Introducere în Schemele Stea

Transformă și analizează date cu Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Bazele Modelării Dimensionale

Un Model Dimensional este o structură de date optimizată pentru depozitare și analiză
Este un model al evenimentelor de afaceri
Evenimentele au date și context

Bazele Modelării Dimensionale

Eveniment: vânzarea unui produs într-un magazin cu amănuntul.

Imagine a unui bon de vânzare dintr-un magazin cu amănuntul

Bazele Modelării Dimensionale

Eveniment: vânzarea unui produs într-un magazin cu amănuntul.

Date numerice:
- Număr de unități vândute
- Preț de vânzare

Imagine a unui bon de vânzare dintr-un magazin cu amănuntul, evidențiind datele numerice: Unități Vândute și Preț de Vânzare

Bazele Modelării Dimensionale

Eveniment: vânzarea unui produs într-un magazin cu amănuntul.

Date numerice cuantificabile:
- Număr de unități vândute
- Preț de vânzare
Context despre date:
- Produs vândut

Imagine a unui bon de vânzare dintr-un magazin cu amănuntul, evidențiind datele numerice: Unități Vândute și Preț de Vânzare, precum și datele contextuale: unde s-a efectuat vânzarea, data vânzării și produsul vândut

Stocarea datelor despre evenimente în tabele

Diagramă care arată cum datele din bonul de vânzare pot fi mapate la rânduri dintr-un tabel de baze de date pentru comenzi de vânzare

Stocarea datelor despre evenimente în tabele

Tabel de fapte care afișează toate înregistrările din bonul de vânzare exemplu

Tabel de fapte: Conține toate tranzacțiile.

Stocarea datelor despre evenimente în tabele

Tabel de fapte cu toate înregistrările din bon, evidențiind coloanele legate de dimensiuni: Magazin, Dată Comandă, Oră Comandă, Agent Vânzări, Client, Produs

Tabel de fapte: Conține toate tranzacțiile.
Dimensiuni: Contextul tranzacției (când, unde, ce, cine).

Stocarea datelor despre evenimente în tabele

Tabel de fapte cu toate înregistrările din bon, evidențiind coloanele de măsuri: Unități Vândute, Preț Vânzare

Tabel de fapte: Conține toate tranzacțiile.
Dimensiuni: Contextul tranzacției (când, unde, ce, cine).
Măsuri: Date numerice (câte).

Stocarea datelor despre evenimente în tabele

Tabel de fapte cu toate înregistrările din bon, evidențiind coloana pentru atributul suplimentar: Număr Comandă

Tabel de fapte: Conține toate tranzacțiile.
Dimensiuni: Contextul tranzacției (când, unde, ce, cine).
Măsuri: Date numerice (câte).
Atribute: Informații suplimentare despre înregistrarea tranzacției.

Normalizare

Tabel de fapte, evidențiind coloana Magazin care conține numele magazinului pentru fiecare înregistrare

Tabel de fapte cu un tabel de dimensiune, evidențiind că coloana Magazin conține acum doar coduri de magazin, iar numele reale ale magazinelor se află într-un tabel de dimensiune separat

Tabele de Fapte + Tabele de Dimensiuni

Schema Stea

Schema Fulg de Nea

Exemplu de Schemă Fulg de Nea

Schema Fulg de Nea

Exemplu de Schemă Fulg de Nea

Schema Fulg de Nea

Exemplu de Schemă Fulg de Nea

Schema Stea vs. Schema Fulg de Nea

Diferențe cheie

Aspect	Schema Stea	Schema Fulg de Nea
Stocare	Necesită mai mult spațiu	Necesită mai puțin spațiu
Normalizare	Denormalizată (un tabel per dimensiune)	Normalizată (mai multe tabele per dimensiune)
Complexitate model	Redusă	Ridicată
Performanță interogări	Mai puține JOIN-uri, interogări mai rapide	Mai multe JOIN-uri, interogări mai lente

Alegeți modelul cel mai potrivit nevoilor dumneavoastră. În general, Schema Stea este preferată deoarece produce modele mai simple și mai rapide.

Să exersăm!

Transformă și analizează date cu Microsoft Fabric