Hvordan Design Stjerneskjema datavarehus

Et skjema definerer strukturen i en database. Utformingen av et skjema som er betydelig; det påvirker både ytelsen og brukervennligheten som brukere hente informasjon fra en database. Et stjerneskjema, kalt fordi dens diagram ser ut som en stjerne, er en designstrategi som brukes for relasjons datavarehus; det er en av enkleste designstiler. Stjerne skjemaer er sammensatt av fakta og dimensjonstabeller. Faktatabeller inneholder tiltak for dataene. Fakta er kvantitative eller faktiske data og vanligvis numerisk. Dimensjonstabeller lagre beskrivende data eller attributter og er vanligvis mindre enn faktatabeller. For å avklare med et eksempel, kan et datavarehus for en butikk inneholde salgsdata i faktatabeller og selgere i en dimensjon tabellen. Flere teknikker er tilgjengelige for å definere en stjerneskjema.

Bruksanvisning

1 Definere den eksakte forretningsprosess som datavarehuset vil støtte. Definere forretningsprosesser er viktig, fordi det gir den informasjonen til å identifisere de spesifikke attributter og måler datavarehus vil inneholde. I tillegg har enkelte forretningsprosesser etablert industrimodeller som er nyttige for å akselerere designprosessen.

2 Definer kornete av data som vil være tilgjengelig i datavarehuset. Informasjonen i et datavarehus kan være lavt nivå, detaljerte, enkelttransaksjoner eller en aggregering. Bruke person eksempel kan detaljerte data omfatter antall produkter av en bestemt type for en enkelt ordre på en dag. Et eksempel på rad kan være på 01/10/2010, for 3023 inneholdt tre røde kjoler, to blå skjorter og en grønn genser. En samlet oversikt over de samme dataene kan utelate identifisering av et individ orden, og i stedet lagre antall røde kjoler bestilt på 01/10/2010.

3 Identifiser dimensjoner. Mål definerer hvordan brukerne vil kunne dele opp dataene. For eksempel brukere ønsker nesten ofte for å se data etter tid og geografi.

4 Identifiser fakta eller tiltak som vil bli lagret i datavarehuset. Tiltak er numerisk og tilsetningsstoff tvers av dimensjoner. For eksempel salg er numerisk og brukerne kan se på det totale salget for et produkt, og ved enhver tid. Salgstallene gjelder uansett hvordan dataene er segmentert.

5 Test den foreslåtte modellen mot forretningsprosesser. For å sikre at modellen er tilstrekkelig, definere en liste over testspørsmål som kan bli spurt av brukere å utføre forretningsprosesser. Sørg for at modellen inneholder de nødvendige dimensjonene (attributter) og fakta (kvantitative data) for å svare på hvert spørsmål.

Hint

• Når du utformer et stjerneskjema, er det også viktig å forstå grunnleggende datavarehuset (OLAP) begreper som primær- og fremmednøkler, normalisering og data volatilitet.