Maybaygiare.org

Blog Network

Modelarea dimensională

proiectarea modelEdit

modelul dimensional este construit pe o schemă asemănătoare unei stele sau o schemă de fulg de zăpadă, cu dimensiuni care înconjoară tabelul de fapt. Pentru a construi schema, se folosește următorul model de proiectare:

  1. alegeți procesul de afaceri
  2. declarați cerealele
  3. identificați dimensiunile
  4. identificați faptul

alegeți procesul de afaceri

procesul de modelare dimensională se bazează pe o metodă de proiectare în 4 pași care ajută la asigurarea utilizabilității modelului dimensional și a utilizării depozitului de date. Elementele de bază ale proiectării se bazează pe procesul de afaceri real pe care depozitul de date ar trebui să îl acopere. Prin urmare, primul pas în model este de a descrie procesul de afaceri pe care se bazează modelul. Aceasta ar putea fi, de exemplu, o situație de vânzare într-un magazin cu amănuntul. Pentru a descrie procesul de afaceri, se poate alege să faceți acest lucru în text simplu sau să utilizați notația de modelare a proceselor de afaceri de bază (BPMN) sau alte ghiduri de proiectare, cum ar fi Unified Modeling Language (UML).

declarați bobul

după descrierea procesului de afaceri, următorul pas în proiectare este declararea bobului modelului. Bobul modelului este descrierea exactă a ceea ce ar trebui să se concentreze modelul dimensional. Acest lucru ar putea fi, de exemplu, „un element rând individuale pe un client alunecare de la un magazin de vânzare cu amănuntul”. Pentru a clarifica ce înseamnă cerealele, ar trebui să alegeți procesul central și să îl descrieți cu o singură propoziție. În plus, grâul (propoziția) este ceea ce aveți de gând să vă construiți dimensiunile și tabelul de fapt. S-ar putea să fie necesar să vă întoarceți la acest pas pentru a modifica cerealele datorită noilor informații obținute cu privire la ceea ce modelul dvs. ar trebui să poată livra.

identificarea dimensiunilor

al treilea pas în procesul de proiectare este definirea dimensiunilor modelului. Dimensiunile trebuie definite în interiorul bobului din a doua etapă a procesului în 4 etape. Dimensiunile sunt fundamentul tabelului de fapte și este locul în care sunt colectate datele pentru tabelul de fapte. De obicei, dimensiunile sunt substantive precum data, magazinul, inventarul etc. Aceste dimensiuni sunt în cazul în care toate datele sunt stocate. De exemplu, parametrul dată poate conține date precum anul, luna și ziua săptămânii.

identificați faptele

după definirea dimensiunilor, următorul pas în proces este de a face chei pentru tabelul de fapte. Acest pas este de a identifica faptele numerice care vor popula fiecare rând de tabel de fapt. Acest pas este strâns legat de utilizatorii de afaceri ai sistemului, deoarece aici au acces la datele stocate în depozitul de date. Prin urmare, majoritatea rândurilor tabelului de fapt sunt cifre numerice, aditive, cum ar fi cantitatea sau costul pe unitate etc.

Dimensiune NormalizationEdit

neutralitatea acestei secțiuni este contestată. Discuții relevante pot fi găsite pe pagina de discuții. Vă rugăm să nu eliminați acest mesaj până când nu sunt îndeplinite condițiile pentru a face acest lucru. (Iunie 2018) (Aflați cum și când să eliminați acest mesaj șablon)

normalizare dimensională sau snowflaking elimină atributele redundante, care sunt cunoscute în dimensiunile normale aplatiza de-normalizat. Dimensiunile sunt strict unite între ele în subdimensiuni.

fulgii de zăpadă au o influență asupra structurii datelor care diferă de multe filozofii ale depozitelor de date.Date unice (fapt) tabel înconjurat de mai multe tabele descriptive (Dimensiune)

dezvoltatorii de multe ori nu normaliza dimensiuni din mai multe motive:

  1. normalizare face structura de date mai complexe
  2. performanță poate fi mai lent, din cauza multe se alătură între tabele
  3. economiile de spațiu sunt minime
  4. indici Bitmap nu pot fi utilizate
  5. performanță interogare. Bazele de date 3NF suferă de probleme de performanță atunci când agregă sau recuperează multe valori dimensionale care pot necesita analiză. Dacă aveți de gând să faceți doar rapoarte operaționale, atunci este posibil să puteți obține cu 3NF, deoarece utilizatorul dvs. operațional va căuta date de cereale foarte fine.

există câteva argumente cu privire la motivul pentru care normalizarea poate fi utilă. Poate fi un avantaj atunci când o parte a ierarhiei este comună mai multor dimensiuni. De exemplu, o dimensiune geografică poate fi reutilizabilă, deoarece atât dimensiunile clientului, cât și cele ale Furnizorului o utilizează.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.