маппинг что это такое в программировании

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

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

Elasticsearch — Урок 3.1 Mapping: схема документов

Маппинг (сопоставление) — это процесс определения схемы или структуры документов. Он описывает свойства полей в документе. Свойства поля включают тип данных (например, string, integer и т.д.) и метаданные.

Подобно тому, как вы определяете схему таблицы в SQL, важно рассказать про схему документов, прежде чем индексировать любые данные. Как мы обсуждали ранее, тип в Elasticsearch похож на таблицу SQL, который группирует документы аналогичного характера (например тип для пользователей, тип для заказов). Каждый тип имеет схему. Наличие разных схем данных также может быть мотивацией для определения нового типа.

Apache Lucene, которая хранит ваши данные под капотом, не имеет понятия типов. Информация о типе хранится в метаданных и обрабатывается Elasticsearch.

Прежде чем говорить о различных типах данных, поддерживаемых Elasticsearch, давайте взглянем на документы и как определим их схему. Предположим, мы хотим индексировать документы, показанные ниже:

Динамическое отображение

Когда вы индексируете документ без указания сопоставления, Elasticsearch автоматически определяет типы данных для полей в документе. Чтобы понять, как работает динамическое сопоставление, давайте попробуем проиндексировать документ человека, как показано ниже:

Теперь давайте проверим сопоставление типа человека, которое устанавливается автоматически:

Вы можете видеть из предыдущего ответа, что Elasticsearch определил тип данных age как числовое, date_of_birth как дату и name как строковое. Когда встречается новое поле, он пытается определить, является ли поле логическим, числовым, текстовым или датой.

Сопоставление числовых и логических полей данных является простым, но для сопоставления полей даты сначала проверяется значение строки, чтобы увидеть, соответствует ли оно любым известным шаблонам дат.

По умолчанию строковое значение проверяется в отношении трех форматов дат, показанных ниже:

Хотя Elasticsearch может определить тип данных, вы должны установить отображение во все известные поля, чтобы избежать любых неожиданностей. По умолчанию для любых полей, не входящих в сопоставление, тип данных определяется на основе первого найденного значения поля. Чтобы избежать неожиданного сопоставления, вы можете отключить динамическое сопоставление, как показано ниже:

Динамическая настройка принимает три разных значения:

Иногда автоматическое определение даты может вызвать проблемы. Если начало строкового поля случайно совпадает с форматом даты по умолчанию, тип данных поля может быть установлен на дата вместо текста. Чтобы этого избежать, вы можете отключить автоматическое определение даты, как показано ниже:

Создать индекс с отображением

Чтобы определить или добавить схему, мы должны использовать API маппинга.

API маппинга позволит вам сделать следующее:

Обратите внимание, что метод HTTP, используемый для запроса — PUT.

Если все прошло успешно, вы должны увидеть ответ, как показано ниже:

Добавление нового типа / поля

В предыдущем разделе мы обсудили, как создать индекс со схемой маппинга. В этом разделе мы обсудим, как добавить новый тип и новые поля. Давайте добавим новый тип, назовем его history с целью хранить там историю заходов пользователя.

Обратите внимание на _mapping в конце URL-адреса. Вы можете добавить имя типа history в example3 индекс, как показано ниже:

Установив ip_address поле как тип ip, мы можем выполнить запросы диапазона и агрегации по IP-адресу. Мы обсудим тип данных ip в скором будущем.

Получение существующей схемы

API маппинга также используется для извлечения существующей схемы. Вы можете проверить схему существующего индекса или типа, как показано ниже:

Обратите внимание, что метод HTTP, используемый для запроса — GET.

Следующий ответ содержит отображение всех типов в example3 :

Вы также можете получить сопоставление одного типа, как показано ниже:

Изменение существующей схемы

Схема существующих полей не может быть изменена. Когда документы индексируются, они сохраняются в инвертированном индексе в соответствии с типом данных. Если вы попытаетесь обновить тип данных существующего поля, вы получите исключение, как показано ниже:

Вы всегда можете добавлять новые поля или использовать несколько полей для индексации одного и того же поля с использованием нескольких типов данных, но вы не можете обновлять существующее сопоставление. Если вы хотите изменить отображение, вам нужно заново создать индекс или использовать Reindex API. Мы обсудим переиндексацию в 5 уроке. Если вам не нужны уже индексированные данные, вы можете добавить новое поле с правильным типом данных.

Тип данных

В традиционном мире SQL тип данных может быть только простым, таким как integer, boolean и т. д. Поскольку данные в Elasticsearch представлены как JSON, он поддерживает типы данных, которые являются более сложными объекты, массивы и т. д.

Поддерживаются разные типы данных:

Основные типы данных:

Сложные типы данных:

Типы данных Geo:

Специализированные типы данных:

Прежде чем мы перейдем к каждому типу данных, давайте поговорим о мета-полях, которые содержатся в каждом документе.

Мета-поля

Каждый индекс, который мы индексируем, имеет следующие мета-поля, также известные как мета-поля идентификации, поскольку они используются для однозначного определения документа:

Как обрабатывать нулевые значения

Когда Elasticsearch встречает нулевое значение JSON в документе, оно пропускает это поле, поскольку оно не может быть проиндексировано. Но если вы хотите искать все документы, содержащие нулевое значение, вы можете сказать Elasticsearch заменить значение null значением по умолчанию.

Обратите внимание, что он null_value должен иметь тот же тип данных, что и поле. Целочисленное поле не может иметь нулевое значение, которое является строкой.

Хранение оригинального документа

Поиск по всем полем в документе

Когда предыдущий документ индексируется вместе с полями документа, Elasticsearch индексирует все значения полей в одну большую строку ( «john jake iphone 2017-02-08» ) в качестве _all поля. Запрос для всех заказов, которые содержат, item_title как iphone показано ниже:

По умолчанию поле _all включено. Если вы не планируете использовать его можно отключить, как показано ниже. Отключение его приведет к уменьшению размера индекса на диске:

В следующем части урока мы обсудим анализаторы и почему отображение необходимо для получения правильных результатов поиска.

Источник

Часть 2. Создание классов, маппингов и заполнение БД

В предыдущей части были рассмотрены виды связей (один-к-одному, один-ко-многим, многие-ко-многим), а также один класс Book и его маппинг-класс BookMap. Во второй части обновим класс Book, создадим остальные классы и связи между ними, как это было изображено в предыдущей главе в Диаграмме баз данных, расположившейся над подзаголовком 1.3.1 Связи.

Небольшое объяснение
public virtual ISet Genres < get; set; >
public virtual ISet Authors

Отношение многие-к-одному, один-ко-многим.

Метод References применяется на стороне «Многие-к-одному», на другой стороне «Один-ко-многим» будет метод HasMany.

Если сейчас запустить проект и посмотреть БД Bibilioteca, то появятся новые таблицы с уже сформированными связями.

Далее заполним созданные таблицы данными…
Для этого создадим тестовое приложение, которое будет сохранять данные в БД, обновлять и удалять их, изменив HomeController следующим образом (Ненужные участки кода комментируем):

Изменим представление следующим образом:

Маппинг для классов, у которых есть наследование.
А как маппить классы у которых есть наследование? Допустим, имеем такой пример:

В принципе, ничего сложного в этом маппинге нет, мы просто создадим один маппинг для производного класса, то есть таблицы Triangle.

После запуска приложения, в БД Biblioteca появится следующая (пустая) таблица

Источник

Что такое ModelMapper и зачем он нужен?

Авторизуйтесь

Что такое ModelMapper и зачем он нужен?

Senior Java разработчик Usetech

В ходе разработки любого приложения программист сталкивается с необходимостью работать с моделями различных объектов, созданных для разных целей. И соответственно, с необходимостью конвертировать их между собой. Если ваш проект на начальном этапе развития, то можно, конечно, использовать рукописные конверторы. Но рано или поздно проект станет больше, и вы столкнётесь с необходимостью использовать уже готовое решение для конвертации моделей.

Одним из таких решений является МodelMapper. Его очень просто использовать в самом начале проекта без особых знаний. Попытаюсь разобрать основные моменты использования фреймворка.

Как начать использовать ModelMapper?

Сначала добавляем его в зависимости. Если вы используете maven, то:

implementation group: ‘org.modelmapper’, name: ‘modelmapper’, version: ‘2.3.0’

Предположим, у нас простой проект с базой данных и RestAPI и нам необходимо превратить entity в dto и обратно. На этапе прототипа проекта могут полностью совпадать, и в таком простейшем примере нам вообще не нужно ничего дополнительного писать. МodelMapper всё сделает за нас.

В примере, представленном ниже, я буду использовать аннотации Lombok, чтобы было проще =)

Наши entity:

Наша dto:

Для того, чтобы начать маппить entity в dto нам достаточно написать вот такой простой конвертор:

А для наполнения базы использовать следующие entity:

И наш контроллер с одним единственным методом:

После выполнения запроса http://localhost:8080/book мы получаем следующий ответ:

МodelMapper по названию полей сам догадывается, что на что нужно маппить. Это очень удобно, если у вас есть множество моделек, которые в целом похожи друг на друга. Весь процесс можно разбить на две части: распознание и связь полей, а также перенос значений.

Если описать работу маппера простыми словами, то: он сканирует поля в соответствии с AccessLevel, парсит их и бьёт на токены, сравнивая эти токены он пытается понять подходит ли поле для маппинга. Стратегии настраивают степень точности:

Пример настройки значений для ModelMapper:

Это далеко не все настройки МodelMapper, больше настроек можно посмотреть в классе InheritingConfiguration.

Маппинг отдельных полей

Для начинающего специалиста, показанного выше, вполне достаточно. Но для серьёзного приложения нужен больший контроль над маппингом определённых полей. Также было бы удобно маппить вложенные сущности. В этом разделе мы рассмотрим, как нам с этим поможет МodelMapper.

Давайте немного усложним наш маппинг. Предположим, что нам в нашем поле index не нужна подстрока ISBN:. Как нам изменить условия маппинга, чтобы для одного поля мы удаляли эту подстроку?

Можно использовать Converter :

В данном примере мы создали TypeMap для двух наших объектов и указали поле, для которого мы хотим использовать этот конвертер.

Теперь наш запрос возвращает следующее:

Мы научились модифицировать правила конвертации отдельных полей и целых объектов. С этим уже можно полноценно работать. Но бывают случаи, когда нам не нужно модифицировать значение, а необходимо просто связать два названных по-разному поля.

Добавим в наши объекты поля: comment в BookEntity и review в BookDto и модифицируем наш BookConverter:

И тогда запрос будет выглядеть вот так:

Теперь при маппинге отдельных полей у нас будет меньше мороки.

А что, если нам нужно маппить ещё и вложенную сущность? Для этого мы снова модифицируем BookDto и добавляем туда поле author вместо authorName. А также создаём класс AuthorDto, содержащий только поле name.

И наш BookConverter теперь будет выглядеть следующим образом:

А в ответе на запрос книг получаем:

Маппинг и наследование

Самое просто мы разобрали ранее. Теперь давайте посмотрим, как же ModelМapper работает с наследованием. Для этого мы изменим модель наших данных, добавив наследников для книг.

Теперь наша модель будет выглядеть так:

А наши начальные данные так:

И вот так мы поменяем наш конвертор:

Для того, чтобы ModelМapper понял, что AudioBookEntity и HardCoverBookEntity — это наследники BookEntity, мы должны к TypeMap вызвать include и добавить маппинги. Но, к сожалению, для внутренних маппингов нам надо будет указывать вручную маппинг всех полей, как показано в примере. Эта особенность может стать проблемой если у вас на проекте примитивные базовые классы и развитая иерархия наследования классов.

В ответе на запрос теперь мы получаем:

Заключение

ModelМapper — это удобный фреймворк, который можно использовать как на старте вашего проекта, так и на более поздних этапах. Но у него, как и у любого инструмента, есть свои слабые стороны и ограничения, о которых стоит знать и которые стоит учитывать.

Источник