SAPHANA-データウェアハウスのスキーマ

スキーマは、データウェアハウス内のテーブルの論理記述です。スキーマは、いくつかのビジネスロジックを満たすために、複数のファクトテーブルとディメンションテーブルを結合することによって作成されます。

データベースは、リレーショナルモデルを使用してデータを格納します。ただし、データウェアハウスは、ビジネスロジックを満たすためにディメンションとファクトテーブルを結合するスキーマを使用します。データウェアハウスで使用されるスキーマには3つのタイプがあります-

スタースキーマ

スタースキーマでは、各ディメンションが1つのファクトテーブルに結合されます。各ディメンションは1つのディメンションのみで表され、それ以上正規化されません。

ディメンションテーブルには、データの分析に使用される属性のセットが含まれています。

Example −以下の例では、すべてのDimテーブルの主キーを持ち、分析を行うためにunits_soldとdollars_soldを測定するファクトテーブルFactSalesがあります。

4つのディメンションテーブルがあります-DimTime、DimItem、DimBranch、DimLocation

ファクトテーブルには、2つのテーブルを結合するために使用される各ディメンションテーブルの主キーがあるため、各ディメンションテーブルはファクトテーブルに接続されます。

ファクトテーブルのファクト/メジャーは、ディメンションテーブルの属性とともに分析目的で使用されます。

Snowflakesスキーマでは、一部のディメンションテーブルがさらに正規化され、Dimテーブルが単一のファクトテーブルに接続されます。正規化は、データベースの属性とテーブルを整理して、データの冗長性を最小限に抑えるために使用されます。

正規化では、情報を失うことなくテーブルを冗長性の低い小さなテーブルに分割し、小さなテーブルをディメンションテーブルに結合します。

上記の例では、DimItemテーブルとDimLocationディメンションテーブルは、情報を失うことなく正規化されています。これはSnowflakesスキーマと呼ばれ、ディメンションテーブルがさらに小さなテーブルに正規化されます。

Galaxy Schemaには、複数のファクトテーブルとディメンションテーブルがあります。各ファクトテーブルには、分析を行うためのいくつかのディメンションテーブルとメジャー/ファクトの主キーが格納されます。

上記の例では、2つのファクトテーブルFactSales、FactShipping、およびファクトテーブルに結合された複数のディメンションテーブルがあります。各ファクトテーブルには、結合されたDimテーブルの主キーと分析を実行するためのメジャー/ファクトが含まれています。