Xentral Connect v2: User Dokum...
Datenstrukturen
Best Practices
4min
Datenstrukturen bieten diverse funktionale Möglichkeiten und Vorteile. Neben der Speicherung von Daten ist es möglich, automatische Delta- oder Datenstrukturprüfungen zu realisieren. Datenstrukturen eignen sich zudem zur Abbildung von DataLake und DataWarehouse-Logiken, als Caching-Ebene oder als Golden Copy.
Möglichkeiten und Vorteile von Datenstrukturen:
- Deltaprüfung
- Strukturprüfung
- Daten speichern
- Datenstrukturen als Basis für die Speicherung von Daten
- Datenstrukturen als Basis für Mappings
- Datenstrukturen als Basis für DataSets
- Aus einem Code-Snippet, der von yedi automatisch analysiert wird (JSON, XML oder CSV)
- Aus deiner bestehenden Datenstruktur, die dupliziert werden kann
- Aus einer bestehenden Vorlage aus der Vorlagen-Bibliothek
- Aus einer Datei, die von yedi automatisch analysiert wird
- Daten in yedi importierten (Beispielsweise anhand vom REST Konnektor, XML oder CSV Import)
- DataStore Konnektor zum Workflow hinzufügen
- DataStore Element konfigurieren:
- Typ: Schreiben
- Datenstruktur auswählen/anlegen: Datenstruktur anlegen
- Input Daten wählen
- Daten, die gespeichert werden sollen
Wenn ein Code-Snippet in der Texteingabe eingefügt wird, wird automatisch erkannt, ob es sich um ein CSV, ein XML oder ein JSON handelt. Wenn das gewünschte Dateiformat ausgewählt wird, wird unter der Texteingabe angezeigt, ob der eingegebene Code-Snippet gültig ist:
