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Normalisierung führt zum Schneeflocken-Schema Produkthauptgruppen Kunden Filialen Produktgruppen Produkttypen Zeit Verkäufe Verkäufer Produkte KWs Quartale
Anfragen im Sternschema select sum(v.Anzahl), p.Hersteller from Verkäufe v, Filialen f, Produkte p, Zeit z, Kunden k where z.Saison = 'Weihnachten' and z.Jahr = 2001 and k.wieAlt < 30 and p.Produkttyp = 'Handy' and f.Bezirk = 'Bayern' and v.VerkDatum = z.Datum and v.Produkt = p.ProduktNr and v.Filiale = f.FilialenKennung and v.Kunde = k.KundenNr group by p.Hersteller; Einschränkung der Dimensionen Join-Prädikate
Seite 1 und 2: c○ M. Scholl, 2005/06 - Informati
Seite 3 und 4: ◮ Typische Aspekte: Sehr große
Seite 5 und 6: c○ M. Scholl, 2005/06 - Informati
Seite 7 und 8: ◮ Datenwürfel ( ” Cube“): St
Seite 9 und 10: ◮ Wesentliche Anforderung: Das Da
Seite 11 und 12: ◮ Zweck: c○ M. Scholl, 2005/06
Seite 13 und 14: Das Stern-Schema: Handelsunternehme
Seite 15 und 16: Stern-Schema ... ... ... ... ... ..
Seite 17: Nicht-normalisierte Dimensionstabel
Seite 21 und 22: Roll-up/Drill-down-Anfragen select
Seite 23 und 24: Rollup Drill- Down
Seite 25 und 26: Materialisierung von Aggregaten ins
Seite 27 und 28: Würfeldarstellung
Seite 29 und 30: Wiederverwendung von Teil-Aggregate
Seite 31 und 32: Die Materialisierungs-Hierarchie {
Seite 33 und 34: ◮ Datenbankgröße skalierbar (SF
Seite 35 und 36: Beispiel: ” Bestimmng des Brutto-
Seite 37 und 38: ◮ Rollup-Anfragen: select deptno,
Seite 39 und 40: ◮ Weitere Beispiele: c○ M. Scho
Seite 41 und 42: ◮ Top-n/Bottom-n-Anfragen: c○ M
Seite 43 und 44: 8.5.2 Datenmodellierung c○ M. Sch
Seite 45 und 46: ◮ Normalisierte Dimensionen: c○
Seite 47 und 48: Anfrage: c○ M. Scholl, 2005/06 -
Seite 49 und 50: 8.6 Weitere Fragestellungen c○ M.
Seite 51: 8.7 Literaturhinweise c○ M. Schol

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