Depuración del almacén de Platform Analytics

Puede ser necesario depurar algunos de los datos recopilados y almacenados en el almacén de Platform Analytics. Si un gran volumen de datos almacenados comienza a afectar negativamente al rendimiento del consumidor de Platform Analytics o si algunos proyectos o metadatos se han eliminado de un entorno, los comandos enumerados en esta sección permiten a los administradores eliminar los datos asociados del almacén de Platform Analytics.

Los comandos utilizados para depurar los datos del almacén de Platform Analytics se basan en distintos criterios, entre los que se incluyen:

• Metadata: Puede depurar los datos de algunos metadatos específicos.
• Proyectos: Puede depurar los datos de proyectos concretos, pero todos esos proyectos deben estar en unos metadatos.
• Objetos eliminados: Puede depurar los objetos eliminados y los datos relacionados.
• Proyectos eliminados: Puede depurar los proyectos eliminados y los datos relacionados.
• Días a conservar: Puede depurar los datos y conservar los datos más recientes con el número de días especificado.

MicroStrategy proporciona los siguientes comandos válidos para depurar el almacén de Platform Analytics:

DELETE_ALL_OBJECTS_IN_METADATA

DELETE_ALL_OBJECTS_IN_PROJECTS

DELETE_ALL_DELETED_OBJECTS

DELETE_ALL_DELETED_PROJECTS

DELETE_ALL_DELETED_OBJECTS_IN_METADATA

DELETE_ALL_DELETED_PROJECTS_IN_METADATA

DELETE_ALL_DELETED_OBJECTS_IN_PROJECTS

DELETE_ALL_FACTS

DELETE_ALL_FACTS_FROM_METADATA

DELETE_ALL_FACTS_FROM_PROJECTS

DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_OBJECTS

DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_PROJECTS

DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_OBJECTS_IN_METADATA

DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_PROJECTS_IN_METADATA

DELETE_All_FACTS_FROM_DELETED_OBJECTS_IN_PROJECTS

Paso 1: modificar el archivo de configuración de purga

El purgeConfig.yaml el archivo está ubicado en Platform Analytics conf directorio. Simplemente elimine los comentarios de los comandos que desee ejecutar eliminando el # delante de cada línea. Hay seis parámetros que controlan los distintos comandos de depuración:

• doTestBeforePurge: El valor por defecto es True. Establézcalo en False para omitir las pruebas antes de la ejecución del comando.

• commandName: El nombre del comando que se va a ejecutar.

• onlyDeletedProjects: Establézcalo en True para depurar solo los proyectos eliminados.

• onlyDeletedObjects: Establézcalo en True para depurar solo los objetos eliminados.

• metadataList: Por defecto, los datos solo se borrarán del almacén de Platform Analytics. Proporcione una lista de ID de metadatos para aplicar las acciones de depuración únicamente a metadatos específicos.

• projectList: Por defecto, los datos solo se borrarán del almacén de Platform Analytics. Proporcione una lista de valores de GUID de proyecto para aplicar las acciones de depuración solo a proyectos específicos.

• daysToKeep: Si este valor es 0, se depurará toda la tabla de hechos. Supongamos que este valor es a y que guardaremos los datos de días fabs(a).

doTestBeforePurge: true
commandsToExecute:
#  - commandName: DELETE_ALL_DELETED_OBJECTS

#  - commandName: DELETE_ALL_DELETED_PROJECTS

  - commandName: DELETE_ALL_OBJECTS_IN_METADATA
    metadataList:
      - 7114993896978911232
#      - metadataId_2

#  - commandName: DELETE_ALL_DELETED_OBJECTS_IN_METADATA
#    metadataList:
#      - metadataId_1
#      - metadataId_2

#  - commandName: DELETE_ALL_DELETED_PROJECTS_IN_METADATA
#    metadataList:
#      - metadataId_1
#      - metadataId_2

#  - commandName: DELETE_ALL_OBJECTS_IN_PROJECTS
#    metadataList:
#      - metadataId
#    projectList:
#      - projectGuid_1
#      - projectGuid_2

#  - commandName: DELETE_ALL_DELETED_OBJECTS_IN_PROJECTS
#    metadataList:
#      - metadataId
#    projectList:
#      - projectGuid_1
#      - projectGuid_2

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_OBJECTS
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_PROJECTS
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS_FROM_METADATA
#    metadataList:
#      - metadataId_1
#      - metadataId_2
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_OBJECTS_IN_METADATA
#    metadataList:
#      - metadataId_1
#      - metadataId_2
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS_FROM_DELETED_PROJECTS_IN_METADATA
#    metadataList:
#      - metadataId_1
#      - metadataId_2
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_ALL_FACTS_FROM_PROJECTS
#    metadataList:
#      - metadataId
#    projectList:
#      - projectGuid_1
#      - projectGuid_2
#    daysToKeep: 60

#  - commandName: DELETE_All_FACTS_FROM_DELETED_OBJECTS_IN_PROJECTS
#    metadataList:
#      - metadatatId
#    projectList:
#      - projectGuid_1
#      - projectGuid_2
#    daysToKeep: 60

Paso 2: Ejecute la depuración de datos

1. Abra una ventana de terminal y desplácese a la carpeta de Platform Analytics.

2. Ejecute el siguiente script de depuración:

   Windows: platform-analytics-purge-warehouse.ps1

   Linux: ./platform-analytics-purge-warehouse.sh

3. Si ha habilitado doTestBeforePurge se mostrará la información de depuración. Indique Y o N para confirmar o anular la depuración de los datos indicados.

   

Ver estadísticas de la depuración

El almacén de Platform Analytics contiene la tabla purge_statistic para realizar un seguimiento de las operaciones de depuración que se han ejecutado. Cada registro contiene la siguiente información importante:

• id: Esta columna es solo el ID para identificar un registro.
• execute_time: Esta columna es el tiempo, en milisegundos, para ejecutar una acción de rellenar o eliminar consulta de SQL.
• insert_ts: La fecha y la hora en que finalizó la ejecución de la consulta.
• purge_command_id: Para cada comando de depuración, se generará un purge_command_id para identificar un comando de depuración.
• purge_command_name: El nombre del comando de depuración actual.
• rows: Número de filas a las que afecta esta consulta.
• table_name: Qué tabla ha efectuado esta consulta.