データウェアハウススキーマの例。
同じツールに4つの依頼。以下の図はすべて実際に生成されたものです。
データウェアハウススキーマとは。
データウェアハウススキーマは、トランザクション処理ではなく分析のためにデータを整理します。ファクトテーブルには売上や請求などの測定可能なイベントを格納し、ディメンションテーブルにはイベントのグループ化や絞り込みに使う説明的なコンテキストを格納します。
スタースキーマでは、中央にファクトテーブルを置き、その周囲にディメンションを配置するため、レポート上の関係を把握しやすくなります。ファクトテーブルの粒度（1件の売上、1件の請求、1件の取引など）は、メジャーとディメンションを選ぶ前に決めておく必要があります。
- Standard
- Chen 1976 / Everest 1976 (crow's foot)
- Also follows
- Implements the crow's-foot subset
- Engine
- schematex-erd
- Editable
- Double-click text, drag nodes
- Export
- SVG · PNG · PDF
データウェアハウススキーマを使う人。
クリックストリームレポート用に整理された訪問、ユーザー、商品、リファラー、ページ。
患者、プロバイダー、日付、診断、処置の各ディメンションに結合された請求。
レポート用に日付、顧客、口座、商品別に測定された取引。
3ステップでデータウェアハウススキーマを作成する方法。
説明する
まずは1段落で十分です。
図を確認
最適なエンジンで描画します。
変更点を伝える
編集のたびにバージョンを保存します。
よくある質問
データウェアハウススキーマとは？
データウェアハウススキーマは、分析とレポートのためにデータを整理する構造です。一般的には、イベントのメジャーをファクトテーブルに、説明的なビジネスコンテキストをディメンションテーブルに分けます。
ファクトテーブルとディメンションテーブルの違いは？
ファクトテーブルには、注文金額や請求金額などの測定可能なビジネスイベントと、関連するディメンションへのキーを記録します。ディメンションテーブルは、日付、商品、顧客、場所などの属性でイベントを説明します。
スタースキーマとは？
スタースキーマでは、中央の1つのファクトテーブルをディメンションテーブルに直接接続します。レポートの経路が分かりやすいため、一般的なデータウェアハウス設計です。
ファクトテーブルの粒度とは？
粒度は、1行が何を表すかを正確に定義します。たとえば、1つの注文明細、1日分の口座残高、1件の保険請求などです。先に粒度を定義すると、異なる詳細レベルで記録されたメジャーが混在するのを防げます。
スノーフレークスキーマはいつ使うべき？
たとえば商品ディメンションを別のカテゴリテーブルに関連付ける場合など、ディメンションを関連テーブルに正規化する必要があるときは、スノーフレークスキーマを使います。スタースキーマのほうがクエリと説明が簡単な場合が多くあります。
