스타 스키마 소개

Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

차원 모델링 기본

  • 차원 모델은 데이터 웨어하우징과 분석에 최적화된 구조입니다.
  • 이는 비즈니스 이벤트의 모델입니다.
  • 이벤트에는 데이터맥락이 있습니다.
Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

차원 모델링 기본

이벤트: 소매점에서의 제품 판매

소매점 영수증 이미지

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차원 모델링 기본

이벤트: 소매점에서의 제품 판매

  • 수치 데이터:
    • 판매 수량
    • 판매 가격

소매점 영수증 이미지. 수치 데이터(판매 수량, 판매 가격)를 강조

Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

차원 모델링 기본

이벤트: 소매점에서의 제품 판매

  • 정량 수치 데이터:
    • 판매 수량
    • 판매 가격
  • 데이터의 맥락:
    • 판매된 제품

소매점 영수증 이미지. 수치 데이터(판매 수량, 판매 가격)와 맥락 데이터(판매 장소, 판매일, 판매된 제품)를 강조

Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

이벤트 데이터를 테이블에 저장하기

영수증의 데이터를 판매 주문 테이블의 행으로 매핑하는 다이어그램

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이벤트 데이터를 테이블에 저장하기

샘플 영수증의 모든 항목을 보여주는 팩트 테이블

  • 팩트 테이블: 모든 거래를 포함.
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이벤트 데이터를 테이블에 저장하기

샘플 영수증의 모든 항목을 보여주는 팩트 테이블. 차원과 관련된 열(매장, 주문일, 주문시간, 판매원, 구매자, 제품)을 강조

  • 팩트 테이블: 모든 거래를 포함.
  • 차원: 거래의 맥락(언제, 어디서, 무엇, 누구).
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이벤트 데이터를 테이블에 저장하기

샘플 영수증의 모든 항목을 보여주는 팩트 테이블. 측정값과 관련된 열(판매 수량, 판매 가격)을 강조

  • 팩트 테이블: 모든 거래를 포함.
  • 차원: 거래의 맥락(언제, 어디서, 무엇, 누구).
  • 측정값: 수치 데이터(얼마나 많이).
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이벤트 데이터를 테이블에 저장하기

샘플 영수증의 모든 항목을 보여주는 팩트 테이블. 추가 속성 열(주문 번호)을 강조

  • 팩트 테이블: 모든 거래를 포함.
  • 차원: 거래의 맥락(언제, 어디서, 무엇, 누구).
  • 측정값: 수치 데이터(얼마나 많이).
  • 속성: 거래 레코드의 추가 정보.
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정규화

각 레코드의 매장 이름이 있는 Store 열을 강조한 팩트 테이블

팩트 테이블과 하나의 차원 테이블. 팩트의 Store 열에는 매장 코드만 있고, 실제 매장 이름은 별도 차원 테이블에 있음

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팩트 테이블 + 차원 테이블

차원을 포함한 팩트 테이블

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스타 스키마

샘플 스타 스키마

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스노우플레이크 스키마

샘플 스노우플레이크 스키마

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스노우플레이크 스키마

샘플 스노우플레이크 스키마

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스노우플레이크 스키마

샘플 스노우플레이크 스키마

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스타 스키마 vs 스노우플레이크 스키마

주요 차이점

영역 스타 스키마 스노우플레이크 스키마
저장 공간 더 많이 필요 더 적게 필요
정규화 비정규화(차원당 하나의 테이블) 정규화(차원당 여러 테이블)
모델 복잡도 낮음 높음
쿼리 성능 JOIN이 적어 더 빠름 JOIN이 많아 더 느림

 

필요에 맞는 모델을 선택하십시오. 일반적으로 스타 스키마가 더 단순하고 빠릅니다.

Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

연습해 봅시다!

Microsoft Fabric로 데이터 변환 및 분석

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