Wie können Sie die Datenredundanz in einem dimensionalen Modell reduzieren?

1 Was ist ein dimensionales Modell?

Ein dimensionales Modell ist eine Datenstruktur, die Daten in zwei Arten von Tabellen organisiert: Faktentabellen und Dimensionstabellen. Faktentabellen enthalten die numerischen Kennzahlen oder Fakten, die für die Analyse relevant sind, z. B. Umsatz, Umsatz oder Gewinn. Dimensionstabellen enthalten die beschreibenden Attribute oder Dimensionen, die den Kontext der Fakten definieren, z. B. Produkt, Kunde oder Zeit. Ein dimensionales Modell wird häufig als Sternschema oder Schneeflockenschema dargestellt, wobei jede Faktentabelle durch Fremdschlüssel mit einer oder mehreren Dimensionstabellen verknüpft ist.

2 Warum tritt Datenredundanz in einem dimensionalen Modell auf?

Datenredundanz kann in einem dimensionalen Modell aus verschiedenen Gründen auftreten, z. B. wenn mehrere Faktentabellen mit denselben Dimensionen, mehrere Granularitäts- oder Aggregationsebenen in den Faktentabellen oder mehrere Attribute oder Hierarchien in den Dimensionstabellen vorhanden sind. Dies kann zu doppelten Dimensionsdaten in Tabellen, wiederholten Fakten auf verschiedenen Ebenen und überlappenden oder redundanten Informationen führen.

4 Wie können Sie die Datenredundanz in den Dimensionstabellen reduzieren?

Eine Möglichkeit, die Datenredundanz in den Dimensionstabellen zu reduzieren, besteht darin, einen normalisierten Dimensionsansatz zu verwenden. Dies bedeutet, dass Sie eine Dimensionstabelle basierend auf den logischen Beziehungen und Hierarchien zwischen den Attributen in mehrere Unterdimensionstabellen aufteilen, um die Wiederholung von Informationen zu vermeiden. Wenn Sie z. B. über eine Kundendimensionstabelle mit Attributen wie Name, Adresse, Stadt, Bundesland und Land verfügen, können Sie sie in eine Kunden-Unterdimensionstabelle, eine Adress-Unterdimensionstabelle und eine Standort-Unterdimensionstabelle aufteilen.

Eine weitere Möglichkeit, die Datenredundanz in den Dimensionstabellen zu reduzieren, ist die Verwendung eines Ersatzschlüsselansatzes. Dies bedeutet, dass Sie jeder Zeile in der Dimensionstabelle einen eindeutigen und sequenziellen Bezeichner zuweisen und so die Abhängigkeit von den natürlichen oder geschäftlichen Schlüsseln vermeiden, die sich im Laufe der Zeit ändern können. Wenn Sie z. B. über eine Produktdimensionstabelle verfügen, die einen Produktcode als natürlichen Schlüssel enthält, können Sie stattdessen einen Ersatzschlüssel verwenden, da sich der Produktcode aufgrund von Aktualisierungen oder Zusammenführungen ändern kann.

5 Wie können Sie Datenredundanz und Leistung in einem dimensionalen Modell ausbalancieren?

Das Reduzieren der Datenredundanz in einem dimensionalen Modell kann Vorteile haben, wie z. B. die Einsparung von Speicherplatz, die Verbesserung der Datenqualität und die Vereinfachung der Datenpflege. Es kann jedoch auch die Komplexität des Modells erhöhen, die Anzahl der Verknüpfungen und Abfragen erhöhen und die Leistung und Geschwindigkeit beeinträchtigen. Daher müssen Sie die Vor- und Nachteile von Datenredundanz und Leistung je nach Ihren Geschäftsanforderungen und -zielen sorgfältig abwägen. Zu den Faktoren, die Ihnen bei der Entscheidung helfen können, wie viel Datenredundanz toleriert oder eliminiert werden soll, gehören die Häufigkeit und das Volumen von Datenaktualisierungen und -änderungen, die Größe und Vielfalt der Datenquellen und Benutzer, die Art und der Umfang der erforderlichen Analyse und Berichterstellung sowie die Verfügbarkeit und die Kosten von Hardware- und Softwareressourcen.

6 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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