スタースキーマ(基礎)
スタースキーマ wikipedia スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 スタースキーマは、ディメショナル・モデリングをリレーショナル・データベースで実装したものになる。 詳しくは、ディメンショナル・モデリング にまとめている。 この記事は、あなたが「様々な指標を様々な軸で、レポートを見たい」類の要望に応えるためのスキーマ設計に困っている場合に役立つだろう。 ディメンションテーブル設計 サロゲートキー スタースキーマでは、各ディメンションテーブルに、サロゲートキーを割り当てる。このキーは、業務システムで使われているキー（ナチュラルキー）とは別のものを使用し、データウェ
複数スタースキーマ
複数スタースキーマ(Multiple star schema) 1つのファクトで、全ての分析対象がカバー出来ることは稀である。ほとんどのケースで複数のファクトテーブルが必要になるだろう。本当に価値ある分析は複数のプロセスを横断した分析である。これを誤った方法で実現するとどうなるか？どうすれば良いのかを見ていく。 スタースキーマの作り方に関しては、別の記事にまとめている 。 発生タイミングが異なるファクト 2つ以上のファクトがあったとする。それらは同時に発生しないファクトである場合、異なるファクトテーブルに配置するべきである。誤って単一ファクトテーブルにまとめられると、個々の分析が困難になる。もし分けていれば個々に分析が可能になる。 ある営業部門で以下のような分析要件があったとする。 日付、顧客、製品別注文数量の分析 日付、顧客、製品別出荷量の分析 ディメンションは日付と顧客。ファクトは製品
金融データのスタースキーマ実装方法｜zono
はじめに本記事では、金融データの管理・分析に有効なスタースキーマの概要と実装方法を紹介します。 データレイクに格納されたテーブルからスタースキーマを作成する具体的な方法について説明します。ただし、理解しやすさを優先したので非常にシンプルかつ簡易的な設計になっています。 スタースキーマスタースキーマは、データウェアハウスやデータマートでよく使用されるデータモデルの一種です。その特徴はシンプルで直感的な構造でありながら、高いパフォーマンスと柔軟性を提供します。 スタースキーマは、中心に「ファクトテーブル」と呼ばれるテーブルを配置し、その周囲に「ディメンションテーブル」と呼ばれる複数の関連テーブルを配置する形式を取ります。 分析前のテーブル以下のような主要テーブルが存在すると仮定します。 顧客（Customer） 口座（Account） 支店（Branch） 口座取引（AccountTransa
いまどきの分析設計パターン10選
JJUG CCC 2024 Spring 複雑な業務ロジックに立ち向かうための実践技法 【初級編】 ①値の種類 ②範囲型 ③階段型 【中級編】 ④状態遷移 ⑤入出金履歴と残高 ⑥未来在庫 【上級編】 ⑦セット演算 ⑧割合と端数 ⑨決定表 ⑩経路探索
緩やかに変化するディメンション変換 - SQL Server Integration Services (SSIS)
適用対象: SQL Server Azure Data Factory の SSIS Integration Runtime 緩やかに変化するディメンション変換は、データ ウェアハウスのディメンション テーブル内にある、レコードの更新および挿入を調整します。 たとえば、この変換を使用すると、AdventureWorks OLTP データベースの Production.Products テーブルにあるデータを使って AdventureWorksDW2022 データベースの DimProduct テーブルに挿入や更新を行う変換出力を構成できます。 緩やかに変化するディメンション変換には、緩やかに変化するディメンションを管理するための、次の機能が用意されています。 受信した行を参照テーブル内の行と照合し、新しい行および既存の行を識別します。 変更が許可されていない場合に、変更が含まれる受信行を識
スロー・チェンジ・ディメンション(Slowly Changing Dimensions)
スタースキーマ(基礎) の記事の知識を前提としています。 ディメンションテーブルのソースとなるデータは、運用している業務システムのものである。これらのデータは、データウェアハウスに移され、それぞれのディメンションテーブルに格納される。 しかし、この情報は運用の過程で変更されることがある。例えば、会員の生年月日を直したり、住所変更などである。この時に運用システム側は、変更履歴を追うようにする。または素直に上書きしてもよい。いずれにしても、ディメンションテーブルは、どのように分析をしたいかによって、変更に対応することが必要になる。 ディメンションの設計において、ソースデータの変更をどのように表現するかを決めることは重要で、これらを「スロー・チェンジ・ディメンション」と呼ぶ。これはファクトに比べるとディメンションはゆっくりと変更されることから由来している。 データ変更がされた場合、様々な対応が考
Dimensional modeling in Amazon Redshift | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Dimensional modeling in Amazon Redshift Amazon Redshift is a fully managed and petabyte-scale cloud data warehouse that is used by tens of thousands of customers to process exabytes of data every day to power their analytics workload. You can structure your data, measure business processes, and get valuable insights quickly can be done by using a dimensional model. Amazon Redshif
モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
# Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 （第14回ちゅらコラボ）CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ
読みやすく、再利用しやすいSQL分析クエリを書くコツ
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 自分は過去、分析のためにSQLを書いているとき、以下のようなミスをしていました。 メール開封率を集計したら何故か100%を超えてしまった。でもどこが原因かがわからない メール開封率を集計したのち、クリック率も追加で依頼を受けたが、再利用できるクエリになっておらず、一から書き直した クエリのレビューを依頼したら、複雑すぎると言われてしまった こういった経験がある方は自分以外にもいるのではないでしょうか...! SQLは非常に自由度が高く便利である反面、書き方が個人に委ねられ、複雑・難解になりやすいと感じています。 そこで本記事では、自分が実務で学んだ、読みやすく、再利用しやすいSQLクエリの書くコツを紹介したいと思います。個人の経験によるものなので、より良い書き方・考え方もあるかもしれないです。ご了承ください🙏 読み
スタースキーマ - Wikipedia
スタースキーマ または 星型スキーマ はデータウェアハウスに利用される最も単純なスキーマである。スタースキーマには唯1つもしくは少数のファクト表と複数のディメンション表が含まれる。スタースキーマはスノーフレークスキーマの一種であるが、多くの用途で利用されている。 スタースキーマは多次元モデルを表す単純なスキーマである。 ファクト表はデータウェアハウスでの解析で利用され、複数の異なるディメンションに区分される。ファクト表は主要なデータを持つ一方、ディメンション表は相対的にサイズが小さくディメンションのそれぞれの値を表現する。必要に応じて、ディメンション表はファクト表と結合される。 ディメンション表は単純な主キーを持つ一方、ファクト表の主キーは関連するディメンション・キーを組み合わせた複合キーである場合もある。 ディメンション表に冗長なデータを含ませ、第2正規形に留めておくことは一般的である。
Slowly changing dimension - Wikipedia
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