Дом » базы данных » Почему размерное моделирование подходит для хранилищ данных?

Почему размерное моделирование подходит для хранилищ данных?

399
Последнее обновление: 2021-09-16 17:24:36


Ответить:
Размерное моделирование создает схему, оптимизированную для обеспечения высокой производительности. Это означает меньшее количество соединений и помогает свести к минимуму избыточность данных . многомерная модель также помогает повысить производительность запросов. Он более денормализован, поэтому оптимизирован для запросов. Тогда что такое хранилище данных размерной модели? Размерная модель - это структура базы данных, оптимизированная для онлайн-запросов и хранилищ данных инструменты. Он состоит из таблиц фактов и измерений . «Факт» - это числовое значение, которое компания хочет подсчитать или суммировать. Кроме того, как вы занимаетесь трехмерным моделированием? Ниже приведены шаги для примера размерного моделирования хранилища данных: Шаг 1. Выберите бизнес-цель. Первый шаг в моделировании данных - определение бизнес-цели. Шаг 2: определение детализации. Шаг 3: определение измерения и его атрибутов. Шаг 3 : Определите факт. Точно так же вы можете спросить, каковы преимущества размерного моделирования? Преимущества размерной модели следующие: Понятность. По сравнению с нормализованной моделью , размерная модель проще для понимания и более интуитивно понятна. В размерных моделях информация сгруппирована в связанные бизнес-категории или измерения, что упрощает чтение и интерпретацию. Что такое пример размерного моделирования? Моделирование данных измерений состоит из одной или нескольких таблиц измерений и таблиц фактов. Хорошими примерами измерений являются местоположение, продукт, время, продвижение, организация и т. Д. В таблицах измерений хранятся записи, относящиеся к этому конкретному измерению , и в этих таблицах не хранятся факты (меры).

up