--- title: "Vertica-Datenkatalog & Konnektor | Dawiso" description: "Der Vertica-Konnektor von Dawiso macht Ihr Cluster zum durchsuchbaren Datenkatalog: Schemas, Tabellen, Projections, Keys und Constraints, nur lesend." url: "https://www.dawiso.com/de/connectors/vertica" language: "de" --- Konnektor für Datenbank # Der Datenkatalog für Vertica, dem Ihr ganzes Team vertrauen kann. Der Vertica-Konnektor von Dawiso macht Ihr Cluster zum durchsuchbaren Datenkatalog: jedes Schema, jede Tabelle, jede View und jede Stored Procedure, mit Keys, Constraints und den Beziehungen zwischen den Objekten. [Demo buchen](https://www.dawiso.com/de/book-a-dawiso-demo) [Zur Dokumentation](https://help.dawiso.com/actual/vertica/) Live-Konnektor Stabiler Konnektor Vertica Dawiso Nur Metadaten · Ihre Daten verlassen die Quelle nie **Typ** Spaltenorientierte MPP-Datenbank **Auth** Benutzer + Passwort (nur lesend) **Sync** Geplant, inkrementell **Richtung** Nur lesend · Metadaten Zuerst das Wichtigste ## Was ist ein Konnektor? Nur Metadaten Nur lesender Zugriff Inkrementeller Sync Systemübergreifende Lineage Ein Konnektor ist die Brücke zwischen einem Werkzeug in Ihrem Stack und dem Katalog, der Ihnen einen einheitlichen Blick darauf gibt. Ist ein Konnektor eingerichtet, greift er nach Zeitplan auf das Quellsystem zu, liest die *Metadaten* aus - Schemas, Tabellen, Dashboards, Jobs, Verantwortlichkeiten, Data Lineage - und bildet sie im Katalog ab. Ihre eigentlichen Zeilen und Werte bleiben, wo sie sind. Konnektoren sind der Grund, warum ein Datenkatalog Fragen wie *„Welches Power-BI-Dashboard hängt von dieser Snowflake-Tabelle ab?“* oder *„Wer verantwortet das orders-Topic in Kafka?“* beantworten kann - automatisch, ohne dass jemand eine Excel-Liste pflegen muss. Drei Eigenschaften unterscheiden einen guten Konnektor von einem brüchigen: Er sollte **nur lesend und sicher** sein, er sollte **inkrementell** arbeiten, damit nicht bei jeder Aktualisierung ein vollständiger Neuscan nötig ist, und er sollte **Data Lineage über Systemgrenzen hinweg auflösen**, nicht nur innerhalb eines Werkzeugs. Über die Plattform ## Was ist Vertica? Vertica ist die spaltenorientierte MPP-Analysedatenbank, die Michael Stonebraker 2005 gegründet hat und die heute zu OpenText gehört. Teams aus Telekommunikation, Fintech und Adtech nutzen sie für analytische Lasten mit hoher Parallelität, on-premises ebenso wie auf AWS oder Azure. Die Variante Eon Mode trennt Rechenleistung und Speicher über S3, sodass Cluster unabhängig voneinander skalieren. Das eigene v_catalog-Schema von Vertica deckt ab, was im Cluster liegt. Was es nicht abdeckt: den BI-Bericht, der die Tabelle nutzt, das Datenprodukt, das der Fachbereich verantwortet, und die Richtlinie, die Security freigegeben hat. Genau dort setzt der Vertica-Datenkatalog von Dawiso an: nur lesend, nur Metadaten, und über Systemgrenzen hinweg. 2005 Gegründet Spaltenorientiert MPP Architektur On-premises · AWS · Azure Betriebsvarianten Architektur ## So verbindet sich Dawiso mit Vertica Eine kleine, nur lesende Rolle aufseiten von Vertica. Der Dawiso-Scanner holt die Metadaten nach Zeitplan. Alles landet in Ihrem Katalog, fachlich lesbar. Quelle ### Vertica-Cluster - Schemas - Tabellen und Projections - Views - Stored Procedures REST · JDBC Dawiso-Scanner ### Metadatenzugriff nur lesend - Schema- und Objekterkennung - Auflösung von Abhängigkeiten - SQL-Flow-Parsing (optional) - Sampling nach Opt-in Intern Katalog ### Dawiso-Plattform - Durchsuchbare Metadaten - Data Lineage und Verantwortlichkeiten - Business Glossary - Richtlinien und Klassifizierungen Verbindungsdetails **Protokoll** Vertica JDBC + v_catalog-Schema **Authentifizierung** Vertica-Benutzer + Passwort · nur lesende Rechte **Lineage** Primary Keys, Foreign Keys und Constraints werden aus v_catalog aufgelöst und bilden die Beziehungen zwischen Schemas, Tabellen, Projections und Views ab Einrichtung ## Vertica in 4 Schritten verbinden 1. 01 ### Vertica-Benutzer anlegen CREATE USER dawiso_user IDENTIFIED BY '' auf einem Cluster, auf dem Sie Administratorrechte haben. 2. 02 ### Zugriff auf den Katalog gewähren GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA v_catalog TO dawiso_user, dazu EXECUTE ON PROCEDURE EXPORT_OBJECTS(VARCHAR, VARCHAR, BOOL), damit die Rümpfe der Procedures gelesen werden können. 3. 03 ### In Dawiso verbinden Tragen Sie Host (DNS oder IP), Port und Zugangsdaten des Vertica-Clusters ein. Wählen Sie Shared oder Private, je nachdem ob das Cluster aus dem Internet erreichbar ist. 4. 04 ### Ingestion starten Der geplante inkrementelle Sync hält Schemas, Tabellen und Views aktuell. Ohne EXPORT_OBJECTS werden Procedures katalogisiert, aber ohne ihren PL/vSQL-Rumpf. Funktionen ## Das bekommen Sie mit dem Konnektor für Vertica - ### Katalog für Schemas und Tabellen Jedes Vertica-Schema, jede Tabelle, Projection und View ist durchsuchbar, mit Spaltenbeschreibungen, Datentypen, Encodings und den dahinterliegenden Constraints. - ### Keys und Beziehungen Primary Keys, Foreign Keys und Constraints aus v_catalog bilden die Beziehungen zwischen Vertica-Schemas, Tabellen, Projections und Views ab. - ### PII-Klassifizierung Klassifizieren Sie eine Spalte einmal. Dawiso markiert jede Vertica-Spalte mit Geburtsnummer, IBAN oder amtlichen Ausweisnummern in allen erfassten Schemas. - ### Verantwortung und Zertifizierung Markieren Sie Vertica-Tabellen als zertifiziert, veraltet oder in Prüfung. Verantwortliche, Steward und SLA sind direkt im Katalog sichtbar. - ### Rümpfe der Procedures inklusive Mit der Berechtigung EXPORT_OBJECTS liest Dawiso die PL/vSQL-Rümpfe, sodass die Logik der Stored Procedures im Katalog dokumentiert und durchsuchbar ist. - ### Nachweise für DSGVO und DORA Sensible Spalten werden getaggt, die Richtlinie folgt ihnen durch Views bis in nachgelagerte BI-Systeme, mit vollständigem Audit-Trail für Aufsichtsbehörden. Geschäftlicher Nutzen ## Warum Teams den Konnektor für Vertica aktivieren - -65 % ### Weniger Rückfragen nach der richtigen Tabelle Analysten finden die zertifizierte Vertica-Tabelle in Dawiso, statt beim DBA nachzufragen, welche Projection hinter dem Kundenbericht steht. - 10x ### Schnellere Auswirkungsanalyse Bevor Sie eine Vertica-View ändern, sehen Sie die Keys und Constraints, die sie mit anderen Tabellen und Views verbinden. Sekunden statt Tage. - Nur lesend ### Kein Risiko für die Produktion Dawiso nutzt einen eigenen Benutzer, der nur SELECT auf v_catalog und EXECUTE auf EXPORT_OBJECTS hat. Ihre Daten und Ihre Schreibpfade bleiben unberührt. ## Bereit, Ihr Vertica zu katalogisieren? Den Konnektor richten Sie an einem Nachmittag ein. Ihren ersten Lineage-Graph sehen Sie noch am selben Tag. [Demo buchen](https://www.dawiso.com/de/book-a-dawiso-demo) [Zur Dokumentation](https://help.dawiso.com/actual/vertica/) ## Häufige Fragen Noch Fragen? [Sprechen Sie mit unserem Team ->](https://www.dawiso.com/contact-us) **Was ist eine Vertica-Datenbank?** Vertica ist eine spaltenorientierte MPP-Analysedatenbank. Dawiso liest die Vertica-Metadaten nur lesend aus - Schemas, Tabellen, Projections und Spalten - und katalogisiert sie mit Keys, Constraints, Verantwortlichkeiten und Klassifizierung über Ihren gesamten Stack. **Hat Vertica einen Datenkatalog?** Keinen, der sich an den Fachbereich richtet. Dawiso macht aus den Systemmetadaten von Vertica einen durchsuchbaren Katalog mit Governance und bildet die Keys, Constraints und Beziehungen zwischen Tabellen, Projections und Views ab. **Welche Berechtigungen braucht Dawiso in Vertica?** Einen eigenen Benutzer (zum Beispiel dawiso_user) mit GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA v_catalog und GRANT EXECUTE ON PROCEDURE EXPORT_OBJECTS(VARCHAR, VARCHAR, BOOL). Das Konto, das den Benutzer anlegt, braucht Administratorrechte. Durchgehend nur lesend. **Welche Vertica-Versionen werden unterstützt?** Vertica 10.x und neuer, einschließlich Vertica Community Edition. Sowohl der klassische Enterprise Mode als auch Eon Mode (Trennung von Rechenleistung und Speicher über S3) werden über den Standard-JDBC-Treiber gegen v_catalog unterstützt. **Kopiert Dawiso unsere Vertica-Daten?** Nein. Dawiso fragt das v_catalog-Schema ausschließlich nach Metadaten ab. Die Daten auf Zeilenebene bleiben in Vertica. Profiling und Sampling von Spalten sind pro Datenquelle optional und laufen nie automatisch. **Warum braucht Dawiso EXPORT_OBJECTS?** Es wird gebraucht, um den Quelltext der Stored Procedures zu lesen, also den PL/vSQL-Rumpf. Ohne diese Berechtigung werden Procedures zwar erfasst, aber ihre Rümpfe bleiben leer, was einschränkt, wie viel von der Logik der Procedures dokumentiert wird. SELECT allein legt niemals Daten auf Zeilenebene offen. ## Weitere Konnektoren entdecken Vertica ist einer von über 30 Konnektoren. Bringen Sie Ihren gesamten Stack in den Katalog. - [Data Warehouse Snowflake](https://www.dawiso.com/connectors/snowflake) - [Data Lakehouse Databricks](https://www.dawiso.com/connectors/databricks) - [Business Intelligence Power BI](https://www.dawiso.com/connectors/power-bi) - [Business Intelligence Tableau](https://www.dawiso.com/connectors/tableau) - [Data Warehouse Google BigQuery](https://www.dawiso.com/connectors/google-bigquery) - [Data Warehouse Amazon Redshift](https://www.dawiso.com/connectors/amazon-redshift) [Alle Konnektoren ansehen](https://www.dawiso.com/de/connectors)