Що таке розмірне моделювання в сховищі даних? Вивчайте типи
Девід Картер
⚡ Розумний підсумок
Вимірна модель у проектуванні сховища даних упорядковує інформацію в таблиці фактів та вимірів, щоб аналітики могли швидко отримувати та узагальнювати числові показники, дотримуючись п'ятиетапного методу Кімбалла, який визначає бізнес-процес, зернистість, виміри, факти та кінцеву схему.
Що таке розмірне моделювання?
Розмірне моделювання (DM) – це метод структурування даних, оптимізований для зберігання даних у сховищі даних. Його метою є налаштування бази даних для швидшого пошуку даних. Концепцію розробив Ральф Кімбалл і вона побудована навколо двох типів таблиць: таблиць «фактів» і таблиць «вимірів».
Вимірна модель у сховищі даних призначена для зчитування, узагальнення та аналізу числової інформації, такої як значення, залишки, кількість та ваги. Реляційні моделі, навпаки, оптимізовані для додавання, оновлення та видалення даних у системі обробки онлайн-транзакцій у режимі реального часу.
Кожен із цих підходів зберігає дані по-своєму, і кожен пропонує певні переваги.
У реляційній моделі моделі нормалізації та ER зменшують надлишковість даних. Натомість багатомірна модель упорядковує дані таким чином, що інформацію легше отримувати, а звіти легше створювати.
З цієї причини підходять розмірні моделі зберігання даних системи, а не реляційні системи з великою кількістю транзакцій. Оскільки модель лежить в основі ширшого архітектура сховища даних, у розділах нижче детально описано його елементи, типи та кроки проектування.
Елементи вимірювальної моделі даних
факт
Факти – це вимірювання або показники, отримані з бізнес-процесу. Наприклад, у процесі продажу квартальний показник продажів – це факт – числове значення, яке бізнес хоче проаналізувати.
Розмір
Вимір забезпечує контекст, що оточує подію бізнес-процесу. Простіше кажучи, виміри надають інформацію про те, хто, що та де відбувається у факті. Для факту «квартальний обсяг продажів» ці виміри будуть такими:
- Хто – імена клієнтів
- Де – Розташування
- Що – Назва продукту
Іншими словами, вимір – це вікно, крізь яке ви бачите інформацію, що міститься у фактах.
Attributes
Атрибути – це різні характеристики виміру в межах вимірної моделі даних.
У вимірі "Місцезнаходження" атрибути можуть бути:
- стан
- Країна
- Поштовий індекс
Атрибути використовуються для пошуку, фільтрації та класифікації фактів, а таблиці вимірів – це місце, де ці атрибути зберігаються.
Таблиця фактів
Таблиця фактів – це основна таблиця у вимірній моделі.
Таблиця фактів містить:
- Вимірювання або факти
- Зовнішні ключі до таблиць вимірів
Таблиця розмірів
Таблиця вимірів містить виміри факту та з'єднується з таблицею фактів через зовнішній ключ. Її основні характеристики наведено нижче:
- Таблиці розмірності є денормалізованими таблицями.
- Атрибути вимірів утворюють стовпці таблиці.
- Виміри пропонують описові характеристики фактів через їхні атрибути.
- Немає фіксованого обмеження на кількість вимірів.
- Вимір може містити один або декілька ієрархічних зв'язків.
Типи розмірів у сховищі даних
Вимірне моделювання використовує кілька видів розмірів, кожен з яких підходить для певних потреб проектування. Основні типи вимірів у сховищі даних є:
- Відповідний вимір
- Розмір аутригера
- Зменшений вимір
- Рольовий вимір
- Розмір до таблиці розмірів
- Сміттєвий вимір
- Вироджений вимір
- Замінний розмір
- Розмір кроку
Етапи розмірного моделювання
Точність вашого розмірного моделювання визначає успіх впровадження сховища даних. Існує п'ять кроків для побудови розмірної моделі:
- Визначте бізнес-процес
- Визначте зернистість (рівень деталізації)
- Визначте розміри
- Визначте факти
- Створіть схему
Загалом, готова модель повинна описувати чому, скільки, коли, де, хто і що у вашому бізнес-процесі.
Крок 1) Визначте бізнес-процес
Перше завдання полягає у визначенні бізнес-процесів, які має охоплювати склад — маркетинг, продажі, управління персоналом тощо — на основі потреб організації. аналіз даних потреби та якість доступних даних. Це найважливіший крок, оскільки помилка тут призводить до каскадних, важковиправних дефектів.
Для опису бізнес-процесу можна використовувати звичайний текст, нотацію моделювання бізнес-процесів (BPMN) або уніфіковану мову моделювання (UML-).
Крок 2) Визначте зерно
Зернистість визначає рівень деталізації бізнес-проблеми — найнижчий рівень інформації, що зберігається в будь-якій таблиці.
Якщо таблиця містить дані про продажі за кожен день, вона має щоденну деталізацію; якщо вона містить щомісячні підсумки, вона має щомісячну деталізацію.
На цьому етапі ви відповідаєте на такі запитання, як:
- Чи слід на складі зберігати всі наявні товари чи лише кілька видів товарів? Це залежить від обраних бізнес-процесів.
- Чи слід зберігати дані про продажі продукції щомісяця, щотижня, щодня чи погодинно? Це залежить від звітів, які запитують керівники.
- Як ці два варіанти впливають на розмір бази даних?
Приклад зерна: Уявіть, що генеральний директор багатонаціональної компанії хоче бачити продажі певних продуктів у різних місцях, що вимірюються щодня.
У такому випадку зерно стає «інформацією про продаж продукції за місцем розташування щодня».
Крок 3) Визначте розміри
Виміри – це іменники, такі як дата, магазин та інвентар, і вони містять описові дані.
Наприклад, вимір дати може містити рік, місяць і день тижня.
Приклад розмірів: та сама вимога щодо щоденних продажів визначає вибір розмірів.
Для цього сценарію вимірами є Продукт, Місцезнаходження та Час.
Вимір «Продукт» містить такі атрибути, як ключ продукту (зовнішній ключ), ім'я, тип та специфікації.
Вимір «Місцезнаходження» організовано як ієрархія: країна, штат, місто, адреса та назва.
Крок 4) Визначте факти
Цей крок тісно пов'язаний з бізнес-користувачами системи, оскільки він визначає показники, які вони споживають зі сховища даних.
Більшість рядків таблиці фактів є числовими значеннями, такими як ціна або вартість за одиницю.
Приклад фактів: Вимога щодо щоденних продажів знову ж таки задає контекст.
Тут фактом є сума продажів за продуктом, за місцем розташування та за часом.
Крок 5) Створіть схему
На цьому останньому кроці ви реалізуєте розмірну модель. Схема — це просто структура бази даних — розташування таблиць — і дві схеми є особливо поширеними.
Першим з них є зіркова схема, яку легко спроектувати та назвати так за її форму: центральна таблиця фактів з таблицями вимірів, що розходяться назовні, як вершини зірки.
У зірковій схемі таблиця фактів знаходиться в третій нормальній формі, тоді як таблиці вимірів денормалізовані; це Зіркова схема в моделюванні сховищ даних Посібник працює на повному прикладі.
Другою є схема сніжинки, розширення зіркової схеми, в якій кожен вимір нормалізований і пов'язаний з подальшими таблицями вимірів, як пояснено в цьому Схема сніжинки в моделі сховища даних путівник
Правила розмірного моделювання
Наступні правила та принципи керуються ефективним розмірним моделюванням:
- Завантажте атомарні дані у розмірні структури.
- Створюйте розмірні моделі навколо бізнес-процесів.
- Переконайтеся, що кожна таблиця фактів має пов'язану таблицю вимірів дат.
- Зберігайте всі факти в одній таблиці фактів з однаковою ступенем деталізації.
- Зберігайте мітки звітів та значення доменів фільтрів у таблицях вимірів.
- Надайте кожній таблиці розмірностей сурогатний ключ.
- Постійно балансуйте вимоги з реаліями, щоб забезпечити рішення, яке підтримує прийняття бізнес-рішень.
Переваги розмірного моделювання
Вимірне моделювання пропонує низку практичних переваг:
- Стандартизовані виміри дозволяють легко та узгоджено звітувати в усіх сферах бізнесу.
- Таблиці розмірів зберігають історію розмірної інформації.
- Нові виміри можна вводити без суттєвих порушень у таблиці фактів.
- Дані зберігаються для того, щоб їх було легше отримати після того, як вони потраплять до бази даних.
- Порівняно з нормалізованою моделлю, таблиці вимірів легші для розуміння, оскільки інформація згрупована в чіткі бізнес-категорії.
- Модель базується на бізнес-термінах, тому бізнес знає, що означає кожен факт, вимір чи атрибут.
- Оскільки модель денормалізована, вона оптимізована для швидкого запитування, і багато реляційних платформ оптимізують свої плани виконання для неї.
- Схема забезпечує високу продуктивність з меншою кількістю об'єднань та мінімізованою надлишковістю даних.
- Вимірні моделі легко адаптуються до змін, оскільки стовпці можна додавати до таблиць вимірів, не впливаючи на існуючі програми бізнес-аналітики.
Що таке багатовимірна модель даних у сховищі даних?
A багатовимірна модель даних представляє дані у вигляді кубів даних, що дозволяє моделювати та переглядати дані в кількох вимірах, визначених вимірами та фактами. Така модель зазвичай організована навколо центральної теми та представлена таблицею фактів, і вона формує основу OLAP аналізу.
