Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Leistungsaspekte
Workflows für den transitiven Abgleich sind langsamer als Workflows ohne transitiven Abgleich, da Datensätze auf allen Regelebenen verarbeitet werden, anstatt nach ihrer ersten Übereinstimmung ausgeschlossen zu werden. Die folgenden Faktoren wirken sich auf die Leistung aus:
- Anzahl der Regeln
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Mehr Regeln führen zu mehr Verarbeitungszeit. Jede weitere Regelebene fügt Merge-Iterationen hinzu, da das System Match-IDs über alle Ebenen verteilen muss.
- Batch- und inkrementelle Verarbeitung
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Inkrementelle Workflows haben einen höheren Aufwand als Batch-Workflows im großen Maßstab. Größere Basisdatensatzspeicher erfordern mehr Zusammenführungsiterationen, um Übereinstimmungskennungen auf bestehende und neue Datensätze zu übertragen.
- Verzerrte Datenverteilung
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Datensätze mit schiefen Verteilungen, wie z. B. große Treffergruppen, erhöhen den Overhead. Wenn viele Datensätze mit derselben Übereinstimmungsgruppe verknüpft sind, benötigt das System mehr transitive Verbindungsoperationen, um alle Verbindungen aufzulösen.
Wir empfehlen, transitive Matching-Workflows mit repräsentativen Datenmengen zu testen, bevor Sie sie in der Produktion verwenden. Dies hilft Ihnen, die Leistungsmerkmale für Ihre spezifische Daten- und Regelkonfiguration zu verstehen.
