Yıldız şeması - Star schema

İçinde bilgi işlem, yıldız şeması en basit stil veri pazarı şema ve veri ambarları ve boyutlu veri reyonları geliştirmek için en yaygın olarak kullanılan yaklaşımdır.[1] Yıldız şeması bir veya daha fazla olgu tabloları herhangi bir sayıda referansta bulunmak boyut tabloları. Yıldız şeması önemli bir özel durumdur. kar tanesi şeması ve daha basit sorguları işlemek için daha etkilidir.[2]

Yıldız şeması adını fiziksel model[3] benzerlik yıldız şekli merkezinde bir olgu tablosu ve onu çevreleyen boyut tabloları yıldızın noktalarını temsil eder.

Modeli

Yıldız şeması, iş süreci verilerini, bir işletme hakkında ölçülebilir, niceliksel verileri tutan gerçeklere ve olgu verileriyle ilgili açıklayıcı özellikler olan boyutlara ayırır. Gerçek veri örnekleri arasında satış fiyatı, satış miktarı ve zaman, mesafe, hız ve ağırlık ölçümleri yer alır. İlgili boyut özelliği örnekleri arasında ürün modelleri, ürün renkleri, ürün boyutları, coğrafi konumlar ve satış görevlisi adları yer alır.

Birçok boyutu olan bir yıldız şemasına bazen kırkayak şeması.[4] Yalnızca birkaç özniteliğin boyutlarına sahip olmak, bakımı daha basit olmakla birlikte, birçok tablo birleşimine sahip sorgulara neden olur ve yıldız şemasının kullanımını daha az kolaylaştırır.

Olgu tabloları

Olgu tabloları, belirli bir olay için ölçümleri veya metrikleri kaydeder. Olgu tabloları genellikle sayısal değerlerden ve açıklayıcı bilgilerin tutulduğu boyutsal verilere yönelik yabancı anahtarlardan oluşur.[4]Olgu tabloları, düşük düzeyde tekdüze ayrıntıya ("taneciklik" veya "tanecik" olarak adlandırılır) tasarlanmıştır, yani olguların olayları çok atom düzeyinde kaydedebileceği anlamına gelir. Bu, zaman içinde bir olgu tablosunda çok sayıda kaydın birikmesine neden olabilir. Olgu tabloları üç türden biri olarak tanımlanır:

  • İşlem gerçek tabloları, belirli bir etkinlikle ilgili gerçekleri kaydeder (ör. Satış etkinlikleri)
  • Anlık görüntü olgu tabloları, belirli bir zamandaki gerçekleri kaydeder (ör., Ay sonundaki hesap ayrıntıları)
  • Anlık görüntü tablolarının toplanması, belirli bir zamandaki toplam gerçekleri kaydeder (örneğin, bir ürün için ay başından beri toplam satışlar)

Olgu tablolarına genellikle bir Vekil anahtarı her satırın benzersiz şekilde tanımlanabilmesini sağlamak için. Bu anahtar, basit bir birincil anahtardır.

Boyut tabloları

Boyut tabloları genellikle olgu tablolarına kıyasla nispeten az sayıda kayda sahiptir, ancak her kaydın olgu verilerini açıklamak için çok sayıda özniteliği olabilir. Boyutlar çok çeşitli özellikleri tanımlayabilir ancak boyut tabloları tarafından tanımlanan en yaygın özelliklerden bazıları şunları içerir:

  • Zaman boyutu tabloları, olayların yıldız şemasında kaydedildiği en düşük zaman ayrıntı düzeyindeki zamanı tanımlar
  • Coğrafya boyut tabloları ülke, eyalet veya şehir gibi konum verilerini açıklar
  • Ürün boyut tabloları ürünleri açıklar
  • Çalışan boyut tabloları, satış personeli gibi çalışanları tanımlar
  • Aralık boyut tabloları, raporlamayı basitleştirmek için zaman aralıklarını, dolar değerlerini veya diğer ölçülebilir miktarları tanımlar

Boyut tablolarına genellikle bir vekil birincil anahtar, genellikle doğal anahtarı oluşturan boyut özelliklerinin kombinasyonuyla eşlenen tek sütunlu bir tamsayı veri türü.

Faydaları

Yıldız şemaları normal olmayan yani işlemsel ilişkisel veritabanlarına uygulanan tipik normalleştirme kuralları, yıldız şeması tasarımı ve uygulaması sırasında gevşetilir. Yıldız şeması denormalizasyonunun faydaları şunlardır:

  • Daha basit sorgular - yıldız şeması birleştirme mantığı genellikle oldukça normalleştirilmiş bir işlem şemasından veri almak için gereken birleştirme mantığından daha basittir.
  • Basitleştirilmiş iş raporlama mantığı - yüksek oranda normalleştirilmiş şemalarla karşılaştırıldığında, yıldız şeması, dönemsel ve dönemli raporlama gibi ortak iş raporlama mantığını basitleştirir.
  • Sorgu performansı kazanımları - yıldız şemaları, yüksek seviyeye kıyasla salt okunur raporlama uygulamaları için performans geliştirmeleri sağlayabilir. normalleştirilmiş şemalar.
  • Hızlı toplama - bir yıldız şemasına yönelik daha basit sorgular, toplama işlemleri için gelişmiş performans sağlayabilir.
  • Besleme küpleri - yıldız şemaları herkes tarafından kullanılır OLAP tescilli oluşturmak için sistemler OLAP küpleri verimli bir şekilde; aslında, çoğu büyük OLAP sistemi bir ROLAP tescilli bir küp yapısı oluşturmadan bir yıldız şemasını doğrudan bir kaynak olarak kullanabilen çalışma modu.

Dezavantajları

Yıldız şemasının temel dezavantajı, analitik ihtiyaçlar açısından normalleştirilmiş bir veri modeli kadar esnek olmamasıdır.[kaynak belirtilmeli ] Normalleştirilmiş modeller, modelde tanımlanan iş mantığını takip ettiği sürece her türlü analitik sorgunun yürütülmesine izin verir. Yıldız şemaları, verilerin belirli bir görünümüne yönelik olarak daha amaca yönelik oluşturma eğilimindedir ve bu nedenle, daha karmaşık analitiğe gerçekten izin vermez.[kaynak belirtilmeli ] Yıldız şemaları, işletme varlıkları arasındaki çoktan çoğa ilişkileri kolayca desteklemez. Tipik olarak bu ilişkiler, basit boyutlu modele uymak için bir yıldız şemasında basitleştirilir.

Diğer bir dezavantaj ise veri bütünlüğü normal olmayan durumundan dolayı iyi uygulanmıyor[kaynak belirtilmeli ]. Tek seferlik eklemeler ve güncellemeler, veri anormalliklerine neden olabilir. normalleştirilmiş şemalar kaçınmak için tasarlanmıştır. Genel olarak, yıldız şemaları, sağlanan koruma eksikliğini telafi etmek için toplu işleme veya neredeyse gerçek zamanlı "damlama beslemeleri" yoluyla oldukça kontrollü bir şekilde yüklenir. normalleştirme.

Misal

Örnek sorgu tarafından kullanılan yıldız şeması.

Tarihe, mağazaya ve ürüne göre sınıflandırılmış, belki bir mağaza zincirinden alınmış bir satış veritabanı düşünün. Sağdaki şemanın görüntüsü, şema içinde sağlanan örnek şemanın yıldız şeması versiyonudur. kar tanesi şeması makale.

Fact_Sales olgu tablosu ve üç boyut tablosu var Dim_Date, Dim_Store ve Dim_Ürün.

Her boyut tablosunun üzerinde bir birincil anahtar vardır. İD sütun, sütunlarından biriyle ilgili (örnek şemada satırlar olarak görüntülenir) Fact_Sales tablonun üç sütunlu (bileşik) birincil anahtarı (Date_Id, Store_Id, Ürün kimliği). Birincil olmayan anahtar Units_Sold Bu örnekteki olgu tablosunun sütunu, hesaplamalarda ve analizde kullanılabilecek bir ölçüyü veya metriği temsil eder. Boyut tablolarının birincil olmayan anahtar sütunları, boyutların ek özelliklerini temsil eder (örneğin, Yıl of Dim_Date boyut).

Örneğin, aşağıdaki sorgu 1997'de her marka ve ülke için kaç TV seti satıldığını yanıtlar:

SEÇ	P.Marka,	S.Ülke GİBİ Ülkeler,	SUM(F.Units_Sold)FROM Fact_Sales FİÇ KATILMAK Dim_Date D    AÇIK (F.Date_Id = D.İD)İÇ KATILMAK Dim_Store S   AÇIK (F.Store_Id = S.İD)İÇ KATILMAK Dim_Ürün P AÇIK (F.Ürün kimliği = P.İD)NEREDE D.Yıl = 1997 VE  P.Ürün Kategorisi = 'televizyon'GRUP TARAFINDAN	P.Marka,	S.Ülke

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Dedić, N. and Stanier C., 2016., 18. Uluslararası Kurumsal Bilgi Sistemleri Konferansı'nda "Veri Ambarı Geliştirmede Çokdilliliğin Zorluklarının Değerlendirilmesi" - ICEIS 2016, s. 196.
  2. ^ DWH Şemaları, 2009 orijinal 16 Temmuz 2010'da
  3. ^ ", s. 708
  4. ^ a b Ralph Kimball ve Margy Ross, Veri Ambarı Araç Seti: Boyutsal Modelleme için Eksiksiz Kılavuz (İkinci Baskı), s. 393

Dış bağlantılar