Star Schemas का परिचय

Microsoft Fabric के साथ डेटा ट्रांसफॉर्म करें और विश्लेषण करें

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Dimensional Modeling की मूल बातें

• Dimensional Model एक डेटा संरचना है जो डेटा वेयरहाउसिंग और विश्लेषण के लिए ऑप्टिमाइज़्ड है
• यह व्यावसायिक घटनाओं का मॉडल है
• घटनाओं में डेटा और संदर्भ होते हैं

Dimensional Modeling की मूल बातें

घटना: रिटेल दुकान पर किसी प्रोडक्ट की बिक्री.

Dimensional Modeling की मूल बातें

घटना: रिटेल दुकान पर किसी प्रोडक्ट की बिक्री.

• संख्यात्मक डेटा:
  • बेची गई यूनिट्स की संख्या
  • सेल प्राइस

Dimensional Modeling की मूल बातें

घटना: रिटेल दुकान पर किसी प्रोडक्ट की बिक्री.

• मापने योग्य संख्यात्मक डेटा:
  • बेची गई यूनिट्स की संख्या
  • सेल प्राइस
• डेटा का संदर्भ:
  • कौन सा प्रोडक्ट बिका

इवेंट डेटा को टेबल्स में स्टोर करना

इवेंट डेटा को टेबल्स में स्टोर करना

• Fact table: सभी ट्रांजैक्शंस रखती है.

इवेंट डेटा को टेबल्स में स्टोर करना

• Fact table: सभी ट्रांजैक्शंस रखती है.
• Dimensions: ट्रांजैक्शन का संदर्भ (when, where, what, who).

इवेंट डेटा को टेबल्स में स्टोर करना

• Fact table: सभी ट्रांजैक्शंस रखती है.
• Dimensions: ट्रांजैक्शन का संदर्भ (when, where, what, who).
• Measures: संख्यात्मक डेटा (कितना).

इवेंट डेटा को टेबल्स में स्टोर करना

• Fact table: सभी ट्रांजैक्शंस रखती है.
• Dimensions: ट्रांजैक्शन का संदर्भ (when, where, what, who).
• Measures: संख्यात्मक डेटा (कितना).
• Attributes: ट्रांजैक्शन रिकॉर्ड की अतिरिक्त जानकारी.

Normalization

Fact Tables + Dimension Tables

Star Schema

Snowflake Schema

Snowflake Schema

Snowflake Schema

Star Schema बनाम Snowflake Schema

मुख्य अंतर

Area	Star Schema	Snowflake Schema
Storage	अधिक स्टोरेज चाहिए	कम स्टोरेज चाहिए
Normalization	Denormalized (प्रति डाइमेंशन एक टेबल)	Normalized (प्रति डाइमेंशन कई टेबल)
Model Complexity	कम	ज्यादा
Query performance	कम JOINs, क्वेरी तेज	ज्यादा JOINs, क्वेरी धीमी

 

अपनी ज़रूरत के अनुसार मॉडल चुनें. सामान्यतः, Star Schema सरल और तेज होने से पसंद किया जाता है.

अभ्यास करते हैं!

Microsoft Fabric के साथ डेटा ट्रांसफॉर्म करें और विश्लेषण करें