SAP HANA-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のテーブルの論理的な説明です。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して作成されます。

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つの単一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、さらに正規化されません。

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。

例-以下の例では、すべてのDimテーブルのプライマリキーを持ち、分析を実行するために販売されるunits_soldおよびdollars_を測定するFactテーブルFactSalesがあります。

DimTime、DimItem、DimBranch、DimLocationの4つのDimensionテーブルがあります

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、ディメンションテーブルの一部はさらに正規化され、Dimテーブルは単一のファクトテーブルに接続されます。データの冗長性を最小限に抑えるために、データベースの属性とテーブルを整理するために正規化が使用されます。

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およびDimLocation Dimension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、ディメンションテーブルがより小さなテーブルにさらに正規化されるSnowflakesスキーマと呼ばれます。

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/ファクトのプライマリキーが格納されます。

上記の例では、FactSales、FactShipping、およびFactテーブルに結合された複数のDimensionテーブルの2つのFact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、分析を実行するメジャー/ファクトが含まれています。