Summary
- ファクトテーブルには、定量的な指標（売上金額、数量、件数）とディメンションへの外部キーが含まれます。粒度によって測定レベル（トランザクション、日次集計）が定義され、加法、準加法、非加法のメジャーがサポートされます。
- ディメンションテーブルは、記述的なコンテキスト（顧客属性、製品詳細、時間階層）を提供します。これらは通常、緩やかに変化するディメンション（SCD）戦略によって非正規化され、タイプ1（上書き）、タイプ2（バージョン管理）、またはタイプ3（現在/過去）を通じて履歴変更を追跡します。
- クエリ最適化は、列指向ストレージ、パーティション除去、事前集計サマリーテーブル、そしてドリルダウン、スライスアンドダイス、多次元分析のためのOLAPキューブ操作をサポートするBIツール統合によって実現されます。
スタースキーマとは
スタースキーマとは、データベース内のデータを整理することで理解・分析しやすくなった多次元データモデルで、データウェアハウスやデータベース、データマート (Data Mart)、その他のツールに適用できます。スタースキーマの設計は、大規模なデータセットへのクエリを実行するために最適化されています。
1990 年代にラルフ・キンボール (Ralph Kimball)によって発表されたスタースキーマは、反復的なビジネス定義の重複を減らすことによってデータの保存や履歴の管理、データの更新を効率的に行い、データウェアハウスでのデータの集計やフィルタリングを高速に行うことができます。
ファクトテーブルとディメンションテーブル
スタースキーマは、ビジネスデータをディメンション（時間や商品など）とファクト（金額や数量のトランザクションなど）に非正規化するために使用されます。
スタースキーマの中央には 1 つのファクトテーブルがあり、ビジネスのファクト（金額や数量のトランザクションなど）が格納されています。ファクトテーブルは、時間や製品などのディメンションに沿って、他の複数のディメンションテーブルに接続されています。スタースキーマでは、2 つ以上のファクトテーブルとディメンションテーブルを結合することで、ユーザーが適切と考える方法でデータをスライスすることやダイスにすることを可能にします。
非正規化データ
スタースキーマは、一部のディメンションテーブルに冗長なカラムを追加することで、データのクエリや作業を高速化・簡略化しデータを非正規化します。その目的は、データモデルの冗長性（データの重複）を許容することで計算コストのかかる結合演算を回避し、クエリの速度を向上させることにあります。
このモデルでは、ファクトテーブルは正規化されていますが、ディメンションテーブルは正規化されていません。すなわち、ファクトテーブルのデータはファクトテーブル上にのみ存在しますが、ディメンションテーブルには冗長なデータが含まれる可能性があります。
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スタースキーマのメリット
- スタースキーマのようなファクト／ディメンションモデルは、理解も実装もシンプルで、エンドユーザーは必要なデータを容易に見つけられます。また、データマート (Data Mart)やその他のデータリソースに適用できます。
- スノーフレークスキーマのような正規化されたモデルと比較して、スタースキーマはデータにアクセスする際の結合への依存度が低いため、単純なクエリに最適です。
- OLAP モデルによく 適合します。
- スタースキーマは、計算コストのかかる結合を避けようとするため、正規化されたデータと比較してクエリのパフォーマンスが向上します。
スタースキーマと 3NF の違い
3NF（第 3 正規形）とは、正規化によってデータの冗長性を減らす手法であり、完全に正規化されたとみなされるデータベースの標準規格です。データの正規化により、スタースキーマと比べて多くのテーブルを持つのが一般的です。一方で、大規模なテーブル間の結合が増えるため、クエリが複雑になる傾向があります。
リソース
FAQ
1. スタースキーマの構造はどのようになっていますか？
スタースキーマは中央のファクトテーブルと、それに接続される複数のディメンションテーブルで構成されます。
2. スタースキーマにおける「非正規化」の目的は何ですか？
非正規化はディメンションテーブルに冗長なカラムを追加することで、データのクエリ速度を向上させることが目的です。
3. スタースキーマと正規化されたスキーマ（3NF）との主 な違いは何ですか？
スタースキーマはデータの非正規化を進めることでクエリのパフォーマンスを向上させるのに対し、3NFはデータの正規化によって冗長性を最小限に抑えます。