Introducción al esquema estelar

El esquema en estrella es el enfoque más fácil y el modelo dimensional en el que las tablas de funciones, las dimensiones y los hechos se organizan de manera organizada y se aplica principalmente en Business Intelligence y Data Warehousing. Un esquema de estrella se forma organizando cada hecho con sus dimensiones relacionadas que se asemejan a una estrella. Un hecho es un resultado que es infinito, como los detalles de ventas y los recuentos de inicio de sesión. Una dimensión es la recopilación de datos de referencia que incluyen hechos, como la fecha, detalles sobre el producto y los clientes. El esquema en estrella está optimizado para grandes consultas de datos en almacenamiento de datos, cubos de datos de procesamiento analítico en línea y también consultas ad-hoc.

¿Cómo crear un esquema estelar?

Aquí el usuario va a crear Star Schema mediante la conversión del modelo de entidad-relación. Los modelos de relación de entidad son demasiado complejos para explicar las cantidades y atributos funcionales, por lo que se simplifica al esquema de estrella dimensional de la siguiente manera:

  • Encuentre el procedimiento empresarial desde la vista entidad-relación y comprenda el modelo que se puede dividir en varios modelos dimensionales. Una relación entidad consta de datos comerciales.
  • Encuentre muchas tablas en la relación entidad que explica el procedimiento de la compañía y conviértalas en tablas de realidad de modelos dimensionales. Esta tabla contiene datos compuestos por la tabla de hechos y una tabla dimensional con valores numéricos y atributos clave únicos.
  • La idea detrás de este proceso es diferenciar las tablas de información basadas en el intercambio o las tablas borradas de información. Por lo tanto, es necesario diseñar muchas a numerosas relaciones. Por ejemplo, en la base de datos ERP, hay detalles de factura que son la tabla de intercambio. Los detalles que se actualizan y actualizan son tablas basadas en intercambio. Ahora, al comparar ambas tablas, se deriva que los datos son realmente estáticos.
  • La tabla de realidad es una representación de un modelo dimensional que muestra muchas a numerosas redes entre mediciones finitas. Esto da como resultado que las claves externas en las tablas de realidad compartan de muchas a numerosas, lo cual es una relación contable. la mayor parte de esta tabla corresponde a tablas basadas en intercambio
  • El último paso en el diseño del esquema en estrella es desnormalizar las tablas residentes en tablas de medición. La clave obligatoria es hacer una clave duplicada. Esta clave se basa en la tabla de realidad que ayuda a comprender mejor. Encuentre la fecha y la hora del diseño de la relación entidad y filtre la tabla de dimensiones. Las fechas se guardan como sellos de fecha y hora. Una columna de dimensión de fecha representa el año, mes o fecha u hora

Ejemplo: la tabla de dimensiones de tiempo tiene TIMEID, Quartername, QuarterNo, MonthName, MonthNo, DayName, DayofMonth, DayOfWeek, que pueden ser criterios importantes de las tablas dimensionales. Del mismo modo, todas las tablas tienen ID y atributos únicos. Los lenguajes de consulta como SQL se pueden aplicar a la minería de datos, el almacén de datos y el análisis de datos.

Sintaxis de la definición del cubo:

Define cube (cube-name)(dimension-list): (measure-list)

Los cubos se implementan para abordar las alertas en varios niveles y el tiempo de respuesta para responder la consulta es mínimo. Está disponible como un diseño prefabricado y aplicable en situaciones requeridas. La creación del esquema Star es muy fácil y eficiente de aplicar y también es adaptable. La finalización de la tabla de hechos y la tabla de dimensiones es obligatoria, que a su vez se forma como una estrella y se puede formar mediante consultas SQL o código en ejecución. Este diseño está hecho para una mejor comprensión y una fácil obtención de datos.

Características del esquema estelar

1. El esquema en estrella proporciona agregaciones y cálculos rápidos, como el total de artículos vendidos y los ingresos de los ingresos obtenidos al final de cada mes. Estos detalles y procesos se pueden filtrar según los requisitos enmarcando consultas adecuadas.

2. Tiene la capacidad de filtrar los datos de los datos normalizados y satisfacer las necesidades de almacenamiento de datos. La información asociada de la tabla normalizada se apila en la pestaña de dimensiones múltiples. Se genera una clave única para cada tabla de hechos para identificar cada fila.

3. La Tabla de hechos es la medición de eventos específicos, incluidos los valores de números finitos, y consta de claves foráneas relacionadas con tablas dimensionales. Esta tabla está enmarcada con valores de hechos a nivel atómico y permite almacenar múltiples registros a la vez. Hay tres tipos diferentes de tabla de hechos.

4. Las tablas de hechos de transacciones consisten en datos sobre eventos específicos, tales como eventos festivos, eventos de ventas.

5. Registro de hechos para períodos determinados, como información de cuenta al final de cada trimestre.

6. Las tablas con agregación rápida durante un cierto período se denominan tablas de instantáneas de acumulación.

7. Las tablas dimensionales proporcionan datos de atributos detallados, registros encontrados en la tabla de hechos. La tabla de dimensiones puede tener características variadas. Las tablas dimensionales se utilizan principalmente como tabla de dimensiones de fecha y hora, tabla de dimensiones de productos y pedidos de compra, tabla de dimensiones de empleados y cuentas. Estas tablas se asignan con un solo tipo de datos entero que es la clave primaria duplicada.

8. El usuario puede diseñar su mesa de acuerdo con los requisitos. Por ejemplo, si necesita una tabla de dimensiones de ventas con clave de producto y cliente, clave de fecha y hora, la clave de ingresos generados por ingresos. Si el empresario enmarca una tabla de dimensiones del producto con atributos clave como el color, la fecha del artículo comprado, la clave de promoción y la clave del cliente.

Ventajas

  • Está formado con lógica simple y consultas fáciles de extraer los datos del proceso transaccional.
  • Tiene una lógica de informes común que se implica dinámicamente.
  • El esquema en estrella puede ofrecer un aumento en el rendimiento para las aplicaciones de informes.
  • Esquema en estrella diseñado mediante la alimentación de cubos aplicados por el Proceso de transacción en línea para construir y hacer que los cubos funcionen de manera efectiva.

Desventajas

  • Tiene una alta integridad y un alto estado desnormalizado. Si el usuario no puede actualizar los valores, el proceso completo se colapsará. Las protecciones y la seguridad no son confiables hasta el límite. No es tan flexible como un modelo analítico y no extiende su apoyo eficiente a muchas relaciones.
  • El esquema en estrella se implementa en la base de datos para controlar la recuperación más rápida de datos. La consulta se utiliza para seleccionar la necesidad en lugar de buscar en toda la base de datos. Los datos filtrados y seleccionados se pueden aplicar en diferentes casos. Por lo tanto, este esquema estelar es un modelo simple que se adopta fácilmente.

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Big Data