Relationale vs. dimensionale Datenbanken, was ist der Unterschied?

Einem star-schema liegt wirklich an der Kreuzung des relationalen Modells der Daten und dem dreidimensionalen Modell der Daten. Es ist wirklich ein Weg, beginnend mit einem dreidimensionalen Modell, und das mapping in SQL-Tabellen, die etwas ähneln die SQL-Tabellen erhalten Sie, wenn Sie beginnen, aus einer relationalen Modell.

Sage ich etwas ähneln, da viele relationale design-Methoden führen in einer normalisierten design, oder zumindest eine fast normalisiert design. Ein star-schema wird erhebliche Abweichungen vom vollständigen Normalisierung.

Jeder Abfahrt von vollständigen Normalisierung führt mit ihm eine konsequente data update-Anomalie. (Ich bin auch anomlaies auf insert -, update-und delete-Operationen unter einem Dach). Diese Anomalien haben nichts zu tun mit dem, was Datenmodell, das Sie mit begann.

Den Kommentar auf OLTP-versus OLAP-hier relevant ist. Update-Anomalien haben unterschiedliche Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit und/oder Programmierung Schwierigkeit, in diesen beiden Situationen.

Zusätzlich zu einem star schema in einer SQL-databaase, es gibt dimensionalen Datenbank-Produkte gibt, die Speicherung von Daten in einer physischen form, die einzigartig für das Produkt. Mit diesen Produkten, die Sie nicht sehen, ein Stern-schema so viel, wie Sie sehen, eine direkte Umsetzung des dimensionalen Modells und einer Benutzeroberfläche, die möglicherweise besonderen für das Produkt. Einige dieser Schnittstellen erlauben OLAP-Operationen werden komplett Punkt-und-klicken.

Nur als Abschweifung von deiner Frage habe ich mal gebaut, ein star-schema als eine Zwischenstufe zwischen einer OLTP-Datenbank mit Unterstützung für eine Transaktion-basierte Anwendung und eine datacube im inneren Cognos PowerPlay. Mit standard-ETL-Techniken, die kombinierte übertragung aus der OLTP-Datenbank in das star-schema und dann aus der star-schema in den Daten-cube eigentlich besser als der direkte transfer von der OLTP-Datenbank zu den datacube. Dies war ein unerwartetes Ergebnis.

Hoffe, das hilft.

InformationsquelleAutor der Antwort Walter Mitty

Ich habe gerade vor kurzem gelesen, bis auf den Unterschied zwischen Dimensionalen und Relationalen Datenmodellierung, da wir in Erster Linie verwenden Relationale Modelle an meinem Geschäft, wo speichern wir in einem Enterprise Data Warehouse (EDW).

Laut Steve Hoberman in seinem Buch "Data Modeling Made Simple" ist die Unterscheidung zwischen den 2 Arten von Modellen:

• Relationalen Datenmodellen erfasst die business-Lösung für Sie, wie Sie Teil des Geschäfts arbeitet, ein.k.ein business-Prozess
• Dimensionale Datenmodelle erfassen Sie die details, die die geschäftlichen Anforderungen, zu beantworten Fragen über, wie gut es tut

Kann argumentiert werden, dass ein relationales Modell kann auch verwendet werden, als Grundlage für die Geschäftsfragen beantworten, aber auf eine taktische Ebene. "Wie viele Bestellungen sind in einem unerfüllten Zustand für den Kunden x durch Kredit aufnehmen?" Aber der Unterschied ist, dass, wo die Berichterstattung Frage muss der "native Korn' von der Tabelle und wenn die reporting-Frage beantwortet werden kann, mit verdichteten Daten.

In die oben genannten 2 Beispiele, Sie sind eigentlich beide Beispiele, Dimensionale Datenmodellierung, da weder der 2 Tabellen die Speicherung der Kundenauftrag in seinem 'native Korn", und daher nicht erfassen, die Unternehmen in den Prozess der Erstellung eines Kundenauftrags. Der einzige Unterschied zwischen den 2 Tabellen ist, dass in der 2. Tabelle die dimension Stadt wurde umgesetzt in die Tat-Tabelle.

InformationsquelleAutor der Antwort codemagic