Mô hình thứ nguyên trong kho dữ liệu là gì? Tìm hiểu các loại
David Carter
⚡ Tóm tắt thông minh
Mô hình chiều trong thiết kế kho dữ liệu tổ chức thông tin thành các bảng dữ liệu thực tế và bảng chiều để các nhà phân tích có thể truy xuất và tóm tắt các số liệu định lượng một cách nhanh chóng, theo phương pháp năm bước của Kimball, xác định quy trình nghiệp vụ, mức độ chi tiết, chiều, dữ liệu thực tế và lược đồ cuối cùng.
Mô hình thứ nguyên là gì?
Mô hình hóa chiều (DM) Đây là một kỹ thuật cấu trúc dữ liệu được tối ưu hóa cho việc lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu. Mục đích của nó là điều chỉnh cơ sở dữ liệu để truy xuất dữ liệu nhanh hơn. Khái niệm này được phát triển bởi Ralph Kimball và được xây dựng dựa trên hai loại bảng: bảng "sự kiện" và bảng "chiều".
Mô hình chiều trong kho dữ liệu được thiết kế để đọc, tóm tắt và phân tích thông tin số như giá trị, số dư, số lượng và trọng lượng. Ngược lại, mô hình quan hệ được tối ưu hóa cho việc thêm, cập nhật và xóa dữ liệu trong hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến theo thời gian thực.
Mỗi phương pháp này lưu trữ dữ liệu theo cách riêng và đều có những ưu điểm riêng biệt.
Trong mô hình quan hệ, chuẩn hóa và mô hình ER giúp giảm sự dư thừa dữ liệu. Ngược lại, mô hình chiều sắp xếp dữ liệu sao cho thông tin dễ truy xuất hơn và việc tạo báo cáo dễ dàng hơn.
Vì lý do này, các mô hình ba chiều phù hợp với... kho dữ liệu các hệ thống hơn là các hệ thống quan hệ nặng về giao dịch. Bởi vì mô hình này là nền tảng cho hệ thống rộng hơn. kiến trúc kho dữ liệuCác phần bên dưới sẽ phân tích chi tiết các yếu tố, loại hình và các bước thiết kế của nó.
Các yếu tố của mô hình dữ liệu thứ nguyên
Thực tế
Dữ liệu thực tế là các số liệu đo lường hoặc chỉ số được rút ra từ một quy trình kinh doanh. Ví dụ, trong quy trình bán hàng, doanh số bán hàng hàng quý là một dữ liệu thực tế — giá trị số mà doanh nghiệp muốn phân tích.
kích thước
Một chiều (dimension) cung cấp bối cảnh bao quanh một sự kiện trong quy trình kinh doanh. Nói một cách đơn giản, các chiều cung cấp thông tin về ai, cái gì và ở đâu của một sự kiện thực tế. Đối với sự kiện thực tế "doanh số bán hàng hàng quý", các chiều sẽ là:
- Ai – Tên khách hàng
- Ở đâu – Vị trí
- Cái gì – Tên sản phẩm
Nói cách khác, chiều không gian là một cửa sổ mà qua đó bạn nhìn thấy thông tin chứa đựng trong các sự kiện.
Thuộc tính
Thuộc tính là các đặc điểm khác nhau của một chiều trong mô hình dữ liệu đa chiều.
Trong chiều dữ liệu Vị trí, các thuộc tính có thể là:
- Tiểu bang
- Địa chỉ
- Zip code
Thuộc tính được sử dụng để tìm kiếm, lọc và phân loại dữ liệu, và các bảng chiều là nơi chứa các thuộc tính đó.
Bảng dữ kiện
Bảng dữ kiện là bảng chính trong mô hình chiều.
Bảng dữ liệu chứa:
- Số liệu đo lường hoặc thông tin thực tế
- Khóa ngoại đến bảng kích thước
Bảng kích thước
Bảng chiều (dimension table) chứa các chiều của bảng dữ liệu (fact table) và được liên kết với bảng dữ liệu thông qua khóa ngoại. Các đặc điểm chính của nó được liệt kê dưới đây:
- Bảng thứ nguyên là các bảng không chuẩn hóa.
- Các thuộc tính kích thước tạo thành các cột của bảng.
- Các chiều cung cấp các đặc điểm mô tả về sự kiện thông qua các thuộc tính của chúng.
- Không có giới hạn cố định nào về số chiều.
- Một chiều có thể chứa một hoặc nhiều mối quan hệ phân cấp.
Các loại kích thước trong kho dữ liệu
Mô hình hóa ba chiều sử dụng nhiều loại kích thước khác nhau, mỗi loại phù hợp với một nhu cầu thiết kế cụ thể. Loại kích thước chính các loại chiều dữ liệu trong kho dữ liệu là:
- Kích thước phù hợp
- Kích thước Outrigger
- Kích thước thu nhỏ
- Kích thước nhập vai
- Bảng kích thước với kích thước
- Thứ nguyên rác
- Kích thước thoái hóa
- Thứ nguyên có thể thay đổi
- Kích thước bước
Các bước của mô hình thứ nguyên
Độ chính xác của mô hình chiều quyết định sự thành công của việc triển khai kho dữ liệu. Có năm bước để xây dựng mô hình chiều:
- Xác định quy trình kinh doanh
- Xác định độ chi tiết của hạt ngũ cốc.
- Xác định kích thước
- Xác định sự thật
- Xây dựng lược đồ
Nhìn chung, mô hình hoàn chỉnh cần mô tả lý do, số lượng, thời gian, địa điểm, người thực hiện và nội dung của quy trình kinh doanh của bạn.
Bước 1) Xác định quy trình kinh doanh
Nhiệm vụ đầu tiên là xác định các quy trình kinh doanh mà kho hàng cần đảm nhiệm — tiếp thị, bán hàng, nhân sự, v.v. — dựa trên đặc điểm của tổ chức. phân tích dữ liệu nhu cầu và chất lượng dữ liệu hiện có. Đây là bước quan trọng nhất, bởi vì một sai sót ở đây sẽ dẫn đến các lỗi dây chuyền, khó khắc phục.
Để mô tả quy trình kinh doanh, bạn có thể sử dụng văn bản thuần túy, Ký hiệu mô hình hóa quy trình kinh doanh (BPMN) hoặc Ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất (UML).UML).
Bước 2) Xác định hạt
Mức độ chi tiết (grain) xác định cấp độ thông tin cụ thể cho vấn đề nghiệp vụ — cấp độ thông tin thấp nhất được lưu trữ trong bất kỳ bảng nào.
Nếu một bảng lưu trữ doanh số bán hàng mỗi ngày, nó có độ chi tiết theo ngày; nếu nó lưu trữ tổng doanh số hàng tháng, nó có độ chi tiết theo tháng.
Trong giai đoạn này, bạn sẽ trả lời các câu hỏi như:
- Kho hàng nên lưu trữ tất cả các sản phẩm hiện có hay chỉ một vài loại sản phẩm? Điều này phụ thuộc vào các quy trình kinh doanh được lựa chọn.
- Dữ liệu bán hàng sản phẩm nên được lưu trữ theo tháng, tuần, ngày hay giờ? Điều này phụ thuộc vào báo cáo mà các nhà quản lý yêu cầu.
- Hai lựa chọn này ảnh hưởng đến kích thước cơ sở dữ liệu như thế nào?
Ví dụ về hạt ngũ cốc: Hãy tưởng tượng CEO của một công ty đa quốc gia muốn theo dõi doanh số bán hàng của các sản phẩm cụ thể tại các địa điểm khác nhau, được đo lường mỗi ngày.
Trong trường hợp đó, ngũ cốc trở thành "thông tin bán hàng sản phẩm theo địa điểm và theo ngày".
Bước 3) Xác định kích thước
Kích thước là các danh từ như ngày tháng, cửa hàng và hàng tồn kho, và chúng chứa dữ liệu mô tả.
Ví dụ, chiều dữ liệu ngày tháng có thể chứa năm, tháng và ngày trong tuần.
Ví dụ về kích thước: Yêu cầu về doanh số bán hàng hàng ngày giống nhau sẽ chi phối việc lựa chọn kích thước.
Trong trường hợp này, các chiều dữ liệu là Sản phẩm, Địa điểm và Thời gian.
Kích thước Sản phẩm chứa các thuộc tính như mã sản phẩm (khóa ngoại), tên, loại và thông số kỹ thuật.
Thông tin về vị trí được tổ chức theo cấu trúc phân cấp: quốc gia, tiểu bang, thành phố, địa chỉ đường phố và tên.
Bước 4) Xác định sự thật
Bước này gắn liền mật thiết với người dùng nghiệp vụ của hệ thống, vì nó xác định các số liệu mà họ sử dụng từ kho dữ liệu.
Hầu hết các hàng trong bảng dữ liệu thực tế đều là các giá trị số, chẳng hạn như giá bán hoặc giá thành trên mỗi đơn vị sản phẩm.
Ví dụ về các sự kiện: Yêu cầu về doanh số bán hàng hàng ngày một lần nữa thiết lập bối cảnh.
Ở đây, "thực tế" là tổng doanh thu theo sản phẩm, theo địa điểm và theo thời gian.
Bước 5) Xây dựng lược đồ
Ở bước cuối cùng này, bạn sẽ triển khai mô hình chiều. Lược đồ đơn giản là cấu trúc cơ sở dữ liệu — sự sắp xếp các bảng — và hai lược đồ là đặc biệt phổ biến.
Đầu tiên là giản đồ sao, một mô hình dễ thiết kế và được đặt tên theo hình dạng của nó: một bảng dữ liệu trung tâm với các bảng chiều dữ liệu tỏa ra xung quanh như các điểm của một ngôi sao.
Trong lược đồ hình sao, bảng dữ liệu thực tế ở dạng chuẩn thứ ba trong khi các bảng chiều được phi chuẩn hóa; điều này lược đồ hình sao trong mô hình kho dữ liệu Hướng dẫn này sẽ trình bày một ví dụ hoàn chỉnh.
Thứ hai là giản đồ bông tuyết, một phần mở rộng của lược đồ hình sao, trong đó mỗi chiều được chuẩn hóa và liên kết với các bảng chiều khác, như đã giải thích trong tài liệu này. lược đồ bông tuyết trong mô hình kho dữ liệu hướng dẫn.
Quy tắc cho mô hình thứ nguyên
Các quy tắc và nguyên tắc sau đây hướng dẫn việc lập mô hình chiều hiệu quả:
- Nạp dữ liệu nguyên tử vào các cấu trúc đa chiều.
- Xây dựng các mô hình chiều xung quanh các quy trình kinh doanh.
- Hãy đảm bảo rằng mỗi bảng dữ liệu thực tế đều có một bảng chiều dữ liệu ngày tháng liên kết.
- Hãy tập trung tất cả các dữ liệu vào một bảng duy nhất với cùng mức độ chi tiết.
- Lưu trữ nhãn báo cáo và giá trị miền lọc trong các bảng chiều.
- Gán khóa thay thế cho mỗi bảng chiều.
- Liên tục cân bằng giữa yêu cầu và thực tế để cung cấp giải pháp hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh.
Lợi ích của mô hình thứ nguyên
Mô hình hóa không gian ba chiều mang lại một số lợi ích thiết thực:
- Các đơn vị đo lường được tiêu chuẩn hóa cho phép báo cáo dễ dàng và nhất quán trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh.
- Bảng thứ nguyên lưu trữ lịch sử của thông tin thứ nguyên.
- Có thể bổ sung các khía cạnh mới mà không gây ra sự xáo trộn lớn đối với bảng dữ liệu.
- Dữ liệu được lưu trữ sao cho dễ dàng truy xuất sau khi đã được đưa vào cơ sở dữ liệu.
- So với mô hình chuẩn hóa, bảng dữ liệu đa chiều dễ hiểu hơn vì thông tin được nhóm lại thành các danh mục kinh doanh rõ ràng.
- Mô hình này dựa trên các thuật ngữ kinh doanh, do đó doanh nghiệp hiểu rõ ý nghĩa của từng sự kiện, chiều hoặc thuộc tính.
- Vì mô hình này không được chuẩn hóa, nó được tối ưu hóa cho việc truy vấn nhanh, và nhiều nền tảng cơ sở dữ liệu quan hệ tối ưu hóa kế hoạch thực thi của chúng cho mô hình này.
- Sơ đồ này mang lại hiệu suất cao với ít phép nối hơn và giảm thiểu sự trùng lặp dữ liệu.
- Mô hình chiều dễ dàng thích ứng với sự thay đổi, vì các cột có thể được thêm vào bảng chiều mà không ảnh hưởng đến các ứng dụng phân tích nghiệp vụ hiện có.
Mô hình dữ liệu đa chiều trong kho dữ liệu là gì?
A mô hình dữ liệu đa chiều Biểu diễn dữ liệu dưới dạng khối dữ liệu, cho phép bạn mô hình hóa và xem dữ liệu trên nhiều chiều được xác định bởi các chiều và bảng sự kiện. Mô hình như vậy thường được tổ chức xung quanh một chủ đề trung tâm và được biểu diễn bằng một bảng sự kiện, và nó tạo thành cơ sở của... OLAP phân tích.
