Die vorhandene ETL-Strecke wurde analysiert und in Confluence dokumentiert, einschließlich SQL Server Agent Jobs, Zeitpläne, Batch-Skripte und SSIS-Pakete. Es erfolgte ein umfassendes Monitoring und Troubleshooting der ETL-Strecke, um mögliche Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Die Index- und Tabellenstruktur wurde analysiert, ebenso wie teure Abfragen, um Engpässe zu ermitteln und Lösungen zur Optimierung von Indizes und Tabellenstrukturen vorzuschlagen. Eine weitere Aufgabe bestand darin, die Zeitpläne und Ladeläufe zu optimieren und zu synchronisieren, um eine effiziente Datenverarbeitung zu gewährleisten.
Zudem wurde ein Python-Skript entwickelt, um die Dateieigenschaften von Quelldateien automatisiert zu analysieren.
Für das Projekt kamen Technologien wie Microsoft SQL Server 2014 und Microsoft SQL Server 2019, SQL Server Management Studio (SSMS), Winscp, T-SQL, SQL Server Integration Services, Confluence und Python zum Einsatz.
Durch diese Maßnahmen konnte die Performance des SQL-Servers verbessert und eine reibungslose Datenverarbeitung in der Handelsbranche sichergestellt werden.
Eingesetzte Technologien
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