Ein Schema definiert die Struktur einer Datenbank. Der Entwurf eines Schemas ist signifikant , sondern beeinflusst sowohl die Leistung und die Leichtigkeit, mit der Benutzer Abrufen von Informationen aus einer Datenbank. Ein Star-Schema , genannt, weil seine Darstellung sieht aus wie ein Stern, ist ein Design-Strategie für relationale Data Warehouses verwendet, es ist eine der einfachsten Design-Stile . Star- Schemas von Fakten-und Dimensionstabellen zusammen. Fact Tabellen enthalten die Maßnahmen für die Daten. Fakten sind quantitative oder sachliche Daten und in der Regel numerisch. Dimension Tabellen zu speichern beschreibenden Daten oder Eigenschaften und sind in der Regel kleiner als Fakttabellen . Um mit einem Beispiel zu verdeutlichen, könnte ein Data Warehouse für ein Einzelhandelsgeschäft enthalten Verkaufsdaten in der Tat Tabellen und Vertriebsmitarbeiter in einer Dimension Tisch. Mehrere Techniken zur Verfügung , um ein Star-Schema zu definieren. Anleitung
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Definieren Sie die genaue Geschäftsprozess , dass das Data Warehouse unterstützt . Definieren des Geschäftsprozesses ist kritisch, weil sie die Informationen , um die spezifischen Attribute und Maßnahmen das Data Warehouse enthält identifizieren bietet . Darüber hinaus haben einige Geschäftsprozesse Branche Modelle , die nützlich für die Beschleunigung der Design-Prozess sind etabliert.
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definieren die Granularität der Daten, die verfügbar sein wird in das Data Warehouse . Die Informationen in einem Data Warehouse enthalten können Low-Level , detaillierte , individuelle Transaktionen oder eine Aggregation sein . Mit dem Einzelhandel können beispielsweise detaillierte Daten umfassen die Anzahl der Produkte eines bestimmten Typs für einen einzelnen Auftrag an einem Tag . Eine Probe Zeile könnte am 01.10.2010 sein , um 3023 enthielt drei rote Kleider, zwei blaue T-Shirts und eine grüne Strickjacke. Eine aggregierte Sicht der gleichen Daten konnte weglassen die Identifizierung eines einzelnen Auftrag , und speichern, anstatt die Anzahl der roten Kleidern am 01.10.2010 bestellt .
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Identifizieren Sie die Dimensionen. Abmessungen definieren, wie Benutzer in der Lage, die Daten in Scheiben schneiden . Beispielsweise können Benutzer häufig fast wünschen , um Daten von der Zeit oder Geographie zu sehen.
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Identifizieren Sie die Tatsachen oder Maßnahmen, die im Data Warehouse gespeichert werden. Maßnahmen sind numerische und Additiv in den Abmessungen . Zum Beispiel sind Umsatz und numerische Benutzer können Gesamtumsatz für ein Produkt und jederzeit anschauen . Die Verkaufszahlen sind gültig , egal , wie die Daten segmentiert ist .
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-Test gegen das vorgeschlagene Modell des Geschäftsprozesses. Um sicherzustellen, dass das Modell angemessen ist , definieren Sie eine Liste der Beispiele von Fragen , die von Benutzern gestellt werden, um den Geschäftsprozess ausführen möchten. Stellen Sie sicher, dass das Modell die notwendigen Dimensionen (Attribute ) und Fakten (quantitative Daten ), um jede Frage zu beantworten enthält .