डेटा मॉडल में joins और unions

Sigma में Data Modeling

Ben Harris

Technical Instructional Designer at Sigma

Base table का उद्देश्य

 

 

• डेटा मॉडल बनाने का पहला कदम: एक टेबल जोड़ें
• Sigma में यह सख्त ज़रूरी नहीं
• इस कोर्स में, डेटा मॉडल base table से शुरू होते हैं

Base table का उद्देश्य

 

 

• Base table = विश्लेषण की मुख्य इकाई
• आप जिस ऑब्जेक्ट/इवेंट को मॉडल कर रहे हैं, उसके लिए एक पंक्ति
• उदाहरण: orders मॉडल → एक पंक्ति = एक order
• डेटा की granularity परिभाषित करता है

Base table का उद्देश्य

 

 

• Granularity तय करने के बाद: क्या base table को और warehouse tables चाहिए?
• उदाहरण: orders + customer डेटा
• orders और customers को एक base table में मिलाएँ

Base table का उद्देश्य

 

 

• डेटा मिलाने के दो तरीके: joins और unions
• SQL और अन्य टूल्स जैसा ही कॉन्सेप्ट
• इस कोर्स में: इन्हें Sigma में उपयोग करेंगे

Base table का उद्देश्य

 

Joins और unions पर और जानें: DataCamp संसाधन और Sigma डॉक्यूमेंटेशन:

DataCamp संसाधन

• Joining Data in SQL course (अनुशंसित)
• Introduction to SQL Joins tutorial

Sigma संसाधन:

• Joins Overview

Joins

Joins

• एक टेबल से कॉलम दूसरी पर लाएँ
• कुंजी के रूप में shared कॉलम उपयोग करें
• परिणाम: टेबल चौड़ी होती है (अधिक कॉलम)

Joins

 

• उदाहरण: accounts + customer डेटा
• Join key: customer ID
• हर पंक्ति को अकाउंट होल्डर की जानकारी मिलेगी (जैसे email)

Unions

Unions

 

• एक टेबल के rows जोड़ें दूसरी के अंत में
• कॉलम एक-दूसरे से मिलाएँ
• परिणाम: टेबल लंबी होती है (अधिक rows)

Unions

 

 

• तब उपयोग करें जब समान डेटा अलग टेबल्स में बँटा हो
• टेबल्स में matching कॉलम और समान granularity हो
• Union = एक सतत डेटासेट

Unions

 

• उदाहरण: दो locations → दो transaction टेबल्स
• इन्हें union करें → एक टेबल, सभी transactions

डेटा मिलाने का उद्देश्य

 

• अगर यूज़र्स अक्सर manually join/union करते हैं → इसे मॉडल में जोड़ें
• सभी के लिए consistent base table
• बार-बार manual joins से errors कम

 

अभ्यास करते हैं!

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