Sternstruktur
Haben Sie schon einmal von der Star Schema in der Datenmodellierung gehört? Bei Power Partners versuchen wir immer, das Sternschema zu verwenden. Die Grundidee dahinter ist die folgende:
Das Datenmodell besteht aus einer oder mehreren Faktentabellen, die mit einer oder mehreren Dimensionstabellen verbunden sind. Eine Faktentabelle zeichnet Messungen oder Metriken für bestimmte Ereignisse auf (z.B. die Anzahl der Verkäufe für jeden Tag). Die Dimensionstabelle hingegen sollte kleiner sein und mehr Attribute enthalten (z. B. die Adresse des Verkäufers, seinen Vornamen, Nachnamen, ...). Diese Attribute sind Merkmale für die Faktentabelle, die wir nicht in jeder Zeile wiederholen wollen.
Es gibt 4 verschiedene Arten von Faktentabellen, die wir in diesem Blogbeitrag besprechen werden. Die additiven, die semi-additiven, die nicht-additiven und die faktenlosen Tabellen.
Additive und semiadditive Faktentabellen
Zuerst die einfachste, die additive Faktentabelle. Bei dieser Art von Tabelle können wir Zahlenwerte in jeder Dimension summieren oder zählen. Nehmen wir unser Beispiel eines Verkaufsdatenmodells. In diesem Fall könnten wir die Verkäufe pro Verkäufer (mit der Tabelle DimSalesPerson) oder unsere Verkäufe pro Tag (mit der Tabelle DimCalendar) summieren. Diese Art von Tabellen ist sehr einfach zu verwalten, und Sie müssen sich keine Sorgen machen, dass Sie sinnlose Ergänzungen vornehmen. Dies ist jedoch nicht bei jeder Faktentabelle der Fall. Sie könnten zum Beispiel mit einer semi-additiven Tabelle konfrontiert werden. Wenn Sie zum Beispiel eine Faktentabelle haben, die den täglichen Bestand enthält. Dann ist die Summierung des Bestandes über die Jahre hinweg nicht gültig, da sie Teile des Bestandes mehrfach aufsummiert (wenn einige Objekte an mehreren Tagen im selben Bestand vorhanden sind). Sie sollten immer nachdenken, bevor Sie Zeilen über bestimmte Dimensionen aggregieren. In diesem speziellen Fall bleibt die Berechnung von Durchschnittswerten gültig.
Nicht-additive und faktenlose Tabellen
Nicht-additive Faktentabellen sind unsere dritte Art von Faktentabellen. Diese können nicht für jede Dimension summiert werden, da sie meist vor dem Einlesen vorberechnet werden. Ein typischer Fall sind Prozentsätze (z. B. Umwandlungsverhältnis pro Region). Sie können nicht aufsummiert werden, weil dadurch ihre ursprüngliche Bedeutung verloren geht.
Die letzte Art von Faktentabellen, die wir erwähnen werden, sind die faktenlosen Tabellen. Diese Tabellen enthalten nur Fremdschlüssel. Es gibt keine Faktenwerte, also können auch keine Summen gebildet werden.
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