эти классы не раскрывают все свои свойства и структуру использующему их коду.

Если в приложении один слой зависим от другого и осуществляется передача данных между слоями приложения в обоих направлениях, статические методы-фабрики логично использовать вместе с методами-мапперами.

Резюме метода маппинга:

+ Быстро писать код, маппинг всегда под рукой
+ Легкая модификация
+ Низкая связность кода
— Затруднено Unit-тестирование (нужны моки)
— Не всегда позволено архитектурой

Метод №2: функции-мапперы

Размещение маппера и классов, с которыми он работает, в разных местах проекта не всегда удобно. При частой модификации класса придётся искать и изменять разные файлы в разных местах.

Резюме метода маппинга:

+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— Требуются открытые поля у классов с данными

Метод № 3: Функции-расширения

При этом стоит учесть, что функции расширения могут приводить к неожиданному поведению из-за своей статической природы: https://kotlinlang.org/docs/reference/extensions.html#extensions-are-resolved-statically

Резюме метода маппинга:

+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— Требуются открытые поля у классов с данными

Метод №4: Классы-мапперы с интерфейсом

Относительно маппинга в функции у этого примера только один недостаток – необходимость писать немного больше кода.

Резюме метода маппинга:

+ Лучше типизация
— Больше кода

Как и функции-мапперы:

+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— требует открытые поля у классов с данными

Метод 5: Рефлексия

Метод черной магии. Рассмотрим этот метод на других моделях.

В данном примере EmployeeSrc и EmployeeDst хранят имя в разных форматах. Мапперу нужно только составить имя для новой модели. Остальные поля обработаются автоматически, без написания кода (вариант else в when ).

Метод может быть полезен, например, если у вас большие модели с кучей полей и поля в основном совпадают у одних и тех же моделей из разных слоев.

Большая проблема возникнет, например, если вы добавите обязательные поля в Dst и его случайно не окажется в Src или в маппере: cлучится IllegalArgumentException в runtime. Также рефлексия имеет проблемы с производительностью.

Резюме метода маппинга:

+ меньше кода
+ простое Unit-тестирование
— опасен
— может негативно сказаться на производительности

Выводы

Такие выводы можно сделать из нашего рассмотрения:

Методы-мапперы — наглядный код, быстрее писать и поддерживать

Функции-мапперы и функции расширения – просто тестировать маппинг.

Классы мапперы с интерфейсом — просто тестировать маппинг и яснее код.

Рефлексия – подходит для нестандартных ситуаций.

Источник

Data Mapping: лучшие техники и инструменты

Data Mapping или маппинг данных — это ключевая часть Data Management и интеграции данных. Именно маппинг данных гарантирует, что вы просматриваете и учитываете все свои данные и делаете это безошибочно. Другими словами, Data Mapping — это то, что позволяет интегрировать данные из множества источников.

В этой публикации мы подробнее поговорим о том, что такое маппинг данных, почему его разработка важна для бизнеса, а также рассмотрим техники и инструменты, которые используются для мапирования данных.

Что такое Data Mapping?

Маппинг данных — это процесс сопоставления полей данных (определенных элементов источника или всего источника) и связанных с ними полей данных в другом месте назначения. То есть это установление соотношения между моделями данных, которые находятся в разных источниках или системах. Программное обеспечение и инструменты мапирования данных автоматически сопоставляют поля данных из одного источника данных в другой за вас.

Использование маппинга данных позволит вам:

После чего вы сможете сделать выводы и выделять ценную информацию.

В чем польза Data Mapping?

Рассмотрим причины, по которым маппинг данных полезен и важен для вашего бизнеса. С помощью мапирования данных вы можете:

Примеры использования Data Mapping

Такой бизнес, как Amazon, может использовать маппинг данных для точного таргетирования на вас. Они делают это, извлекая информацию из характера вашего поведения в сети, отзывов, истории покупок и времени на странице. Затем они могут извлекать и связывать эти данные с данными из других источников, такими как демографическая информация.

Комбинируя эти типы источников данных, Amazon получает необходимую информацию, чтобы таргетировать на вас на определенные продукты и персонализировать ваш опыт покупок несколькими способами (например, на основе проблем, с которыми вы можете столкнуться, географического положения, уровня опыта, интересов, образования, национальности, возраста).

Рассмотрим другой пример использования технологии маппинга данных. Допустим, вы работаете в ТВ-холдинге и хотите структурировать данные по телешоу в сети, актерам, которые появляются в сети, и актерам в шоу, которое появляется в сети.

Совместное использование данных между тремя источниками может выглядеть примерно так:

Техники Data Mapping

Для маппинга данных можно использовать три основных техники: ручную, полуавтоматическую и автоматическую. Давайте поговорим о том, что представляет собой каждая из этих техник.

Manual Data Mapping требует для работы профессиональных кодировщиков и data mappers. Это IT-специалисты, которые будут кодировать и map (преобразовывать) ваши источники данных. Хотя это трудоемкий процесс, который требует профессиональной помощи, он позволяет вам полностью контролировать и настраивать свои maps.

Semi-automated Data Mapping или Schema Mapping требует определенных знаний в области кодирования и означает, что ваша команда будет перемещаться между процессами сопоставления данных вручную и автоматически (отсюда и название этого метода).

Программное обеспечение для маппинга данных создает связь между источниками данных, а затем IT-специалист проверяет эти связи и при необходимости вносит корректировки вручную.

Automated Data Mapping означает, что инструмент позаботится обо всех аспектах процесса мапирования данных за вас. Это делает данный вид технологии идеальным вариантом, если у вас нет своего кодировщика или временно объект не доступен. Этот тип Software обычно позволяет выполнять маппинг данных путем перетаскивания. Вам просто нужно научиться пользоваться инструментом (и заплатить за него).

Инструменты для маппинга данных, которые автоматизируют для вас процесс Data Mapping, рассмотрим далее.

Инструменты для маппинга данных

Data Mapping Tools и программное обеспечение делают процесс маппинга гораздо проще, включая визуализацию и интерпретацию ваших данных:

Многие инструменты мапирования данных также могут помочь вам с другими задачами управления данными, такими как миграция данных.

Цена: Бесплатная 30-дневная пробная версия

Bloomi, принадлежащая Dell, представляет собой iPaaS-решение (облачное и масштабируемое), которое объединяет данные и приложения как в облаке, так и локально. Создавайте облачные интеграции, которые инструмент называет Atoms. Затем вы можете начать передачу данных между облаком и локальными приложениями.

Функция маппинга данных Bloomi переводит для вас электронный обмен данными (EDI или Electronic Data Interchange). Инструмент имеет пользовательский интерфейс с перетаскиванием, который упрощает маппинг данных, а также библиотеку доступных соединителей, чтобы вы могли быстро установить интеграцию.

Цена: Бесплатная 30-дневная пробная версия

Tableau — это визуальный аналитик и платформа бизнес-аналитики с инструментами управления данными и маппинга данных. Независимо от того, находятся ли ваши данные в электронных таблицах, Apache Hadoop, базе данных или облаке, эта платформа позволяет вам подключиться и начать визуализацию данных за считанные секунды без кода.

Tableau регулярно заполняет ваши самые последние данные (по расписанию, которое вы можете настроить). Интерфейс перетаскивания прост в использовании, а интеллектуальные информационные панели позволяют эффективно визуализировать данные. Наконец, вы можете легко поделиться своими data maps и информационными панелями со своей командой через мобильное устройство для легкого согласования и доступа.

Цена: Бесплатная 14-дневная пробная версия

Astera — это программное обеспечение для управления корпоративными данными, которое использует визуальные интерфейсы для преобразования, мапирования и проверки структур данных без необходимости кода.

Вы можете использовать инструмент «drag-and-drop» для создания, отладки и управления сложными задачами интеграции данных. Astera также изначально подключается к различным поставщикам баз данных, включая SQL Server, Oracle и DB2.

Для обеспечения высочайшего качества ваших данных, можно использовать такие встроенные параметры:

А для повышения точности есть встроенные преобразования, которые:

Вы получите уведомление по электронной почте, если ваши записи данных не соответствуют стандартам высокого качества.

Заключение

Маппинг данных дает возможность вашей маркетинговой команде и бизнесу в целом максимально эффективно использовать ваши данные. Использование этой технологии также помогает поддерживать данные высокого качества и автоматизировать процессы интеграции, передачи, миграции данных.

Используя информацию с нашей публикации, вы можете определить, какая техника мапирования данных подходит вашей компании, и нужен ли вам инструмент для начала работы с Data Mapping в вашей команде.

Источник

Маппинг данных из реляционной БД

Иногда возникают ситуации, когда решение задачи выборки данных из реляционной БД не укладывается в возможности используемой в проекте ОРМ, например, либо из-за недостаточной скорости работы самой ОРМ, либо не совсем оптимальных SQL запросов генерируемых ею. В таком случае обычно приходится писать запросы вручную.

Проблема в том, что данные из БД (в т.ч. в ответ на JOIN запрос) возвращаются в виде “плоского” двухмерного массива никак не отражающего сложную “древовидную” структуру данных приложения. Работать с таким массивом дальше крайне неудобно, поэтому требуется более-менее универсальное решение, позволяющее привести этот массив в более подходящий вид по заданному шаблону.

Решение было найдено, удобное и достаточно быстрое.

На сколько быстрое

Для оценки скорости работы библиотеки я собрал небольшой испытательный стенд на котором скорость работы моей библиотеки сравнивается со скоростью работы Eloquent. Для замеров использовался пакет phpbench.

Для того чтобы развернуть стенд у себя:

Здесь я использовал инструмент описанный в моей предыдущей статье.

Затем в меню выбираем: 1 Develop, затем: 1 Build, затем 2 Deploy and Up;
Затем запускаем тесты 5. Run tests

В базе 3000 книг. Результаты получились следующие:

benchEloquent — вытаскивает все книги с авторами с использованием Eloquent
benchEloquentId — вытаскивает определенную книгу с авторами с использованием Eloquent (10 раз)

benchProc — вытаскивает все книги с авторами с использованием библиотеки
benchProcId — вытаскивает определенную книгу с авторами с использованием библиотеки (10 раз)

Возможно приведенные тесты недостаточно репрезентативны, но разница заметна, как по времени выполнения, так и по расходованию памяти.

Как это работает

Далее, для примера (крайне простого), представим, что у нас имеется БД книг и авторов со следующей структурой.

Задача — вытащить все книги с их авторами.

Запрос будет выглядеть как-то так:

В ответ мы получим примерно такой массив данных.

Для этого немного изменим наш запрос:

Здесь мы в секции SELECT задали алиасы: для полей с данными о книгах алиасы с префиксом ‘book_’, а для полей с информацией об авторах с префиксом ‘author’.

Далее преобразуем ответ БД

$rows — ответ БД в виде массива объектов /stdClass()
$config — ассоциативный массив отражающий структуру данных итогового массива

Источник