Porquê usar star schema?
Embora o Star Schema ocupe mais espaço em disco, ele é mais fácil de implementar e acabou sendo mais utilizado porque além de hoje em dia o espaço ser muito barato, ele permite entregar projetos por pedacinhos. Você pode criar um assunto ou departamento em uma estrela para só depois projetar outro, e assim por diante.
Qual a diferença entre star schema e Snowflake?
No modelo Star, todas as tabelas de dimensões necessárias têm apenas chaves estrangeiras nas tabelas de fatos. O modelo Snowflake possui mais junções entre a tabela de dimensões e a tabela de fatos, portanto, o desempenho é mais lento.
Qual a desvantagem do esquema Snow Flake?
Considerando-se as opções snowflake e star schema, qual a desvantagem de se utilizar, nessa situação, a modelagem snowflake? Na modelagem snowflake, a manutenção dos dados dimensionais se torna mais dispendiosa, tendo em vista que as tabelas dimensionais não estão normalizadas.
Como fazer um star schema?
Para melhor explicar o que é FATO, DIMENSÃO e GRANULARIDADE, vamos ver cada dos 4 passos para a modelagem da metodologia Star Schema.
4 de mar. de 2022
O que é um modelo estrela?
O Star schema ou esquema em estrela é uma metodologia de modelagem de dados utilizada do desenho de um Data warehouse. Os dados são modelados em tabelas dimensionais ligadas a uma tabela de fatos. As tabelas dimensionais contêm as características de um evento.
O que é esquema floco de neve?
Esquema de floco de neve é o tipo de esquema em estrela que inclui a forma hierárquica de tabelas dimensionais. Nesse esquema, há uma tabela de fatos composta por várias tabelas de dimensão e subdimensão conectadas por meio de uma chave primária e externa à tabela de fatos.
Quem criou o Star Schema?
Ralph Kimball
O Star Schema (Figura 1) é, sem dúvidas, o modelo mais difundido e utilizado na criação de um Data Warehouse (DW). Este foi um modelo proposto por Ralph Kimball com o objetivo de simplificar a visualização dimensional, facilitando a distinção entre as dimensões e aos fatos.
O que é Snowflake data warehouse?
A Snowflake Computing anunciou que o Snowflake Elastic Data Warehouse, um software como serviço que disponibiliza um data warehouse SQL baseado no Amazon Web Services, está disponível para clientes em geral.
O que é tabela fato e tabela dimensão?
Tabela fato é a tabela no Power BI com uma quantidade enorme de linhas, e que representa os fatos de uma empresa, que podem se repetir ou não. A tabela dimensão é a tabela que vai auxiliar a tabela fato com dados complementares ou explicativos, e que possui informações que não se repetem.
O que é um data warehouse e quais são suas características?
Um data warehouse se caracteriza por ser um sistema ativo de prospecção e tratamento de dados para atender a finalidades específicas. É diferente, portanto, dos data lakes, que são repositórios de dados não estruturados de baixo custo e sem uma aplicação em especial.
Quanto maior a granularidade?
Quando falamos de menor granularidade, ou granularidade fina, significa maior detalhamento (menor sumarização) dos dados. Maior granularidade, ou granularidade grossa, significa menor detalhamento (maior sumarização). Assim podemos notar que a granularidade e o detalhamento são inversamente proporcionais.
O que significa tabela de fatos?
Tabela de fatos ou tabelas de factos é a tabela dominante de um esquema de modelagem tipo estrela (Star Schema), criado pelo Dr. Ralph Kimball, em um modelo multidimensional, e tem como característica principal a presença de dados altamente redundantes para se obter um melhor desempenho.
O que determina uma tabela de fato dentro da matriz dimensão indicador?
Por meio da matriz, você irá verificar quais indicadores deverá unir em uma tabela fato, pelos que utilizarão as mesmas dimensões. Na criação da tabela fato colocará as chaves primárias como os códigos das respectivas dimensões e os indicadores que compoem esta tabela fato como campos.
São características do data warehouse?
Quais as principais características de um data warehouse Em um DW, são compilados dados relacionais de sistemas transacionais, aplicativos voltados a negócios e bancos de dados operacionais. Os dados precisam ser de qualidade e organizados. Permite consultas mais ágeis, graças à tecnologia de armazenamento local.
