Como você pode reduzir a redundância de dados em um modelo dimensional?

1 O que é um modelo dimensional?

Um modelo dimensional é uma estrutura de dados que organiza dados em dois tipos de tabelas: tabelas de fatos e tabelas de dimensões. As tabelas de fatos contêm as medidas numéricas ou fatos relevantes para análise, como vendas, receita ou lucro. As tabelas de dimensão contêm os atributos descritivos ou dimensões que definem o contexto dos fatos, como produto, cliente ou tempo. Um modelo dimensional é frequentemente representado como um esquema de estrela ou um esquema de floco de neve, onde cada tabela de fatos é vinculada a uma ou mais tabelas de dimensão por chaves estrangeiras.

2 Por que a redundância de dados ocorre em um modelo dimensional?

A redundância de dados pode ocorrer em um modelo dimensional por vários motivos, como ter várias tabelas de fatos com as mesmas dimensões, vários níveis de granularidade ou agregação nas tabelas de fatos ou vários atributos ou hierarquias nas tabelas de dimensão. Isso pode levar a dados de dimensão duplicados em tabelas, fatos repetidos em diferentes níveis e informações sobrepostas ou redundantes.

4 Como você pode reduzir a redundância de dados nas tabelas de dimensão?

Uma maneira de reduzir a redundância de dados nas tabelas de dimensão é usar uma abordagem de dimensão normalizada. Isso significa que você divide uma tabela de dimensões em várias tabelas de subdimensões, com base nas relações lógicas e hierarquias entre os atributos, evitando a repetição de informações. Por exemplo, se você tiver uma tabela de dimensão de cliente que tenha atributos como nome, endereço, cidade, estado e país, poderá dividi-la em uma tabela de subdimensão de cliente, uma tabela de subdimensão de endereço e uma tabela de subdimensão de local.

Outra maneira de reduzir a redundância de dados nas tabelas de dimensão é usar uma abordagem de chave substituta. Isso significa que você atribui um identificador exclusivo e sequencial a cada linha na tabela de dimensões, evitando a dependência das chaves naturais ou comerciais que podem mudar ao longo do tempo. Por exemplo, se você tiver uma tabela de dimensão de produto que tenha um código de produto como chave natural, poderá usar uma chave substituta, pois o código do produto pode ser alterado devido a atualizações ou fusões.

5 Como você pode equilibrar a redundância de dados e o desempenho em um modelo dimensional?

Reduzir a redundância de dados em um modelo dimensional pode trazer benefícios como economia de espaço de armazenamento, melhoria da qualidade dos dados e simplificação da manutenção dos dados. No entanto, ele também pode adicionar complexidade ao modelo, aumentar o número de junções e consultas e afetar o desempenho e a velocidade. Assim, você deve pesar cuidadosamente os prós e contras da redundância de dados versus desempenho, dependendo das necessidades e objetivos do seu negócio. Os fatores que podem ajudá-lo a decidir quanta redundância de dados tolerar ou eliminar incluem a frequência e o volume de atualizações e alterações de dados, o tamanho e a diversidade de fontes de dados e usuários, o tipo e o nível de análise e emissão de relatórios necessários, bem como a disponibilidade e o custo dos recursos de hardware e software.

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