데이터 웨어하우스의 차원 모델링이란 무엇입니까? 유형 알아보기

차원 모델링이란 무엇입니까?

차원 모델링(DM) 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하기 위해 최적화된 데이터 구조 기법입니다. 데이터베이스에서 데이터를 더 빠르게 검색할 수 있도록 최적화하는 것이 목적입니다. 이 개념은 랄프 킴볼이 개발했으며, "팩트" 테이블과 "디멘션" 테이블이라는 두 가지 유형의 테이블을 중심으로 구성됩니다.

데이터 웨어하우스의 차원 모델은 값, 잔액, 개수, 무게와 같은 수치 정보를 읽고 요약하고 분석하도록 설계되었습니다. 반면 관계형 모델은 실시간 온라인 거래 처리 시스템에서 데이터를 추가, 업데이트 및 삭제하는 데 최적화되어 있습니다.

이러한 접근 방식들은 각각 고유한 방식으로 데이터를 저장하며, 각각 뚜렷한 장점을 제공합니다.

관계형 모델에서 정규화와 ER 모델은 데이터 중복을 줄입니다. 반면 차원형 모델은 정보 검색과 보고서 생성을 용이하게 하도록 데이터를 구성합니다.

이러한 이유로 차원 모델이 적합합니다. 데이터웨어 하우징 거래 중심의 관계형 시스템보다는 시스템 자체에 초점을 맞추는 것이 더 적절합니다. 왜냐하면 이 모델은 더 광범위한 시스템의 기반이 되기 때문입니다. 데이터 웨어하우스 아키텍처아래 섹션에서는 그 구성 요소, 유형 및 설계 단계를 자세히 설명합니다.

차원 데이터 모델의 요소

사실

팩트는 비즈니스 프로세스에서 도출된 측정값 또는 지표입니다. 예를 들어, 영업 프로세스에서 분기별 매출액은 팩트, 즉 기업이 분석하고자 하는 수치입니다.

외형 치수

차원은 비즈니스 프로세스 이벤트를 둘러싼 맥락을 제공합니다. 간단히 말하면, 차원은 사실에 대한 누가, 무엇을, 어디서 발생했는지를 알려줍니다. "분기별 매출액" 사실의 경우, 차원은 다음과 같습니다.

• 누구 – 고객 이름
• 어디에 - 위치
• 제품명 – 제품

다시 말해, 차원이란 사실에 담긴 정보를 바라보는 창과 같은 것입니다.

Attributes

속성은 차원 데이터 모델 내에서 차원이 가지는 다양한 특성입니다.

위치 차원에서 속성은 다음과 같습니다.

• 주 정부
• 국가
• 우편 번호

속성은 사실을 검색, 필터링 및 분류하는 데 사용되며, 차원 테이블은 이러한 속성이 저장되는 곳입니다.

팩트 테이블

팩트 테이블은 차원 모델에서 기본 테이블입니다.

팩트 테이블에는 다음 내용이 포함됩니다.

1. 측정 또는 사실
2. 차원 테이블에 대한 외래 키

치수 표

차원 테이블은 팩트의 차원 정보를 저장하며 외래 키를 통해 팩트 테이블과 조인됩니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 차원 테이블은 비정규화된 테이블입니다.
• 차원 속성은 테이블의 열을 구성합니다.
• 차원은 속성을 통해 사실에 대한 설명적인 특징을 제공합니다.
• 차원의 수에는 정해진 제한이 없습니다.
• 차원은 하나 이상의 계층적 관계를 포함할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 차원 유형

차원 모델링은 여러 종류의 차원을 사용하며, 각 차원은 특정 설계 요구 사항에 적합합니다. 주요 차원은 다음과 같습니다. 데이터 웨어하우스의 차원 유형 위치 :

• 준수 치수
• 아우트리거 치수
• 축소된 차원
• 롤플레잉 차원
• 치수 대 치수 테이블
• 정크 차원
• 퇴화된 차원
• 교체 가능한 차원
• 단계 차원

차원 모델링 단계

차원 모델링의 정확도는 데이터 웨어하우스 구현의 성공 여부를 결정짓습니다. 차원 모델을 구축하는 데는 다섯 단계가 있습니다.

1. 비즈니스 프로세스 식별
2. 질감(세부 묘사 수준)을 파악하세요.
3. 치수를 확인하세요
4. 사실을 파악하세요
5. 스키마를 구축하세요

전반적으로 완성된 모델은 비즈니스 프로세스의 이유, 양, 시기, 장소, 담당자 및 내용을 설명해야 합니다.

1단계) 비즈니스 프로세스 파악

첫 번째 과제는 조직의 필요에 따라 창고에서 다뤄야 할 비즈니스 프로세스(마케팅, 영업, 인사 등)를 파악하는 것입니다. 데이터 분석 요구 사항과 사용 가능한 데이터의 품질을 고려해야 합니다. 이 단계에서 실수를 하면 연쇄적으로 수정하기 어려운 결함이 발생하기 때문에 이 부분이 가장 중요합니다.

비즈니스 프로세스를 설명하려면 일반 텍스트, 비즈니스 프로세스 모델링 표기법(BPMN) 또는 통합 모델링 언어(UML)를 사용할 수 있습니다.UML).

2단계) 곡물 식별

그레인은 비즈니스 문제에 대한 세부 정보 수준, 즉 테이블에 저장되는 가장 낮은 수준의 정보를 정의합니다.

테이블에 일별 매출 데이터가 있으면 일별 세분화된 데이터가 있고, 월별 합계 데이터가 있으면 월별 세분화된 데이터가 있습니다.

이 단계에서는 다음과 같은 질문에 답하게 됩니다.

1. 창고에 모든 제품을 보관해야 할까요, 아니면 몇 가지 제품 유형만 보관해야 할까요? 이는 선택한 비즈니스 프로세스에 따라 다릅니다.
2. 제품 판매량은 월별, 주별, 일별 또는 시간별로 저장해야 할까요? 이는 경영진이 요청하는 보고서에 따라 다릅니다.
3. 이 두 가지 선택 사항이 데이터베이스 크기에 어떤 영향을 미치나요?

곡물의 예: 다국적 기업의 CEO가 여러 지역에서 특정 제품의 판매량을 매일 측정하여 확인하고 싶어한다고 상상해 보세요.

그러한 시나리오에서 곡물은 "지역별 일별 제품 판매 정보"가 됩니다.

3단계) ​​차원 식별

차원은 날짜, 매장, 재고와 같은 명사이며, 설명 데이터를 담고 있습니다.

예를 들어, 날짜 차원에는 연도, 월, 요일이 포함될 수 있습니다.

치수 예시: 일일 판매량 요건이 제품 크기 선택에 영향을 미칩니다.

이 시나리오에서 차원은 제품, 위치 및 시간입니다.

제품 차원에는 제품 키(외래 키), 이름, 유형 및 사양과 같은 속성이 포함됩니다.

위치 차원은 국가, 주, 도시, 도로명 주소, 이름으로 구성된 계층 구조로 되어 있습니다.

4단계) 사실을 파악합니다

이 단계는 시스템의 비즈니스 사용자와 밀접하게 관련되어 있는데, 데이터 웨어하우스에서 사용자가 소비하는 수치를 정의하기 때문입니다.

팩트 테이블의 대부분 행은 가격이나 단위당 비용과 같은 숫자 값입니다.

사실의 예: 일일 판매량 요건이 다시 한번 맥락을 제시합니다.

여기서 사실은 제품별, 지역별, 그리고 기간별 판매량의 합계입니다.

5단계) 스키마 구축

마지막 단계에서는 차원 모델을 구현합니다. 스키마는 간단히 말해 데이터베이스 구조, 즉 테이블의 배열이며, 두 개의 스키마를 사용하는 것이 일반적입니다.

제 인 스타 스키마설계하기 쉽고 그 모양 때문에 이름이 붙여진 이 테이블은 중앙에 팩트 테이블이 있고 그 바깥쪽으로 별의 꼭짓점처럼 치수 테이블이 뻗어 나가는 형태입니다.

스타 스키마에서 팩트 테이블은 제3정규형인 반면, 차원 테이블은 비정규화되어 있습니다. 데이터 웨어하우스 모델링에서 스타 스키마 이 가이드는 전체 예시를 통해 설명합니다.

두 번째 인 눈송이 스키마이는 각 차원이 정규화되고 다른 차원 테이블과 연결되는 스타 스키마의 확장으로, 이 문서에서 설명합니다. 데이터 웨어하우스 모델의 스노우플레이크 스키마 안내서.

차원 모델링 규칙

효과적인 차원 모델링을 위한 지침으로 다음과 같은 규칙과 원칙을 따르세요.

• 원자 데이터를 차원 구조에 로드합니다.
• 비즈니스 프로세스를 중심으로 차원 모델을 구축합니다.
• 모든 팩트 테이블에 연결된 날짜 차원 테이블이 있는지 확인하십시오.
• 모든 정보를 동일한 세부 수준으로 하나의 정보표에 정리하십시오.
• 보고서 레이블과 필터 도메인 값을 차원 테이블에 저장합니다.
• 모든 차원 테이블에 대체 키를 부여하세요.
• 비즈니스 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하기 위해 요구사항과 현실 사이의 균형을 지속적으로 유지합니다.

차원 모델링의 이점

차원 모델링은 다음과 같은 여러 가지 실질적인 이점을 제공합니다.

• 표준화된 치수를 통해 비즈니스 전반에 걸쳐 쉽고 일관된 보고가 가능합니다.
• 차원 테이블은 차원 정보의 기록을 저장합니다.
• 사실표에 큰 변화를 주지 않고도 새로운 차원을 도입할 수 있습니다.
• 데이터는 데이터베이스에 저장되면 나중에 쉽게 검색할 수 있도록 저장됩니다.
• 정규화된 모델과 비교했을 때, 차원 테이블은 정보가 명확한 비즈니스 범주로 그룹화되어 있기 때문에 이해하기가 더 쉽습니다.
• 이 모델은 비즈니스 용어를 기반으로 하므로 기업은 각 사실, 차원 또는 속성이 무엇을 의미하는지 알 수 있습니다.
• 이 모델은 비정규화되어 있기 때문에 빠른 쿼리에 최적화되어 있으며, 많은 관계형 플랫폼이 실행 계획을 이에 맞춰 최적화합니다.
• 이 스키마는 조인 횟수를 줄이고 데이터 중복을 최소화하여 높은 성능을 제공합니다.
• 차원 모델은 기존 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 영향을 주지 않고 차원 테이블에 열을 추가할 수 있으므로 변경 사항을 쉽게 수용할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 다차원 데이터 모델이란 무엇입니까?

A 다차원 데이터 모델 데이터를 데이터 큐브 형태로 표현하여 차원과 팩트로 정의된 여러 차원에 걸쳐 데이터를 모델링하고 시각화할 수 있습니다. 이러한 모델은 일반적으로 중심 주제를 중심으로 구성되며 팩트 테이블로 표현되고, 데이터 모델링의 기초를 형성합니다. 올랩 분석.

자주 묻는 질문