Les frameworks sont des processus prédéfinis et automatisés permettant d'effectuer une réplication standard ou une transformation sur les données avant leur réplication.
Remarque : L'outil Transformation et sélection n'est pas requis à cette étape. Cependant, si nécessaire, une fois la transformation configurée, il est toujours possible de modifier le script à l'aide de cet outil.
Les frameworks sont sélectionnés lors de l'ajout de tables sources à un modèle.
Si vous souhaitez effectuer :
- une réplication standard sans transformation, utilisez le framework Free (Libre),
- des réplications impliquant une transformation, utilisez les autres frameworks : Staging, Audit, Aggregate (Agréger), Big Data, Date I/O (E/S date).
Comme les frameworks sont associés aux tables, vous pouvez utiliser plusieurs frameworks dans un même modèle (ou une base de données source).
Utiliser plusieurs frameworks pour la même base de données source
Les frameworks Staging et Big Data peuvent être utilisés en parallèle pour répliquer la même base de données. Dans ce cas, la base de données cible comprendra la base de données reflétée et l'historique de toutes les modifications de données.Avertissement : Il n'est pas possible d'utiliser les frameworks Free (Libre) et Big Data en parallèle.
Si vous avez de grandes capacités de stockage et que vous devez produire de la modélisation prédictive, le framework Big Data peut être utilisé en parallèle du framework Audit.
Avertissement : Dans ce cas, comme les frameworks sont utilisés pour des raisons différentes, il est nécessaire de répliquer la table source sur deux tables cibles séparées. Si au contraire, vous utilisez Snowflake comme pipeline de streaming uniquement, les données envoyées dans un fichier JSON doivent être répliquées sur une seule table.