Für Skalierung entwerfen
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Lernleitfaden zu Kapitel 7 des Kurses Data Architect. Lesen Sie zuerst die vier Module; diese Seite hilft Ihnen zu prüfen, was hängen geblieben ist.
Über diesen Lernleitfaden. Er beruht ausschließlich auf den Inhalten dieses Kurses und der veröffentlichten Liste der Prüfungsziele im Prüfungsleitfaden von Salesforce. Er basiert niemals auf echten Prüfungsfragen und behauptet nicht zu wissen, was in der Prüfung vorkommt. Wenn Sie die Prüfung abgelegt haben, schicken Sie mir bitte keine Fragen daraus: Die Zertifizierungsvereinbarung verbietet es, sie weiterzugeben, und Antworten auswendig zu lernen ist ohnehin der falsche Weg in die Architektur.
Dieses Kapitel eröffnet Teil 2 und den Prüfungsbereich Large Data Volumes (20 %), dazu die Datenschieflage aus Data Modeling. Abfrageentwurf ist das nächste Kapitel; in diesem geht es um Volumen, Hotspots, Freigabe im großen Maßstab und den Lebenszyklus. Plattformzahlen ändern sich, also prüfen Sie die aktuellen, bevor Sie sich darauf verlassen.
Für die Prüfung
Abschnitt betitelt „Für die Prüfung “Haken Sie die Punkte ab. Jeder verweist auf die Stelle, an der er behandelt wird.
LDV-1: ein Modell, das skaliert
- Ich bemesse einen Entwurf für Wachstum über die Aufbewahrungsdauer, nicht für das heutige Volumen, und ich multipliziere die Kinder. (Fragen Sie nicht, wie groß es heute ist, Jetzt multiplizieren Sie die Kinder)
- Ich weiß, dass Volumen mehr als Abfragen betrifft: Freigabe, Eigentümerschaft, Sperren, Listenansichten, Berichte, Stapelverarbeitung, Ladevorgänge, Löschungen und Wiederherstellung. (Nicht nur Abfragen werden langsamer)
- Ich weiß, wann eine kontrollierte Denormalisierung durch den Maßstab gerechtfertigt ist und was sie kostet. (Saubere Modelle können teure Modelle werden)
- Ich weiß, dass ich das operative CRM nicht zum Data Warehouse machen soll und dass Berichts-Snapshots keine Data-Warehouse-Strategie sind. (Machen Sie das zentrale CRM nicht zu Ihrem Data Warehouse)
- Ich weiß, dass Volumen eine Form hat: zwanzig Millionen Datensätze, die was tun? (Volumen hat eine Form)
DM-5: Datenschieflage
- Test knowledge: I know parent-child skew and the guidance of no more than about 10,000 children per parent; it’s a design threshold, not a cliff. Where security allows, Controlled by Parent on the child takes away the parent’s implicit shares to maintain. (Parent-Child Skew) ⟲
- Ich kenne die Lösung mit einem Account-Pool für einen künstlichen Elterndatensatz und weiß, dass Platzhalter-Eltern vor den Benutzern zu verbergen sind. (Der Account „Nicht zugeordnet“ und Account-Pools)
- Test knowledge: I know Salesforce’s best practice of no more than 10,000 children for one master-detail parent, and what master-detail brings at volume: no owner on the detail, cascade delete, no reparenting unless allowed, roll-up summaries, parent locking. I count the children before I choose master-detail or lookup, and I know converting back to a lookup needs no roll-up summaries on the master. (Master-Detail at Volume) ⟲
- Test knowledge: I know ownership skew (one user owning more than 10,000 records of an object) and the fix: no role, or a separate stable role at the top, and out of public groups used by sharing rules. (Ownership Skew) ⟲
- Ich kenne die Nachschlage-Schieflage: viele aktive Datensätze, die auf einen Datensatz zeigen, und die Datensatzsperren, die sie verursachen kann. (Nachschlage-Schieflage)
- Ich unterscheide eine gefährliche von einer harmlosen Schieflage an ihrer Aktivität, nicht nur an ihrer Anzahl. (Nicht jede Schieflage ist gleich gefährlich)
- Ich behebe Schieflage bei einer echten geschäftlichen Entität mit einer sinnvollen Aufteilung (ein Unter-Account pro Verteilzentrum), niemals mit falschen Kopien. (Steve Trucking: Wo sind die Hotspots?)
DM-2: Freigabe im großen Maßstab
- Ich weiß, dass Zugriffsstrukturen (Eigentümer, Rollen, Gruppen, Freigaben) auch Daten sind und mitwachsen. (Freigabe sind auch Daten)
- Test knowledge: I know the share object (
AccountShare,Object__Share): one row per grant, with a row cause; the three kinds of tables behind record access (object record, object sharing, group maintenance); and that sharing with groups rather than individuals means fewer sharing rows. (The Share Table Has Its Own Number of Zeros) ⟲ - Ich weiß, dass eine Änderung der Rollenhierarchie bei hohem Volumen eine Datenoperation ist, also ist Stabilität ein Entwurfsmerkmal. (Die Rollenhierarchie ist kein Organigramm)
- Test knowledge: I know deferred sharing calculations: make all the changes, then recalculate once in a maintenance window, tested first in a full copy sandbox. (Sharing Recalculation Is Real Work) ⟲
- Test knowledge: I know granular locking (on by default) lets unrelated group operations run together, but doesn’t fix a poor design. (Granular Locking Helps) ⟲
- Ich weiß, dass Leistung keine Ausrede ist, Daten öffentlich zu machen, die privat sein sollten. (Optimieren Sie die Sicherheit nicht weg)
LDV-2: Archivierung und Bereinigung
- Ich kann Aufbewahrung, Archivierung und Bereinigung auseinanderhalten und sie zu Beginn eines Projekts festlegen. (Löschen ist unvermeidlich)
- Ich richte Sicherungen ein, bevor irgendetwas gelöscht wird, und weiß, dass Sicherung und Archiv unterschiedliche Fähigkeiten sind (Salesforce Backup & Recover, Archive). (Sichern Sie, bevor Sie löschen)
- Test knowledge: I can choose an archive destination by constraint: big objects, an external store through Salesforce Connect (OData, SQL adapters or a custom adapter), or Salesforce’s Archive. (Where Should the Archive Live?) ⟲
- Test knowledge: I know what big objects are: built for very large volumes (consistent performance from a million records to a billion); reached through Apex, APIs and their index, not the standard UI; object and field permissions only, no sharing rules; no triggers or flows. (Where Should the Archive Live?) ⟲
- Test knowledge: I know how to purge at volume: soft-deleted records stay in the Recycle Bin for 15 days and still slow queries; for a million records or more, Bulk API 2.0 hard delete; children before parents. (Deletion Is Inevitable) ⟲
- Ich kenne die Archivierung in drei Schritten (kopieren und markieren, überprüfen, löschen und umschalten) und weiß, dass sie neustartfähig sein muss. (Die Archivierung in drei Schritten)
- Ich weiß, dass archivierte Daten auffindbar bleiben und ihre Sicherheit behalten müssen. (Ein Archiv, das niemand findet, ist fast eine Löschung, Das Archiv muss trotzdem sicher sein)
Über die Prüfung hinaus
Abschnitt betitelt „Über die Prüfung hinaus “Die Prüfung ist der Boden, nicht die Decke. Das sind die Gewohnheiten aus diesem Kapitel, die Architekt:innen brauchen, ob eine Frage je danach fragt oder nicht.
- Salesforce is built for transactions on structured data, on a multitenant database where Salesforce writes the SQL. Millions of records perform well because somebody designed for them. (Built for Transactions) ⟲
- My large data volume ruler (records in one object): around a million, a little drag; ten million, some effect but still performing; heading toward fifty million, list views take seconds, and past it you’re the convertible with your hair blown back; at a hundred million or more, ask whether the records should be here at all. ⟲
- What works today may fail tomorrow. ⟲
- Manchmal ist die beste Lösung, das Problem gar nicht erst zu erzeugen: Halten Sie GPS-Daten, Fotos und Statushistorie außerhalb des Core.
- Die Zahl sagt mir, wo ich hinschauen muss; das Verhalten sagt mir, wie besorgt ich sein muss.
- In diesem Maßstab werden organisatorische Änderungen zu Datenoperationen.
- Lösungen für den Maßstab müssen trotzdem die Bedeutung bewahren.
- Finden Sie die Hotspots im Diagramm: Schauen Sie auf die Pfeile und fragen Sie, wie viele Datensätze sich auf jeder Seite stapeln.
- Testen Sie die Anzahl der Nullen, für die Sie tatsächlich entwerfen.
- KI wird mehr Nullen hinzufügen. Modellieren Sie das von Agenten erzeugte Volumen ausdrücklich.
- Who owns machine-created records depends on whether ownership matters for sharing. Created by and owned by aren’t the same question; decide what Owner means for each object. (Who Should Own Machine-Created Records?) ⟲
- Wenn Sie heute nicht archivieren, werden Sie es dann je tun?
- Entwerfen Sie den Ausgang, wenn Sie den Eingang entwerfen. Fünf Antworten pro Objekt: wann es aufhört, aktiv zu sein, wohin es geht, wie wir es beweisen, wie es jemand findet, wann es gelöscht wird.
- Ob Agenten archivierte Daten erreichen können, entscheidet das Geschäft.
Wichtige Begriffe
Abschnitt betitelt „Wichtige Begriffe “| Begriff | In einer Zeile |
|---|---|
| Große Datenvolumen (LDV) | So viele Datensätze, dass das Verhalten der Plattform, nicht nur die Anzahl, den Entwurf prägt |
| Datenschieflage (Data Skew) | Zu viele Datensätze, geballt auf einen Elterndatensatz, Eigentümer oder Nachschlagewert |
| Eltern-Kind-Schieflage | Zu viele Kinder unter einem Elterndatensatz |
| Eigentümerschafts-Schieflage | Einem Benutzer gehören mehr als etwa 10.000 Datensätze eines Objekts |
| Nachschlage-Schieflage | Viele aktive Datensätze, die einen Datensatz referenzieren und Sperrkonflikte verursachen |
| Account-Pool | Mehrere Platzhalter-Eltern, die sich die Kinder eines künstlichen Elterndatensatzes teilen |
| Controlled by Parent | A sharing setting where the child’s access comes from its parent, so the parent has no implicit shares to maintain |
| Share object | The table of sharing rows for an object (AccountShare, Object__Share): one row per grant, with a row cause |
| Big object | An object built for very large volumes, reached through Apex, APIs and its index; object and field permissions only |
| Neuberechnung der Freigabe | Die Plattform berechnet den Zugriff nach einer Änderung an Eigentümern, Rollen, Gruppen oder Regeln neu |
| Zurückgestellte Freigabeberechnung | Die Neuberechnung zurückhalten, bis ein Bündel von Änderungen fertig ist, und sie dann einmal ausführen |
| Granulares Sperren | Nur die Teile der Tabellen der Gruppenmitgliedschaften sperren, die eine Operation braucht |
| Aufbewahrung | Wie lange Daten behalten werden, und warum |
| Archivierung | Daten aus der aktiven Arbeitslast verschieben und den Zugriff erhalten, den das Geschäft braucht |
| Bereinigung | Daten am Ende ihrer Aufbewahrung endgültig entfernen |
| Archivierung in drei Schritten | Kopieren und markieren, überprüfen, dann löschen und umschalten |
Prüfen Sie sich
Abschnitt betitelt „Prüfen Sie sich “Kurze Szenarien im Stil des Kurses. Entscheiden Sie sich für Ihre Antwort, bevor Sie sie aufklappen.
1. Ein Unternehmen führt eine Million Lieferungen pro Jahr aus, wächst um 30 Prozent und bewahrt fünf Jahre auf. Für welches Volumen entwerfen Sie?
Für rund 9 Millionen Lieferungen über fünf Jahre, nicht eine Million, und dann ihre Kinder: rund 14,5 Millionen Positionen bei 1,6 pro Lieferung und 72 Millionen Statusereignisse bei acht pro Lieferung. Lesen Sie noch einmal Fragen Sie nicht, wie groß es heute ist.
2. 300.000 Kontakte hängen unter einem Account namens „Nicht zugeordnete Kontakte“. Was tun Sie?
Das ist künstliche Eltern-Kind-Schieflage. Verteilen Sie die Kontakte auf einen Account-Pool aus Platzhalter-Eltern, jeder unter der Schwelle, und verbergen Sie diese Platzhalter in den normalen geschäftlichen Ansichten. Oder fragen Sie, ob die Kontakte überhaupt einen Account brauchen. Lesen Sie noch einmal Der Account „Nicht zugeordnet“ und Account-Pools.
3. Ein Handelspartner wird 3,6 Millionen Arbeitsaufträge haben. Jemand schlägt Accounts Redrock 001, 002 und 003 vor. Ihre Meinung?
Nein: Das verfälscht eine echte geschäftliche Entität. Suchen Sie eine Aufteilung, die das Geschäft wiedererkennt, etwa einen Unter-Account pro Verteilzentrum, und archivieren Sie abgeschlossene Lieferungen, damit die aktiven Kinder wenige bleiben. Lesen Sie noch einmal Steve Trucking: Wo sind die Hotspots?.
4. Einem Integrationsbenutzer gehören 2 Millionen Datensätze, und er sitzt in einer regionalen Rolle, die bei einer Umstrukturierung gleich verschoben wird. Was ist das Risiko, und die Lösung?
Das Verschieben erzwingt eine Neuberechnung des Zugriffs über 2 Millionen Datensätze. Geben Sie Eigentümern mit hohem Volumen keine Rolle oder eine eigene, stabile Rolle ganz oben, halten Sie sie aus den Freigaberegel-Gruppen heraus, und entscheiden Sie, ob Eigentümerschaft bei diesen Datensätzen überhaupt den Zugriff steuern soll. Lesen Sie noch einmal Eigentümerschafts-Schieflage.
5. Eine Umstrukturierung ändert an einem Wochenende Hunderte Rollen, Gruppen und Freigaberegeln. Wie führen Sie sie durch?
Als Datenoperation: mit echtem Volumen in einer Full Sandbox testen, Freigabeberechnungen zurückstellen, alle Änderungen vornehmen, einmal in einem vereinbarten Wartungsfenster neu berechnen, dann überprüfen, mit einem Ausweichplan. Lesen Sie noch einmal Die Neuberechnung der Freigabe ist echte Arbeit.
6. Das Team will 20 Millionen Datensätze mit einem Job archivieren, der kopiert und löscht. Was würden Sie ändern?
Drei Schritte: kopieren und als ausstehend markieren, das Archiv überprüfen (Anzahlen, Kennungen, Beziehungen, Abruf), dann löschen und umschalten, mit Zuständen, sodass ein Fehler bei Datensatz 14 Millionen sicher neu starten kann. Und eine Sicherung, bevor irgendetwas gelöscht wird. Lesen Sie noch einmal Die Archivierung in drei Schritten.
7. Der Kunde will keine Daten außerhalb von Salesforce speichern, muss aber Jahre an Terminhistorie behalten. Wo könnte das Archiv liegen?
Auf der Plattform: Big Objects oder das Archive von Salesforce. Bei Big Objects planen Sie zuerst den Zugriffsweg: keine Standard-UI oder Berichte, Abfragen über den Index. Und halten Sie es auffindbar, etwa indem archivierte Termine unter den aktiven angezeigt werden. Lesen Sie noch einmal Wo soll das Archiv liegen?.
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Abschnitt betitelt „Weiterlesen “- Salesforce Certified Platform Data Architect Exam Guide (öffnet in einem neuen Tab), Salesforce Help (checked 2026-11-01): the official list of objectives and their weights. Always check the current version before you book the exam. ⟲
- Der Abschnitt Weiterlesen jedes Moduls nennt die Salesforce-Dokumentation hinter seinen Fakten.