Mehrdimensionale Modellierung und Operationen - Universität Leipzig
Mehrdimensionale Modellierung und Operationen - Universität Leipzig
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Snowflake-Schema<br />
� explizite Repräsentation der Dimensionshierarchien<br />
� normalisierte Dimensionstabellen<br />
– leicht geringere Red<strong>und</strong>anz, geringerer Änderungsaufwand<br />
– erhöhte Zugriffskosten (höherer Join-Aufwand)<br />
� Star-Schema ist Snowflake-Schema meist vorzuziehen<br />
PGruppe<br />
Produktgruppe<br />
Branche<br />
K<strong>und</strong>e<br />
K<strong>und</strong>enNr<br />
K<strong>und</strong>enName<br />
Geschlecht<br />
Alter<br />
Produkt<br />
ProduktNr<br />
ProduktName<br />
Produkttyp<br />
Hersteller<br />
Farbe<br />
Preis<br />
Verkauf<br />
K<strong>und</strong>enNr<br />
ProduktNr<br />
Datum<br />
Filiale<br />
Anzahl<br />
Umsatz<br />
Faktentabelle<br />
Datum<br />
Tag<br />
Monat<br />
Jahr<br />
Fname<br />
Ort<br />
WS09/10, © Prof. Dr. E. Rahm 3 -33 y yy<br />
Zeit<br />
Filialen<br />
MonatQ<br />
Monat<br />
Quartal<br />
OrtL<br />
Ort<br />
Land<br />
Galaxien-Schema<br />
� Data Warehouses benötigen meist mehrere Faktentabellen<br />
-> Multi-Star-Schema (Galaxien-Schema, „Fact Constellation Schema“)<br />
� gemeinsame Nutzung von Dimensionstabellen<br />
� Speicherung vorberechneter Aggregate<br />
– separate Faktentabelle<br />
– im Rahmen der Faktentabelle mit Detail-Daten<br />
K<strong>und</strong>e<br />
Filiale<br />
Zeit<br />
Verkauf Einkauf<br />
Produkt<br />
Lieferant<br />
Land<br />
Region<br />
WS09/10, © Prof. Dr. E. Rahm 3 -34 y yy
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