Eine Zelle ist der Schnittpunkt verschiedener Dimensionen. Die Berechnung jeder Zelle wird beim Laden durchgef\u00fchrt. Dadurch ist die Antwortzeit unabh\u00e4ngig von der Anfrage stabil.<\/p>\n
Die Cubes<\/strong> sind so konzipiert, dass sie von allen Mitarbeitern des Unternehmens genutzt werden k\u00f6nnen und in der Lage sind, Millionen von Datens\u00e4tzen auf einmal zu melden.<\/p>\n Stern- und Schneeflockenschemata<\/strong> sind die beliebtesten multidimensionalen Datenmodelle. Zwar gibt es entscheidende Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien, aber beide verwenden Faktentabellen und Dimensionstabellen, um ein Schema zu erstellen und aufzubauen.<\/p>\n Diese Datenbankmodelle<\/a> werden h\u00e4ufig verwendet, um die Analyseanforderungen von unternehmenseigenen Datenlagern – Data Warehouses – zu erf\u00fcllen.<\/p>\n Wir wollen zun\u00e4chst den Unterschied zwischen diesen beiden Tabellen untersuchen und uns dann mit den Datenmodellen besch\u00e4ftigen.<\/p>\n Die Faktentabelle und die Dimensionstabelle werden zur Erstellung von Datenschemata verwendet. Der Datensatz<\/strong> einer Faktentabelle ist eine Kombination von Attributen aus verschiedenen Dimensionstabellen. Die Faktentabelle erm\u00f6glicht es dem Nutzer, die verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereiche zu analysieren, aus denen sich das Unternehmen zusammensetzt: Handel, Personalwesen, Supportabteilung…<\/p>\n Dies wird dir helfen, Entscheidungen zu treffen, um die verschiedenen Aktivit\u00e4ten, die um das Unternehmen kreisen, zu verbessern.<\/p>\n Hier sind einige Dinge, die du beachten solltest:<\/p>\n Das Sternschema<\/strong> ist das g\u00e4ngigste und am weitesten verbreitete Architekturmodell<\/a> f\u00fcr die Entwicklung von Data Warehouses, in denen die Daten in Fakten und Dimensionen organisiert sind.<\/p>\n Das Schema ahmt einen Stern nach, wobei eine Dimensionstabelle in einem gespreizten Muster dargestellt wird, das die zentrale Faktentabelle umgibt. Die Dimensionstabelle ist \u00fcber den Prim\u00e4r- und den Fremdschl\u00fcssel mit den Faktentabellen verbunden.<\/p>\n Die Einfachheit ist einer der attraktiven Aspekte des Sternschemas, die wichtigsten Rechtfertigungen f\u00fcr seine Verwendung sind seine Leistungsf\u00e4higkeit und seine leichte Verst\u00e4ndlichkeit.<\/p>\n Das Schneeflockenschema ist ein Typ des Sternschemas<\/strong>, das die hierarchische Form der Dimensionstabellen beinhaltet. In diesem Schema gibt es eine Faktentabelle, die aus verschiedenen Dimensions- und Subdimensionstabellen besteht, die durch Prim\u00e4r- und Fremdschl\u00fcssel mit der Faktentabelle verbunden sind.<\/p>\n Es ist eine Erweiterung des Sternschemas mit zus\u00e4tzlichen Funktionen. Im Gegensatz zum Sternschema sind die Dimensionstabellen<\/strong> des Schneeflockenschemas in mehreren zugeh\u00f6rigen Tabellen normalisiert. Das Schneeflockenschema wurde entwickelt, um Anfragen nach einer Dimension mit komplexen Beziehungen zwischen ihren Ebenen zu beantworten.<\/p>\n Dieser Schematyp eignet sich f\u00fcr Dimensionen<\/strong>, deren Ebenen durch n-zu-n- und 1-zu-n-Beziehungen verbunden sind. Es kann auch die Effizienz der Navigation verringern, da mehr Joins<\/a> ben\u00f6tigt werden, um eine Abfrage auszuf\u00fchren.<\/p>\n![\"illu_database_schema_cube-1.png\"](\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/elementor\/thumbs\/illu_database_schema_cube-1-q9uhs6iwzmumbjuyr6cxybb4mbx961u0ndf9oh9atc.png\" "\\"illu_database_schema_cube-1.png\\"")
Fakten- und Ma\u00dftabelle<\/h3>\n
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\n
Definition des Sternschemas<\/h3>\n
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Definition des Schneeflockenschemas<\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/illu_database_schema_flocon-1-150x150.png\")
\nDieser Schematyp verwendet eine Normalisierung, die die Daten in Tabellen aufteilt. Durch die Aufteilung werden Redundanzen reduziert und Speicherlecks vermieden. Ein Schneeflockenschema ist leichter zu warten, aber komplexer zu entwerfen und zu verstehen als ein Sternschema.<\/p>\nStern- oder Schneeflockenschema: Welches soll man w\u00e4hlen?<\/h3>\n
Integrit\u00e4t der Daten<\/h4>\n