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Datenbankdiagrammschemata: von Sternen und Schneeflocken

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Für den Anfang arbeitet man üblicherweise mit dem einfachen Sternschema, doch auch die Schneeflocke sollte zumindest bekannt sein.
02:45

Transkript

In diesem Video geht es um so romantische Dinge, wie Sterne und Schneeflocken. Das sind die typischen Datenbankdiagrammschemata, die man im Data Warehousing einsetzt. Und der Stern ist sicherlich das Einfachste. Er besteht aus einer zentralen Faktentabelle und die Dimensionstabellen, die quasi die Stammdaten dazu enthalten, sind jeweils um ihn herum angeordnet und mit 1:n Beziehungen mit der Faktentabelle verbunden. Optisch gesehen ist das eben ein Stern. Manchmal wird es aber auch etwas komplexer, wie z.B. hier beim Snowflake-Schema. Der Unterschied ist, dass es nicht nur eine Dimensionstabelle ist, die an die Faktentabelle gebunden ist, sondern über diese Dimensionstabelle hinaus noch weitere. Nehme wir mal an, ich will unsere Produkte hier in der primären Dimensionstabelle auch mal nach Marke, nach Brand auswerten, dann habe ich eine weitere 1:n Beziehung von den Produkten zu Marken. Und wenn ich diese Marken dann auch wieder nach Kategorien zusammenfassen und auswerten will, dann brauche ich dafür eine weitere Dimensionstabelle, Product Category, auch wieder mit einer ID-Spalte und einer Beschreibung, die miteinander auch verbunden sind über 1:n Beziehungen. Beim Stern nimmt man alle Attribute, aus denen man eine Hierarchie bauen will, und packt die nebeneinander in dieselbe Tabelle, in eine Dimensionstabelle. Das geht eben los beim Laden, hoch über die Stadt, dann Region, bis hin zum Kontinent, alles steht nebeneinander, die Hierarchie ist konsolidiert in der Dimensionstabelle. Wenn ich den Snowflake habe, dann sind diese Attribute gewissermaßen auseinandergezogen in einzelne Tabellen. Das fängt an beim Store und ich kann eben sagen, jeden Store kann ich genau einer City zuordnen, jede City genau einer Region, Region, Country, usw. Also hier sind auch aufeinander aufbauende 1:n Beziehungen in Gebrauch. Was heißt das in der Praxis? Naja, ganz klar, das Star-Schema ist deutlich einfacher, weil es einfach viel weniger Tabellen hat und das macht auch die relationalen Abfragen natürlich einfacher und damit auch schneller. Hört sich also an, wie eine ganz einfache Wahl. Nichtsdestotrotz gibt es auch Fälle, wo ein Snowflake sehr, sehr gut performen kann, auch schon deshalb, weil das Laden einfacher wird, weil vielleicht auch im Quellsystem diese ganzen Attribute in einzelne Tabellen zerlegt sind. Man kann also ohne weiteres auch mit Microsoft BI sowohl mit Star als auch mit Snowflake arbeiten. Und ganz ehrlich, wenn diese Daten erstmal in einen OLAP Cube geladen sind, dann macht es eigentlich schon gar keinen Unterschied mehr, was man im Data Warehousing für ein Design-Schema verwendet hat. Das war eine kurze Einführung in das Snowflake-Schema als Alternative zum Stern.

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3 Std. 57 min (54 Videos)
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Erscheinungsdatum:25.04.2017

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