Dimension table là gì
Data Warehouse và các hệ thông OLAP được xây dựng theo mô hình dữ liệu đa chiều (multi-dimensional model) Kiến trúc khối (cube) OLAPDữ liệu trong kho dữ liệu được thể hiện dưới dạng đa chiều (Multi Dimension) gọi là khối (cube). Mỗi chiều mô tả một đặc trưng nào đó của dữ liệu. (Nếu số chiều dữ liệu lớn hơn 3, gọi là Hyper Cube) 1. Chiều (Dimension) và Độ đo (Measure)
Ví dụ: với Data Cube bán hàng thì chiều hàng hóa (Product) mô tả chi tiết về hàng hóa, chiều thời gian (time) mô tả về thời gian bán hàng, và các độ đo (Số lượng, Doanh thu,) 2. Cây phân cấp và số liệu tổng hợpMức độ chi tiết của các tiêu chí thể hiện cho người dùng được gọi là mức dữ liệu (data granularity), được quyết định bằng việc kết hợp các mức dữ liệu của từng cắt lớp. Ví dụ: Người dùng có thể lựa chọn mức độ chi tiết của số liệu:
Số liệu tổng hợp:Việc tổng hợp số liệu xảy ra khi người dùng thay đổi mức chi tiết của dữ liệu lấy ra từ cube, bằng cách duyệt qua cây phân cấp của cắt lớp. Ví dụ: Nếu cắt lớp Thời gian sử dụng ở mức quý thay vì mức ngày thì doanh số củaquý sẽ được tổng hợp bằng phép cộng. Tương tự, dữ liệu ở mức Tất cả được tổng hợp bằng giá trị dữ liệu của tất cả các ngày. Các qui luật tổng hợp số liệu, xem ở đây. Mô hình thiết kế DW1. OLAP kiểu quan hệ (Relational OLAP ~ ROLAP)
2. OLAP kiểu đa chiều (Multi-dimensional OLAP ~ MOLAP)
3. OLAP lai (Hybird OLAP ~ HOLAP = ROLAP + MOLAP)
ROLAPMOLAPHOLAPLữu trữ dữ liệu cơ sởBảng quan hệKhốiBảng quan hệLưu trữ dữ liệu tổng hợpBảng quan hệKhốiKhốiHiệu suất truy vấnChậmNhanhTrung bìnhKhông gian lữu trữNhỏLớnTrung bìnhChi phí bảo trìThấpCaoTrung bình Các dạng lược đồ dữ liệu đa chiều1. Lược đồ hình sao (Star Schema) Bao gồm:
2. Lược đồ bông tuyết (Snowflake Schema)
3. Lược đồ ánh sao (Starflake Schema)
4. Lược đồ chòm sao (Constellation Schema)
Đánh giá:
Lược đồ hình sao tốt hơn, nhưng trong thực tế rất khó để xây dựng ứng dụng với Star Schema. |