Tutorial sulla migrazione di Teradata a BigQuery

Questo documento descrive come eseguire la migrazione da Teradata a BigQuery utilizzando dati di esempio. È una proof-of-concept che ti guida nella il processo di trasferimento di schema e dati da un data warehouse Teradata in BigQuery.

Obiettivi

• Genera dati sintetici e caricali su Teradata.
• Esegui la migrazione dello schema e dei dati in BigQuery utilizzando BigQuery Data Transfer Service (BQDT).
• Verifica che le query restituiscano gli stessi risultati su Teradata e BigQuery.

Costi

Questa guida rapida utilizza i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• BigQuery: Questo tutorial archivia quasi 1 GB di dati in BigQuery e processi inferiori a 2 GB quando le query vengono eseguite una volta. Nell'ambito del Livello gratuito di Google Cloud, BigQuery offre alcune risorse gratuitamente entro un limite specifico. Questi limiti di utilizzo gratuito sono disponibili sia durante che dopo il periodo di prova gratuita. Se superi questi limiti di utilizzo e il periodo di prova gratuita è terminato, ti verranno addebitati in base ai prezzi sul Prezzi di BigQuery .

Puoi utilizzare il Calcolatore prezzi per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto.

Prerequisiti

• Assicurati di disporre delle autorizzazioni di scrittura ed esecuzione su una macchina con accesso a internet, in modo da poter scaricare lo strumento di generazione dei dati ed eseguirlo.
• Assicurati di poter connettere a un database Teradata.

• Assicurati che la macchina disponga di BTEQ e FastLoad gli strumenti client installati. Gli strumenti client di Teradata sono disponibili Sito web Teradata. Se hai bisogno di aiuto per installare questi strumenti, chiedi all'amministratore di sistema di fornirti dettagli su come installarli, configurarli ed eseguirli. In alternativa o in aggiunta a BTEQ, puoi procedere nel seguente modo:

  • Installa uno strumento con un'interfaccia grafica come DBeaver.
  • Installa il Driver SQL Teradata per Python per le interazioni di script con il database Teradata.

• Assicurati che la macchina abbia connettività di rete con Google Cloud per consentire all'agente BigQuery Data Transfer Service di comunicare con BigQuery e trasferire lo schema e i dati.

Nota: le istruzioni per eseguire la migrazione dello schema e dei dati sono illustrate in un come spiegato di seguito.

Introduzione

Questa guida rapida ti guida attraverso una proof of concept di migrazione. Durante rapida, generi dati sintetici e li carichi in Teradata. Quindi utilizzi il BigQuery Data Transfer Service per spostare lo schema e i dati in BigQuery. Infine, esegui query su entrambi i lati per confrontare i risultati. Lo stato finale è che lo schema e i dati I dati Teradata vengono mappati uno per uno in BigQuery.

Questa guida introduttiva è rivolta ad amministratori di data warehouse, sviluppatori e professionisti dei dati in generale interessati a una prova pratica della migrazione di schema e dati utilizzando BigQuery Data Transfer Service.

Generazione dei dati in corso...

Il Transaction Processing Performance Council (TPC) è un'organizzazione non profit che pubblica specifiche di benchmarking. Queste specifiche sono diventate di fatto standard di settore per l'esecuzione dei dati e benchmark correlati.

La specifica TPC-H è un benchmark incentrato sul supporto decisionale. In questa guida rapida, utilizzerai di questa specifica per creare le tabelle e generare dati sintetici un modello di data warehouse reale. Sebbene la specifica sia stata creata per il benchmarking, in questa guida rapida userai questo modello nell'ambito della migrazione proof of concept, non per attività di benchmarking.

1. Sul computer in cui ti connetterai a Teradata, utilizza un browser web per scaricare l'ultima versione disponibile degli strumenti TPC-H dal sito web TPC.
2. Apri un terminale a comando e vai alla directory in cui hai scaricato gli strumenti.

3. Estrai il file ZIP scaricato. Sostituisci file-name con il nome del file scaricato:

   unzip file-name.zip
   

   Viene estratta una directory il cui nome include il numero di versione degli strumenti. Questa directory include il codice sorgente TPC per la generazione dei dati DBGEN e la specifica TPC-H stessa.

4. Vai alla sottodirectory dbgen. Utilizza il nome della directory principale corrispondente alla tua versione, come nell'esempio seguente:

   cd 2.18.0_rc2/dbgen
   

5. Crea un makefile utilizzando il modello fornito:

   cp makefile.suite makefile
   

6. Modifica il makefile con un editor di testo. Ad esempio, utilizza vi per modificare il file:

   vi makefile
   

7. Nel makefile, modifica i valori per le seguenti variabili:

   CC       = gcc
   # TDAT -> TERADATA
   DATABASE = TDAT
   MACHINE  = LINUX
   WORKLOAD = TPCH
   

   A seconda dell'ambiente, i valori del compilatore C (CC) o MACHINE potrebbero essere diversi. Se necessario, rivolgiti all'amministratore di sistema.

8. Salva le modifiche e chiudi il file.

9. Elabora il makefile:

   make
   

10. Genera i dati TPC-H utilizzando lo strumento dbgen:

    dbgen -v
    

    La generazione dei dati richiede un paio di minuti. Il flag -v (dettagliato) fa sì che il comando registri lo stato di avanzamento. Al termine della generazione dei dati, nella cartella corrente troverai 8 file ASCII con estensione .tbl. Contengono dati sintetici delimitati da barre da caricare in ciascuna delle tabelle TPC-H.

Caricamento di dati di esempio su Teradata

In questa sezione caricherai i dati generati nel database Teradata.

crea il database TPC-H

Il client Teradata, chiamato Basic Teradata Query (BTEQ), viene utilizzato per comunicare con uno o più server di database Teradata ed eseguire query SQL su questi sistemi. In questa sezione utilizzerai BTEQ per creare un nuovo database per le tabelle TPC-H.

1. Apri il client BTEQ di Teradata:

   bteq
   

2. Accedi a Teradata. Sostituisci teradata-ip e teradata-user con i valori corrispondenti per il tuo ambiente.

   .LOGON teradata-ip/teradata-user
   

3. Crea un database denominato tpch con 2 GB di spazio allocato:

   CREATE DATABASE tpch
   AS PERM=2e+09;
   

4. Esci da BTEQ:

   .QUIT
   

Carica i dati generati

In questa sezione, creerai uno script FastLoad per creare e caricare l'esempio tabelle. Le definizioni delle tabelle sono descritte nella sezione 1.4 della specifica TPC-H. La Sezione 1.2 contiene un diagramma entità-relazione dell'intero database .

La procedura seguente mostra come creare la tabella lineitem, che è la più grande e complessa delle tabelle TPC-H. Al termine della tabella lineitem, ripeti la procedura per le tabelle rimanenti.

1. Con un editor di testo, crea un nuovo file denominato fastload_lineitem.fl:

   vi fastload_lineitem.fl
   

2. Copia nel file il seguente script, che si connette al database Teradata e crea una tabella denominata lineitem.

   Nel comando logon, sostituisci teradata-ip, teradata-user e teradata-pwd con i dettagli di connessione.

   logon teradata-ip/teradata-user,teradata-pwd;
   
   drop table tpch.lineitem;
   drop table tpch.error_1;
   drop table tpch.error_2;
   
   CREATE multiset TABLE tpch.lineitem,
       NO FALLBACK,
       NO BEFORE JOURNAL,
       NO AFTER JOURNAL,
       CHECKSUM = DEFAULT,
       DEFAULT MERGEBLOCKRATIO
       (
        L_ORDERKEY INTEGER NOT NULL,
        L_PARTKEY INTEGER NOT NULL,
        L_SUPPKEY INTEGER NOT NULL,
        L_LINENUMBER INTEGER NOT NULL,
        L_QUANTITY DECIMAL(15,2) NOT NULL,
        L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
        L_DISCOUNT DECIMAL(15,2) NOT NULL,
        L_TAX DECIMAL(15,2) NOT NULL,
        L_RETURNFLAG CHAR(1) CHARACTER SET LATIN CASESPECIFIC NOT NULL,
        L_LINESTATUS CHAR(1) CHARACTER SET LATIN CASESPECIFIC NOT NULL,
        L_SHIPDATE DATE FORMAT 'yyyy-mm-dd' NOT NULL,
        L_COMMITDATE DATE FORMAT 'yyyy-mm-dd' NOT NULL,
        L_RECEIPTDATE DATE FORMAT 'yyyy-mm-dd' NOT NULL,
        L_SHIPINSTRUCT CHAR(25) CHARACTER SET LATIN CASESPECIFIC NOT NULL,
        L_SHIPMODE CHAR(10) CHARACTER SET LATIN CASESPECIFIC NOT NULL,
        L_COMMENT VARCHAR(44) CHARACTER SET LATIN CASESPECIFIC NOT NULL)
   PRIMARY INDEX ( L_ORDERKEY )
   PARTITION BY RANGE_N(L_COMMITDATE BETWEEN DATE '1992-01-01'
                                    AND     DATE '1998-12-31'
                  EACH INTERVAL '1' DAY);
   

   Innanzitutto, lo script assicura che la tabella lineitem e i valori le tabelle degli errori non esistono e procede con la creazione della tabella lineitem.

3. Nello stesso file, aggiungi il seguente codice, che carica i dati nella una tabella appena creata. Completa tutti i campi della tabella nei tre blocchi (define, insert e values), assicurandoti di utilizzare varchar come tipo di dati di caricamento.

   begin loading tpch.lineitem
   errorfiles tpch.error_1, tpch.error_2;
    set record vartext;
   define
    in_ORDERKEY(varchar(50)),
    in_PARTKEY(varchar(50)),
    in_SUPPKEY(varchar(50)),
    in_LINENUMBER(varchar(50)),
    in_QUANTITY(varchar(50)),
    in_EXTENDEDPRICE(varchar(50)),
    in_DISCOUNT(varchar(50)),
    in_TAX(varchar(50)),
    in_RETURNFLAG(varchar(50)),
    in_LINESTATUS(varchar(50)),
    in_SHIPDATE(varchar(50)),
    in_COMMITDATE(varchar(50)),
    in_RECEIPTDATE(varchar(50)),
    in_SHIPINSTRUCT(varchar(50)),
    in_SHIPMODE(varchar(50)),
    in_COMMENT(varchar(50))
    file = lineitem.tbl;
   insert into tpch.lineitem (
     L_ORDERKEY,
     L_PARTKEY,
     L_SUPPKEY,
     L_LINENUMBER,
     L_QUANTITY,
     L_EXTENDEDPRICE,
     L_DISCOUNT,
     L_TAX,
     L_RETURNFLAG,
     L_LINESTATUS,
     L_SHIPDATE,
     L_COMMITDATE,
     L_RECEIPTDATE,
     L_SHIPINSTRUCT,
     L_SHIPMODE,
     L_COMMENT
   ) values (
     :in_ORDERKEY,
     :in_PARTKEY,
     :in_SUPPKEY,
     :in_LINENUMBER,
     :in_QUANTITY,
     :in_EXTENDEDPRICE,
     :in_DISCOUNT,
     :in_TAX,
     :in_RETURNFLAG,
     :in_LINESTATUS,
     :in_SHIPDATE,
     :in_COMMITDATE,
     :in_RECEIPTDATE,
     :in_SHIPINSTRUCT,
     :in_SHIPMODE,
     :in_COMMENT
   );
   end loading;
   logoff;
   

   Lo script FastLoad carica i dati da un file nella stessa directory chiamato lineitem.tbl, che hai generato nella sezione precedente.

4. Salva le modifiche e chiudi il file.

5. Esegui lo script FastLoad:

   fastload < fastload_lineitem.fl
   

6. Ripeti questa procedura per le altre tabelle TPC-H elencate in sezione 1.4 della specifica TPC-H. Assicurati di regolare i passaggi per ogni tabella.

Migrazione dello schema e dei dati in BigQuery

Le istruzioni per eseguire la migrazione di schema e dati in BigQuery sono disponibili in un tutorial separato: Eseguire la migrazione dei dati da Teradata. In questa sezione sono riportati i dettagli su come procedere con alcuni passaggi del tutorial. Una volta completati i passaggi dell'altro tutorial, torna a questo documento e continua con la sezione successiva, Verifica dei risultati della query.

Nota: esegui tutti i comandi in questa sezione in Cloud Shell.

crea il set di dati BigQuery

Durante le fasi iniziali di configurazione di Google Cloud, ti viene chiesto di creano un set di dati in BigQuery per contenere le tabelle di cui è stata eseguita la migrazione. Assegna al set di dati il nome tpch. Le query alla fine di questa guida introduttiva assumeranno questo nome e non richiedono modifiche.

# Use the bq utility to create the dataset
bq mk --location=US tpch

Crea un account di servizio

Inoltre, nell'ambito dei passaggi di configurazione di Google Cloud, devi creare Account di servizio Identity and Access Management (IAM). Questo account di servizio viene utilizzato per scrivere i dati in BigQuery e per archiviare i dati temporanei in Cloud Storage.

# Set the PROJECT variable
export PROJECT=$(gcloud config get-value project)

# Create a service account
gcloud iam service-accounts create tpch-transfer

Concedi all'account di servizio le autorizzazioni per amministrare set di dati BigQuery e l'area di gestione temporanea Cloud Storage:

# Set TPCH_SVC_ACCOUNT = service account email
export TPCH_SVC_ACCOUNT=tpch-transfer@${PROJECT}.iam.gserviceaccount.com

# Bind the service account to the BigQuery Admin role
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT} \
    --member serviceAccount:${TPCH_SVC_ACCOUNT} \
    --role roles/bigquery.admin

# Bind the service account to the Storage Admin role
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT} \
    --member serviceAccount:${TPCH_SVC_ACCOUNT} \
    --role roles/storage.admin

Crea il bucket Cloud Storage gestione temporanea

Un'attività aggiuntiva nella configurazione di Google Cloud è creare nel bucket Cloud Storage. Questo bucket viene utilizzato da BigQuery Data Transfer Service come area di staging per i file di dati da importare in BigQuery.

# Use gcloud storage to create the bucket
gcloud storage buckets create gs://${PROJECT}-tpch --location=us-central1

Specifica i pattern dei nomi delle tabelle

Durante la configurazione di un nuovo trasferimento in BigQuery Data Transfer Service, ti viene chiesto di specificare un'espressione che indichi le tabelle da includere nel trasferimento. In questa guida rapida, includerai tutte le tabelle del tpch per configurare un database.

Il formato dell'espressione è database.table e il nome della tabella può essere sostituita da un carattere jolly. Poiché i caratteri jolly in Java iniziano con due punti, l'espressione per trasferire tutte le tabelle dal database tpch è la seguente:

tpch..*

Tieni presente che ci sono due punti.

Verifica dei risultati delle query

A questo punto hai creato dei dati di esempio, li hai caricati su Teradata e e poi ne ha eseguito la migrazione a BigQuery utilizzando BigQuery Data Transfer Service, spiegata nel tutorial separato. In questa sezione, eseguirai due delle per verificare che i risultati siano gli stessi in Teradata e in in BigQuery.

Eseguire la query del report di riepilogo dei prezzi

La prima query è quella del report di riepilogo dei prezzi (sezione 2.4.1 del specifica). Questa query riporta il numero di articoli fatturati, spediti e restituiti a partire da una determinata data.

Nell'elenco seguente viene mostrata la query completa:

SELECT
 l_returnflag,
 l_linestatus,
 SUM(l_quantity) AS sum_qty,
 SUM(l_extendedprice) AS sum_base_price,
 SUM(l_extendedprice*(1-l_discount)) AS sum_disc_price,
 SUM(l_extendedprice*(1-l_discount)*(1+l_tax)) AS sum_charge,
 AVG(l_quantity) AS avg_qty,
 AVG(l_extendedprice) AS avg_price,
 AVG(l_discount) AS avg_disc,
 COUNT(*) AS count_order
FROM tpch.lineitem
WHERE l_shipdate BETWEEN '1996-01-01' AND '1996-01-10'
GROUP BY
 l_returnflag,
 l_linestatus
ORDER BY
 l_returnflag,
 l_linestatus;

Esegui la query in Teradata:

1. Esegui BTEQ e connettiti a Teradata. Per maggiori dettagli, vedi Crea il database TPC-H in precedenza in questo documento.

2. Modifica la larghezza di visualizzazione dell'output su 500 caratteri:

   .set width 500
   

3. Copia la query e incollala nel prompt di BTEQ.

   Il risultato è simile al seguente:

   L_RETURNFLAG  L_LINESTATUS            sum_qty     sum_base_price     sum_disc_price         sum_charge            avg_qty          avg_price           avg_disc  count_order
   ------------  ------------  -----------------  -----------------  -----------------  -----------------  -----------------  -----------------  -----------------  -----------
   N             O                     629900.00       943154565.63     896323924.4600   932337245.114003              25.45           38113.41                .05        24746
   

Esegui la stessa query in BigQuery:

1. Vai alla console BigQuery:

   Vai alla console BigQuery

2. Copia la query nell'editor di query.

3. Assicurati che il nome del set di dati nella riga FROM sia corretto.

4. Fai clic su Esegui.

   Il risultato è lo stesso di Teradata.

Facoltativamente, puoi scegliere intervalli di tempo più ampi nella query per assicurarti che tutte le righe della tabella vengano sottoposte a scansione.

Esegui la query sul volume del fornitore locale

Il secondo esempio di query è il report sul volume dei fornitori locali (sezione 2.4.5 della specifica TPC-H). Per ogni paese di una regione, questa query restituisce le entrate generate da ogni elemento pubblicitario in cui il cliente e il fornitore si trovavano in quel paese. Questi risultati sono utili come pianificare dove posizionare i centri di distribuzione.

La seguente voce mostra la query completa:

SELECT
 n_name AS nation,
 SUM(l_extendedprice * (1 - l_discount) / 1000) AS revenue
FROM
 tpch.customer,
 tpch.orders,
 tpch.lineitem,
 tpch.supplier,
 tpch.nation,
 tpch.region
WHERE c_custkey = o_custkey
 AND l_orderkey = o_orderkey
 AND l_suppkey = s_suppkey
 AND c_nationkey = s_nationkey
 AND s_nationkey = n_nationkey
 AND n_regionkey = r_regionkey
 AND r_name = 'EUROPE'
 AND o_orderdate >= '1996-01-01'
 AND o_orderdate < '1997-01-01'
GROUP BY
 n_name
ORDER BY
 revenue DESC;

Esegui la query in Teradata BTEQ e nella console BigQuery come описано nella sezione precedente.

Questo è il risultato restituito da Teradata:

Questo è il risultato restituito da BigQuery:

Sia Teradata che BigQuery restituiscono gli stessi risultati.

Esegui la query relativa alla misura del profitto per tipo di prodotto

Il test finale per verificare la migrazione è la query sull'ultima query di esempio della misura del profitto per tipo di prodotto (sezione 2.4.9 nella specifica TPC-H). Per ogni nazione e ogni anno, questa query trova il profitto per tutti i componenti ordinati in quell'anno. Filtra i risultati in base a una sottostringa nei nomi delle parti e a una di Google Cloud.

La seguente voce mostra la query completa:

SELECT
 nation,
 o_year,
 SUM(amount) AS sum_profit
FROM (
 SELECT
   n_name AS nation,
   EXTRACT(YEAR FROM o_orderdate) AS o_year,
   (l_extendedprice * (1 - l_discount) - ps_supplycost * l_quantity)/1e+3 AS amount
 FROM
   tpch.part,
   tpch.supplier,
   tpch.lineitem,
   tpch.partsupp,
   tpch.orders,
   tpch.nation
WHERE s_suppkey = l_suppkey
  AND ps_suppkey = l_suppkey
  AND ps_partkey = l_partkey
  AND p_partkey = l_partkey
  AND o_orderkey = l_orderkey
  AND s_nationkey = n_nationkey
  AND p_name like '%blue%' ) AS profit
GROUP BY
 nation,
 o_year
ORDER BY
 nation,
 o_year DESC;

Esegui la query in Teradata BTEQ e nella console BigQuery come описано nella sezione precedente.

Questo è il risultato restituito da Teradata:

Questo è il risultato restituito da BigQuery:

Sia Teradata che BigQuery restituiscono gli stessi risultati, anche se Teradata utilizza la notazione scientifica per la somma.

Query aggiuntive

Facoltativamente, puoi eseguire le altre query TPC-H definite sezione 2.4 della specifica TPC-H.

Puoi anche generare query seguendo lo standard TPC-H utilizzando lo strumento QGEN, che si trova nella stessa directory dello strumento DBGEN. QGEN viene creato utilizzando lo stesso makefile come DBGEN, quindi quando esegui "make" per compilare dbgen, hai generato l'eseguibile qgen.

Per ulteriori informazioni su entrambi gli strumenti e sulle relative opzioni della riga di comando, vedi README file per ogni strumento.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate. in questo tutorial, rimuovili.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per interrompere gli addebiti è eliminare il progetto che hai creato per questo tutorial.

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:
• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.
1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

• Consulta le istruzioni dettagliate per eseguire la migrazione di Teradata a BigQuery.