Problematische Datenbeziehungen

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Many-to-Many-Beziehungen verstehen

Was sind Many-to-Many-Beziehungen?
- Mehrere Datensätze in einer Tabelle beziehen sich auf mehrere in einer anderen.

Kardinalität – Many-to-Many

Warum sind sie problematisch?
- Führt zu verwirrenden oder ungenauen Daten.
- Erschwert das Nachverfolgen konkreter Verknüpfungen.

Was sind Brückentabellen?
- Verknüpfen Tabellen über eine 1:n-Beziehung.
- Beispiel – Verknüpft CustomerID aus Customers mit ProductID aus Products.

Bridge Table Brückentabelle für Customer und Products

Customers-Tabelle:

CustomerID	CustomerName	City
101	John Doe	New York
102	Jane Smith	Los Angeles

Products-Tabelle:

ProductID	ProductName	Category
1	Laptop	Electronics
2	Smartphone	Electronics

Was sind zirkuläre Beziehungen?:
- Ein Loop zwischen Tabellen (z. B. A -> B -> C -> A)
Warum sind sie problematisch?
- Filter verhalten sich inkonsistent und liefern falsche Ergebnisse
- Das Modell hat Probleme mit Kreisflüssen und erzeugt Fehler
Wie lösen?:
- Den Loop aufbrechen, Beziehungen entfernen/anpassen
- DAX-Measures nutzen oder Beziehungen inaktiv setzen

Zirkuläre Beziehung

Sternschema:
- Denormalisierte Struktur
- Zentrale Faktentabelle, weniger Tabellen
- Schnelle Abfragen, ideal für kleine bis mittlere Datenmengen

Schneeflockenschema:
- Normalisierte Struktur
- Faktentabelle mit Sub-Dimensionen
- Langsamere Abfragen, gut für große, komplexe Daten

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric