Введение в схемы «звезда»

Преобразование и анализ данных с Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Основы размерного моделирования

Размерная модель — структура данных, оптимизированная для хранилищ данных и аналитики
Это модель бизнес-событий
Каждое событие имеет данные и контекст

Основы размерного моделирования

Событие: продажа товара в розничном магазине.

Изображение кассового чека из розничного магазина

Основы размерного моделирования

Событие: продажа товара в розничном магазине.

Числовые данные:
- Количество проданных единиц
- Цена продажи

Изображение кассового чека из розничного магазина с выделением числовых данных: количество проданных единиц и цена продажи

Основы размерного моделирования

Событие: продажа товара в розничном магазине.

Числовые измеримые данные:
- Количество проданных единиц
- Цена продажи
Контекст данных:
- Проданный товар

Изображение кассового чека из розничного магазина с выделением числовых данных: количество проданных единиц и цена продажи, а также контекстных данных: место продажи, дата продажи и наименование товара

Хранение данных о событиях в таблицах

Диаграмма, показывающая, как данные из кассового чека отображаются в строки таблицы базы данных заказов на продажу

Хранение данных о событиях в таблицах

Таблица фактов со всеми записями из примера чека

Таблица фактов: содержит все транзакции.

Хранение данных о событиях в таблицах

Таблица фактов со всеми записями из примера чека с выделением столбцов, связанных с измерениями: магазин, дата заказа, время заказа, продавец, покупатель, товар

Таблица фактов: содержит все транзакции.
Измерения: контекст транзакции (когда, где, что, кто).

Хранение данных о событиях в таблицах

Таблица фактов со всеми записями из примера чека с выделением столбцов, связанных с мерами: количество проданных единиц и цена продажи

Таблица фактов: содержит все транзакции.
Измерения: контекст транзакции (когда, где, что, кто).
Меры: числовые данные (сколько).

Хранение данных о событиях в таблицах

Таблица фактов со всеми записями из примера чека с выделением столбца дополнительного атрибута: номер заказа

Таблица фактов: содержит все транзакции.
Измерения: контекст транзакции (когда, где, что, кто).
Меры: числовые данные (сколько).
Атрибуты: дополнительная информация о записи транзакции.

Нормализация

Таблица фактов с выделением столбца «Магазин», содержащего название магазина для каждой записи

Таблица фактов с одной таблицей измерений: столбец «Магазин» в таблице фактов теперь содержит только коды магазинов, а их названия вынесены в отдельную таблицу измерений

Таблицы фактов и таблицы измерений

Схема «звезда»

Схема «снежинка»

Пример схемы «снежинка»

Схема «снежинка»

Пример схемы «снежинка»

Схема «снежинка»

Пример схемы «снежинка»

Схема «звезда» и схема «снежинка»

Ключевые различия

Область	Схема «звезда»	Схема «снежинка»
Хранение	Требует больше места	Требует меньше места
Нормализация	Денормализованная (одна таблица на измерение)	Нормализованная (несколько таблиц на измерение)
Сложность модели	Ниже	Выше
Производительность запросов	Меньше JOIN-ов — запросы быстрее	Больше JOIN-ов — запросы медленнее

Выбирайте модель, наиболее подходящую для ваших задач. Как правило, предпочтительна схема «звезда»: она проще и быстрее.

Давайте потренируемся!

Преобразование и анализ данных с Microsoft Fabric