{"id":1244,"date":"2020-11-16T02:19:25","date_gmt":"2020-11-16T02:19:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?page_id=1244"},"modified":"2026-07-13T20:37:20","modified_gmt":"2026-07-14T04:37:20","slug":"grabit","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/fr\/grabit\/","title":{"rendered":"Ing\u00e9reur SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Ingestionnaire SQLFlow<\/strong> (formerly Grabit) collects SQL from your data estate \u2014 the DDL of tables, views, stored procedures, functions, triggers, and packages \u2014 and feeds it to SQLFlow for column-level data lineage analysis. It reads from live databases over JDBC, from revision systems like GitHub and Bitbucket, and from the local file system. It extracts m\u00e9tadonn\u00e9es uniquement<\/strong> et ne lit jamais les lignes de vos tableaux.<\/p>\n\n\n\n

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13<\/b>dialectes de base de donn\u00e9es, via JDBC<\/span><\/div>\n
M\u00e9tadonn\u00e9es uniquement<\/b>lecture seule \u2014 ne lit jamais les donn\u00e9es de la table<\/span><\/div>\n
2<\/b>Formats d'exportation\u00a0: JSON unique et fragment\u00e9<\/span><\/div>\n
Entrefer<\/b>Sortie en fichier brut, aucune connexion active \u00e0 consommer<\/span><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ex\u00e9cutez-le en 3 minutes\u00a0:<\/strong> Il suffit de configurer l'ingesteur pour qu'il pointe vers une base de donn\u00e9es\u00a0; il g\u00e9n\u00e8re alors un ensemble de m\u00e9tadonn\u00e9es que SQLFlow transforme en un diagramme de tra\u00e7abilit\u00e9 interactif au niveau des colonnes. L'ensemble du processus s'ex\u00e9cute en ligne de commande et peut donc \u00eatre planifi\u00e9 facilement comme une t\u00e2che cron.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Collecte de SQL \u00e0 partir de trois types de sources<\/h2>\n\n\n\n
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\"Se<\/figure>\n\n<\/div>\n\n\n\n
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Se connecter \u00e0 une base de donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Extrait DDL \u2014 CR\u00c9ER UNE TABLE<\/code>, CR\u00c9ER UNE VUE<\/code>, les proc\u00e9dures stock\u00e9es, les fonctions, les d\u00e9clencheurs et les contraintes \u2014 provenant d'Oracle, SQL Server, Snowflake, PostgreSQL et de 9 autres dialectes via JDBC, et les envoyer \u00e0 SQLFlow pour analyse.<\/p>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n

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Se connecter \u00e0 un syst\u00e8me de r\u00e9vision<\/h3>\n\n\n\n

R\u00e9cup\u00e9rez les fichiers SQL directement depuis GitHub, Bitbucket et d'autres syst\u00e8mes de gestion de versions, et envoyez-les \u00e0 SQLFlow pour reconstituer la lign\u00e9e des donn\u00e9es \u00e0 partir du code que votre \u00e9quipe g\u00e8re d\u00e9j\u00e0 par contr\u00f4le de version.<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Se<\/figure>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Rechercher<\/figure>\n\n<\/div>\n\n\n\n
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Rechercher dans le syst\u00e8me de fichiers<\/h3>\n\n\n\n

Trouvez les fichiers SQL dans une arborescence de r\u00e9pertoires locaux et transf\u00e9rez-les vers SQLFlow pour visualiser la lign\u00e9e des donn\u00e9es \u2014 pratique pour les scripts et les exportations qui n'ont jamais \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 une base de donn\u00e9es ou \u00e0 un d\u00e9p\u00f4t.<\/p>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n

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Deux formats d'exportation\u00a0: JSON unique et JSON fragment\u00e9<\/h2>\n\n\n\n

Lors de la lecture d'une base de donn\u00e9es, l'ingesteur cr\u00e9e un ensemble de m\u00e9tadonn\u00e9es normalis\u00e9es\u00a0: la structure du catalogue et le texte DDL de chaque vue, proc\u00e9dure, fonction, d\u00e9clencheur et cl\u00e9 \u00e9trang\u00e8re. Un seul mod\u00e8le couvre tous les dialectes pris en charge\u00a0; chaque fournisseur omet simplement les types d'objets qu'il ne poss\u00e8de pas. Cet ensemble se pr\u00e9sente sous deux formes.<\/p>\n\n\n\n

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<\/th>JSON unique<\/th>Partitionn\u00e9 (par d\u00e9faut)<\/th><\/tr><\/thead>
Sur disque<\/td>Un m\u00e9tadonn\u00e9es.json<\/code> d\u00e9poser<\/td>Un r\u00e9pertoire\u00a0: manifest.json<\/code> + catalogue\/<\/code> + source\/<\/code> + indice\/<\/code><\/td><\/tr>\n
L\u00e0 o\u00f9 vit DDL<\/td>En ligne, dans serveurs[].requ\u00eates[]<\/code><\/td>Dans source\/*.jsonl<\/code>, situ\u00e9 par un d\u00e9calage d'octet index\/*.idx<\/code><\/td><\/tr>\n
Id\u00e9al pour<\/td>Catalogues de petite et moyenne taille<\/td>Domaines importants \u2014 le catalogue reste en place, les flux DDL multi-Go et les recherches<\/td><\/tr>\n
Extras<\/td>Le plus simple \u00e0 consommer<\/td>Hachage SHA-256 par partition, hachage du contenu par objet, exportations incr\u00e9mentielles, compression par blocs<\/td><\/tr>\n<\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

JSON unique<\/strong> Il place l'ensemble du domaine dans un seul fichier avec le DDL de chaque objet int\u00e9gr\u00e9\u00a0\u2014 la chose la plus simple \u00e0 analyser. Fragment\u00e9<\/strong> Il s'agit du comportement par d\u00e9faut pour les grands domaines\u00a0: l'exportation est diffus\u00e9e en continu avec une m\u00e9moire limit\u00e9e, le catalogue structurel reste petit et r\u00e9sident, le DDL est accessible par recherche al\u00e9atoire via un index et le manifeste est \u00e9crit en dernier afin qu'un utilisateur ne voie jamais une exportation incompl\u00e8te. R\u00e9f\u00e9rences compl\u00e8tes champ par champ\u00a0: export JSON unique<\/a> et exportation fragment\u00e9e<\/a>.<\/p>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

D\u00e9couvrez la tra\u00e7abilit\u00e9 des donn\u00e9es dans une base de donn\u00e9es SQL Server en 3 minutes<\/h3>\n\n\n\n