スター-スキーマにデザイン[定休日]

Question

はスター-スキーマ設計のために必要なデータウェアハウス?やまでんデータの倉庫の他のデザインパターン?

Answer 1

を使用 スタースキーマ データ倉庫システムを取得しま複数の利点がほとんどの場合での使用に対してトップ層である。おもしくは事業データストア(ODS)-a normalised構造を保持するの現在の状態'を業務などのデータ構造にしかし、合理的な状況があることが望ましいと言えます。私た際にシステムの構築なODS層、特別の理由のための建築。

なのsubtltiesデータの倉庫建築の起Kimball前Inmon炎戦争における主な利点の星のスキーマ：

• ほとんどのデータベース管理システム 施設のクエリoptimiser いインスタンスの変容"と 使用 ビットマップ指数 建造物 指数の交差点 高速 述語。この選定からスタースキーマができなく打つものテーブルは通常よりも大きな指しますので、選択が解決されます。

• 分割 スタースキーマが比較的簡単についてもテーブルが必要で仕切られる場合を除いbiblically大寸法)です。 仕切除去 このクエリoptimiserを無視できるpatitionsないが参加し、クエリの結果を実現するI/O

• ゆっくりと変形寸法 いやすく実装するためのスタースキーマによ雪の結晶.

• このスキーマでわかりやす傾向にあるが結合によ 雪 またはE-R schema.ご報告のチームを愛するこ

• スタースキーマが多くの使いやす（一）をアドホックでクエリーなどのツール ビジネスオブジェクト または 報告書をビルダー.事業のパイオニアとして、きってのSQLを生成によるこれらのツールであらかじめ与えておく必要があり、クエリoptimiserとしていることが可能となっており、可能です。スタースキーマには、クエリoptimiser比較的機会の少なく間違っています。

一般的にご報告層が利用スタースキーマを持っていない場合、特定しない理由です。が複数ある場合には源システムがありますの実施 事業データの店 とnormalisedや雪のスキーマの蓄積のデータです。これは容易になっているODSはない。歴史的状態を追跡できることを確かめタスキーマがこがどうしても必要であるが、いよnormalised。A normalisedはsnowflaked務データストアを反映'現在の"状態とな歴史の眺望と上記のいずれに固有のデータです。

ODS負荷プロセス関係データ研磨に準拠した製品であるようnormalisedます。だってクリーンデータをODS-寸法は、実負荷でトラック履歴変化をセージは比較的簡単な機構は比較的簡単;これがどうしても必要であるが、上に行うタスキーマは、多くの英語-日本語両方を使えるツール(例えば)を内蔵施設でゆっくり変化する寸法及び実施汎用機構は比較的簡単です。

積層システムのこのようにprovidies分離の責務-事業データクレンジングロジックに対応しているODSのスキーマの負荷対応の歴史。

Answer 2

が議論のdatawarehousing文学報 場所 ので効-アーキテクチャの スター-スキーマ デザイン採用する必要があります。

短 Kimball 提唱者は非常に高いだけでスター-スキーマにデザインの効な Inmon 初を築いていきたい企業で効利用 正規化され3NF デザイン以降の利用をスター-スキーマにデザインのdatamarts.

またこちらを可能にしたのだとも 雪のスキーマにデザイン 別のアプローチ.

第四のデザインの データ庫モデリング ます。

Answer 3

スターマを有効にするために使用し高速インターネットアクセスに大量のデータです。高性能の有効量削減による参加に必要なsatsifyクエリとして行う公開市場操作としての対象です。これによりデータの冗長寸法です。

していることを忘れないでスタースキーマパターンのトップ層の倉庫。すべてのモデルの関係もありますので演出システムの主要なテーマの下部に倉庫スタック、またその変形に統合集積すべてのソースシステムに吸収合併し、3NFモデルのスキーマ.の様々な分野が座上す。

代替タスキーマのトップレベルなどの変化、雪のスキーマ.新しい方法についても調査しては データ庫のモデリング 提案する段Linstedt.

Answer 4

一つ星システムの主要なテーマでも自然なモデルのダやココロはいろいろなこともいう形式でまとめてみました。のためのインスタンスで簡単にレポートを異なるレベルの粒度(以ど)を行います。でも効率的に挿入する代表的な事業データへのタスキーマ、共通の重要な特徴の形式でまとめてみました。

まず利用することができます。種類のデータベースにしたいない事業ドメインのものがあることをご報告としては実行されませんが効率的にするおそれがあるのでまた利用スタースキーマ.

Answer 5

スタースキーマが自然にふさわの層の形式でまとめてみました。どんがあります。私が知る限りではあのキャンプの代Inmon、ラルフエンゲルスタッドアリーナKimball.するための理論のれんば/することにしたとき、あなたの行くとしました。

また、一部の報告ツールをスタースキーマに設定します。の場合プロセスにおいて特定の報告ツールが駆動の報告martのように見えです。

Answer 6

スタースキーマで論理的なデータモデルのためのリレーショナルデータベースのデータの倉庫のニーズ場合には関係な環境が与えられたとき、スターまたは雪のスキーマは、良いデザインパターン、有線でのDWデザイン方法論があります。

がしかし以外のリレーショナルデータベースエンジンもますので、そのどれかを使って効率的なデータの倉庫賃貸業等多次元のストレージエンジンが非常に高速のためのポタスク（TM1例);できませんので申請スタースキーマにデザインです。その他の事例は、特別の論理モデルなどのXMLデータベース列指向データベース（例）の実験 C-店)).

Answer 7

でいます。ただし、生活をくだ--組織を使いたいと思うだろう標準ツールとライブのDWs、マクロ-プルーデンスのツールと思われますスタースキーマ、多くの努力をするもの継手スpeg丸います。

多くのデータベースレベルの最適化していただくことを前提としスタースキーマ;をお過ごしいただきたい場所で多くの時間を最適化し、再構築のDBいるところが大きいと"とはいかな----------モーニングスターレイアウト。

のんのプロを上回る連結..

(な音のようにしています。

-D

Answer 8

ある問題を必要とします。

1)どのようにデータを取得し、業務源システムな圧力を加えて加入内のテーブルとして、清掃データとして抽出し、微など。

2)どのように統合データがいくらかレガシィ、ファイルベースから別の部署への不正であり、正確に、より効率的に保全するモデルに事業を反映したものではありません構造の源システム。このシステムの変更または交換は比較的早いが、基本的なモデルの変更を行った。

3)構造のデータを満たす特定の分析及び報告要件は、特定の人部門の事業として迅速かつ正確に可能です。

の溶液からの非常に異なる問題があるの建築層への解決

演層 を再現し、構造の源泉が変更されたデータからの読み込まれます。一度データが取られ、異なる層の層は、そのデータは落ちてしまいました。クエリはシングルテーブルのクエリを簡単data_timeフィルター非常に減少します。

企業層 このビジネス向け第3回通常の形式データベースです。データを抽出し、その後下落したら、異なる層の企業の層では、統合normalised.

発表（タスキーマ)層 ここでは、モデルの元で満たす特定の条件です。データを意図的にデnormalise数の削減が仲間入り。階層とすることも可能であり複数のテーブルの層崩壊を一つの次元のテーブルは、複数の取引なコミュニティに対する吸収合併単います。

まず顔をされます。だくの企業の層は、まだ解決の問題が、いまのスタースキーマの層で、私の間違った場所のことを思い出します。