Проектирование многомерных моделей (схема "звезда")

В этом разделе собраны ссылки на многочисленные статьи по проектированию многомерных моделей с использованием подхода "схема звезда".

• Исследование схемы «звезда» (на русском языке) - в этой короткой статье приводится несколько характеристик модели данных "звезда" на примере учебной базы данных из поставки Microsoft SQL Server.
• Особенности построения информационных хранилищ (на русском языке) - при реализации проектов построения хранилищ данных возникает ряд общих задач, независящих от предметной области: проектирование структуры, актуализация агрегатных значений. В статье рассмотрены возможные пути решения этих задач и способы реализации иерархических измерений.
• A Dimensional Modeling Manifesto - статья Ральфа Кимбала, призванная повысить популярность подхода Dimensional Modeling для моделирования хранилищ данных. Ральф Кимбал является самым известным поуляризатором данного подхода, который прочно укрепился в мире хранилищ данных. В своей статье Кимбал обсуждает преимущества своего подхода перед традиционным способом моделирования данных (ER-диаграммы). Рекомендую почитать на эту тему книги Ральфа Кимбала.
• There Are No Guarantees - Ральф Кимбал продолжает критиковать ER-диаграммы.
• Fact Tables and Dimension Tables - Ральф Кимбал вводит основные определения многомерного моделирования.
• Star Schema 101: A Pictorial Introduction to Dimensional Modeling (48 килобайт, архив в формате WinZIP) - в данной презентации обсуждаются проблемы многомерного моделирования в присутствии агрегированных данных. Сравниваются классическая схема "звезда" с хранением детальных и агрегированных данных в одной таблице и использованием индикатора уровня, схема "созвездие" (использование отдельных таблиц фактов для хранения агрегированных данных) и схема "снежинка" (нормализация таблиц размерностей и использование отдельных таблиц фактов для хранения агрегированных данных).
• Rating Your Dimensional Data Warehouse - Ральф Кимбал формулирует первые 12 критериев, которым должно удовлетворять многомерное хранилище данных.
• Is Your Dimensional Data Warehouse Expressive? - продолжение предыдущей статьи. Описание критериев 13-20.
• Data Warehouse Role Models - Ральф Кимбал делится опытом по поводу того, что делать когда одно измерение должно несколько раз использоваться в таблице фактов. В этот раз Кимбал отходит от своей принципиальной борьбы с нормализацией и допускает превращение схемы "звезды" в схему "снежинка".
• A Trio of Interesting Snowflakes - Ральф Кимбал обсуждает классические случаи многомерного моделирования, в которых целесообразно применять схему "снежинка", а не схему "звезда" (которую он консервативно отстаивал в течение нескольких лет). Многомерное моделирование подробно обсуждается в книгах по моделированию.
• Stars: A Pattern Language for Query Optimized Schema - статья посвящена классификации типичных фрагментов моделей типа схема "звезда".
• Hidden Complexities in a Simple Star Schema - автор обсуждает проблемы отношений многие-ко-многим внутри измерений при проектировании схемы "звезда".
• Managing Helper Tables. A careful look at many-to-many relationships between important dimensions - статья Ральфа Кимбала, посвященная моделированию отношений многие-ко-многим между измерениями.
• Help for Hierarchies - ещё одна статья Ральяфа Кимбала, посвящённая вспомогательным таблицам для иерархических измерений.
• Help for Dimensional Modeling - и ещё одна статья Ральфа Кимбала о вспомогательных таблицах.
• Retyping Slowly Changing Dimensions - интересная статья, позволяющая взглянуть по-новому на принципы медленно изменяющихся размерностей, введенные Ральфом Кимбалом. Оказывается, не все так просто, как казалось в начале.
• Fact Tables for Text Document Searching - в данной статье речь идёт об использовании показателей похожести текстов для проведения поиска в больших массивах документов.
• The Keyword Dimension - рассматриваются вопросы проектирования измерения КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО для архива исторических писем.
• Mystery Dimensions - как разобраться с источником, представляющим собой плоскую таблицу с большим количеством полей и построить на его основе многомерную модель.
• Many Alternate Realities - в статье идёт речь о комбинировании типов 2 и 3 медленно изменяющихся измерений.
• When A Slowly Changing Dimension Speeds Up - Ральф Кимбал обсуждает проблему медленно изменяющихся измерений, скорость изменений которых возрастает.
• The Special Dimensions Of the Clickstream - описываются измерения, которые можно использовать для анализа веб-трафика.
• Clicking with Your Customer - Ральф Кимбал рассматривает вопросы проектирования витрины данных для анализа веб-трафика.
• The Market Basket Data Mart - в статье обсуждается проектирование витрины данных для проведения анализа потребительской корзины.
• Think Globally, Act Locally - Ральф Кимбал рассматривает вопросы проектирования хранилилища данных, поддерживающего различные часовые пояса, различные календари и различные валюты.
• Human Resources Data Marts - Ральф Кимбал рассматривает вопросы проектаирования витрины данных для анализа данных о персонале организации.
• It's Time for Time - Ральф Кимбал рассуждает о важности измерения ВРЕМЯ в хранилище данных.
• Factless Fact Tables - Ральф Кимбал обсуждает таблицы покрытия - таблицы фактов, в которых факты отсутствуют.
• Data Warehouse Insurance - учебный пример проектирования хранилища данных для страховой компании.
• What Not to Do - Ральф Кимбал обсуждает ошибки, которых нужно избегать при проектировании хранилищ данных.
• The Unity Dimension - автор рассказывает о концепции unity dimension, объединении различных измерений, которые выполняют одну и ту же роль в таблице фактов.
• What Changed? - автор рассказывает о том, как усилить измерение типа SCD 2 чтобы иметь возможность отвечать на вопросы, на которые изначально нельзя ответить при использовании схемы SCD 2.
• Tricky Time Spans - Ральф Кимбал обсуждает особенности измерения ВРЕМЯ, связанные с интервалами времени.
• The Soul of the Data Warehouse, Part 3: Handling Time - в данной статье Ральф Кимбал приводит краткий обзор основных приёмов работы со временем в хранилище данных
• Slowly Changing Dimensions Are Not Always as Easy as 1, 2, 3 - в статье рассказывается о различных гибридных медленно изменяющихся измерениях (комбинирование типов SCD 1, 2 и 3).
  

Для удобства отслеживания новых публикаций на сайте рекомендую подписаться на рассылку или подписаться на канал RSS.

Если вы нашли в сети интересные ссылки на ресурсы по технологиям хранилищ данных, OLAP, CRM или data mining, и хотите поделиться ими с другими, присылайте их. Я с удовольствием размещу их на этом сайте.