Was ist Star Schema? Vorteile und Nachteile

Was ist ein Sternschema?

Das 1996 von Ralph Kimball eingeführte Sternschema ist eine mehrdimensionale Datenmodellierungstechnik. Es ist der einfachste Schematyp, den Unternehmen verwenden Data Warehousing.

Dem Namen nach ist ein Sternschema in der Visualisierung wie ein Stern. In der Mitte befindet sich eine Faktentabelle, an die viele Dimensionstabellen angehängt sind. Diese einfache, denormalisierte Struktur macht die Datenabfrage sehr effizient.

Sternschema mit Fakten- und Dimensionstabellen

Star-Schema-Struktur: Fakten- und Dimensionstabellen

Faktentabellen

Faktentabellen oder Faktenentitäten dienen als Herzstück des Star-Schemas. Eine typische Faktentabelle enthält quantitative Daten oder Metriken, die Geschäftsereignisse, Transaktionen oder Messungen darstellen. Bei diesen Fakten handelt es sich in der Regel um numerische Werte, beispielsweise Umsatz, Gewinn oder verkaufte Einheiten.

Unten sehen wir ein Beispiel einer Faktentabelle. Es enthält messbare Fakten wie den Preis einer verkauften Einheit und die Umsatzsteuer.

Maßtabellen

Dimensionstabellen sind Hilfstabellen, die Kontext und beschreibende Attribute für die Daten in der Faktentabelle bereitstellen. Sie helfen bei der Beantwortung von Fragen wie „Wer“, „Was“, „Wann“, „Wo“ und „Wie“ im Zusammenhang mit Geschäftsveranstaltungen. Dimensionstabellen enthalten kategorische Daten wie Kundennamen, Produktkategorien, Zeiträume und geografische Standorte.

Beispiel: Die beiden Dimensionstabellen unten liefern Details zu den Produktinformationen in der Faktentabelle oben.

Dimensionstabelle für Datum

Dimensionstabelle für Store

Vorteile der Verwendung von Sternschemata

1. Vereinfachte Abfrage: Sternschemata sind leicht zu verstehen und zu implementieren. Ihre denormalisierte Struktur reduziert die Anzahl der zum Abrufen von Daten erforderlichen Verknüpfungen. Dies vereinfacht und führt zu einer schnelleren Datenaggregation und Berichterstattung.

2. Schnellere Leistung: Die reduzierte Verknüpfungskomplexität und die effiziente Indizierung von Fakten- und Dimensionstabellen verbessern den Datenabruf. Dies ist besonders wichtig für Entscheidungsträger, die einen schnellen Zugriff auf Erkenntnisse benötigen.
3. Intuitive Analyse: Sternschemata ermöglichen eine intuitive und unkomplizierte Datenanalyse. Benutzer können Beziehungen und Hierarchien zwischen Dimensionen leicht verstehen.
4. Robuster Support: Sternschemata bieten Unterstützung für OLAP-Strukturen wie Datenwürfel – mehrdimensionale Arrays, die zur Verbesserung der Datenanalyse verwendet werden.

Nachteile der Verwendung von Sternschemata

1. Mangelnde Integrität: Eine Denormalisierung kann zu Datenredundanz führen. Dimensionsattribute werden häufig in mehreren Datensätzen innerhalb einer Dimensionstabelle wiederholt, was zu Problemen mit der Datenqualität führen kann. Da bei der Denormalisierung Daten dupliziert werden, können häufige Änderungen auch dazu führen, dass bestimmte Tabellen veraltete Informationen anzeigen.
2. Erhöhte Kosten: Das Hinzufügen redundanter Daten erhöht die Rechen- und Speicherkosten. Dies kann besonders problematisch sein, wenn große Datenmengen verarbeitet werden.
3. Begrenzte Flexibilität: Sternschemata sind relativ weniger robust als normalisierte Strukturen, da sie für bestimmte Anwendungsfälle erstellt werden. Andere Ansätze könnten für komplexe Abfragen mit mehreren Verknüpfungen effektiver sein.
4. Wartungsschwierigkeiten: Da sich Daten im Laufe der Zeit ändern, kann die Pflege eines Sternschemas eine Herausforderung darstellen. Aktualisierungen von Dimensionsattributen erfordern möglicherweise Änderungen an mehreren Stellen.

Wann sollte das Star-Schema verwendet werden?

Diese dimensionale Modellierungstechnik ist die beste Option, wenn:

• Benutzer haben ein klares Verständnis der erforderlichen Daten. Zum Beispiel: die Anzahl der verkauften Produkte nach Bundesstaat.
• Die Daten sind strukturiert und quantitativ mit einigen kategorialen Attributen.
• Sie benötigen die Daten schnell und einfach, ohne mehrere Verknüpfungen erstellen zu müssen. Die Abfrageleistung hat oberste Priorität.
• Datenredundanz wird kein Problem sein.

Analysten und Geschäftsanwender, die eine höhere Datenstabilität wünschen, können sich für einen stärker normalisierten Ansatz entscheiden. Das Snowflake-Schema ist eine Erweiterung des Sternschemas – es besteht aus einem normalen Sternmodell mit zusätzlichen Unterdimensionstabellen.

Snowflake-Schemas verwenden einen stärker normalisierten Ansatz, der für weniger Redundanz und komplexere Abfragen geeignet ist.

Erfahren Sie mehr über die Vor- und Nachteile von Sternschema vs. Schneeflockenschema und wann man sie verwendet.

Fazit

Sternschemata sind nur ein Ansatz dafür dimensionale Modellierung. Andere Ansätze wie Snowflake und 3NF werden ebenfalls häufig beim Aufbau von Data Marts und Data Warehouses verwendet. Die wichtige Aufgabe für Datenteams besteht darin, basierend auf ihrem Anwendungsfall und ihren Ressourcen den besten Ansatz zu finden.

Die Auswahl der richtigen Modellierungstechnik ist für die Automatisierung von Data Warehousing- und BI-Initiativen von entscheidender Bedeutung. Sehen Sie sich unseren Toolkit-Leitfaden zum Erstellen effektiver Datenmodelle und Pipelines für die Data-Warehouse-Automatisierung und zur Verbesserung Ihrer Berichterstattung und Analyse an.

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