Yıldız Şemalara Giriş

Microsoft Fabric ile Verileri Dönüştür ve Analiz Et

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Boyutsal modelleme temelleri

Bir Boyutsal Model, veri ambarı ve analiz için optimize edilmiş bir veri yapısıdır.
İş olaylarının modelidir.
Olayların veri ve bağlamı vardır.

Boyutsal modelleme temelleri

Olay: bir perakende mağazasında ürün satışı.

Perakende mağazasına ait satış fişi görseli

Boyutsal modelleme temelleri

Olay: bir perakende mağazasında ürün satışı.

Sayısal veriler:
- Satılan Birim Sayısı
- Satış Fiyatı

Perakende mağazasına ait satış fişi; sayısal verileri vurgular: Satılan Birim ve Satış Fiyatı

Boyutsal modelleme temelleri

Olay: bir perakende mağazasında ürün satışı.

Ölçülebilir sayısal veriler:
- Satılan Birim Sayısı
- Satış Fiyatı
Verinin bağlamı:
- Satılan ürün

Perakende mağazasına ait satış fişi; sayısal verileri vurgular: Satılan Birim ve Satış Fiyatı. Ayrıca bağlamsal verileri vurgular: satışın yapıldığı yer, tarih ve satılan ürün

Olay verilerini tablolarda saklama

Satış fişindeki verilerin satış siparişi veritabanı tablosundaki satırlara nasıl eşlendiğini gösteren diyagram

Olay verilerini tablolarda saklama

Örnek fişteki tüm kayıtları gösteren olgu tablosu

Olgu tablosu: Tüm işlemleri içerir.

Olay verilerini tablolarda saklama

Örnek fişteki tüm kayıtları gösteren olgu tablosu; Boyutlarla ilgili sütunları vurgular: Mağaza, Sipariş Tarihi, Sipariş Saati, Satış Temsilcisi, Satılan Kişi, Ürün

Olgu tablosu: Tüm işlemleri içerir.
Boyutlar: İşlemin bağlamı (ne zaman, nerede, ne, kim).

Olay verilerini tablolarda saklama

Örnek fişteki tüm kayıtları gösteren olgu tablosu; Ölçülerle ilgili sütunları vurgular: Satış Adedi, Satış Fiyatı

Olgu tablosu: Tüm işlemleri içerir.
Boyutlar: İşlemin bağlamı (ne zaman, nerede, ne, kim).
Ölçüler: Sayısal veriler (ne kadar).

Olay verilerini tablolarda saklama

Örnek fişteki tüm kayıtları gösteren olgu tablosu; ek öznitelik sütununu vurgular: Sipariş Numarası

Olgu tablosu: Tüm işlemleri içerir.
Boyutlar: İşlemin bağlamı (ne zaman, nerede, ne, kim).
Ölçüler: Sayısal veriler (ne kadar).
Öznitelikler: İşlem kaydı hakkında ek bilgiler.

Normalize etme

Her kayıtta mağaza adını içeren Mağaza sütunu vurgulanmış olgu tablosu

Bir boyut tablosu ile olgu tablosu; olgu tablosundaki Mağaza sütununun artık yalnızca mağaza kodlarını içerdiğini ve gerçek mağaza adlarının ayrı bir boyut tablosunda olduğunu gösterir

Olgu Tabloları + Boyut Tabloları

Yıldız Şema

Kar Tanesi Şema

Örnek Kar Tanesi Şema

Kar Tanesi Şema

Örnek Kar Tanesi Şema

Kar Tanesi Şema

Örnek Kar Tanesi Şema

Yıldız Şema ve Kar Tanesi Şema

Temel farklar

Alan	Yıldız Şema	Kar Tanesi Şema
Depolama	Daha fazla depolama gerekir	Daha az depolama gerekir
Normalize etme	Denormalize (boyut başına tek tablo)	Normalize (boyut başına çoklu tablo)
Model karmaşıklığı	Daha düşük	Daha yüksek
Sorgu performansı	Daha az JOIN gerekir, daha hızlıdır	Daha çok JOIN gerekir, daha yavaştır

İhtiyacınıza en uygun modeli seçin. Genelde Yıldız Şema, daha basit ve hızlı olduğu için tercih edilir.

Haydi pratik yapalım!

Microsoft Fabric ile Verileri Dönüştür ve Analiz Et