5 Allgemeine Datenmodelle
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54<br />
Abb. 5–4<br />
Snowflake-Schema<br />
5 <strong>Allgemeine</strong> <strong>Datenmodelle</strong><br />
Dies vereinfacht die Modellierung in der Form, dass Merkmale<br />
und Attribute frei in den Dimensionen verteilt werden können und<br />
auch n:m-Relationen innerhalb einer Dimension möglich sind. Dies ist<br />
die Grundvoraussetzung für die historisierte Darstellung von Attributen.<br />
Solche Dimensionen werden auch als Slowly Changing Dimensions<br />
bezeichnet; hier werden unterschiedliche Kombinationen von<br />
Merkmalen/Attributen in einer Dimension abgelegt.<br />
5.5 Snowflake-Schema<br />
Das Snowflake-Schema ist eine Erweiterung des Star-Schemas. Es<br />
erweitert das Star-Schema um Stammdatentabellen, die es ermöglichen,<br />
Attribute nicht nur historisiert, sondern auch aktuell darzustellen.<br />
Dabei wird das Grundmodell des Star-Schemas beibehalten. Hinzu<br />
kommt jedoch die Option, Attribute nicht in Dimensionen, sondern in<br />
Stammdatentabellen abzulegen, die relational mit Merkmalen in den<br />
Dimensionen verbunden sind.<br />
In Abbildung ist dies am Beispiel der Postleitzahl dargestellt. Diese<br />
kann entweder in der Kundendimension (historische Darstellung)<br />
oder in den Kundenstammdaten (aktuelle Darstellung) aufgenommen<br />
werden.<br />
Ebenso ist es möglich, die Postleitzahl in beiden Tabellen aufzunehmen,<br />
so dass der Anwender bei der Datenanalyse zwischen beiden<br />
Alternativen wählen kann. Dadurch wird das Snowflake-Schema<br />
jedoch wesentlich komplexer. Die Administration ist aufwändiger und<br />
für das Datenbankmanagementsystem ist es schwieriger, das Modell<br />
performant zu lesen
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