O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Projetando um modelo dimensional automatizado: um guia passo a passo
Para começar nossa exploração da Modelagem Dimensional Automatizada, é essencial primeiro obter uma compreensão da modelagem Dimensional. Modelagem dimensional is entre que o a maioria preferido abordagens de design para prédio armazéns de dados amigáveis para análise. Introduzido pela primeira vez em 1996, Kimball,s dimensãoal modelos de dados tem agora become pilares do moderno projeto e desenvolvimento de data warehouse. A desnormalizado cronograma rígido reduzirs complexidade e otimizars a manutenção de dados históricos, desempenho de consulta, recuperação e consumo para relatando.
Saiba mais sobre modelagem dimensional.
Num relance, um orientado para o assunto dimensãoal modelo consiste em fato e tabelas de dimensões desnormalizadas connected através de chaves estrangeiras. Factos carry informação numérica sobre uma medida/transação comercial específica, por exemplo, a vendas fatura. Dimensãos carregar atributos descritivos pelo fato, que eventualmente permitem que o inteligência de negócios (BI) layer para facilmente filtrar e consultar dados para comunicando.
Projetando o modelo de dados dimensional certo para seu data warehouseNo entanto, pode ser um desafio! Mantendo uma atualização modelo exige escrita scripts longos e complexos regularmente. BUT há uma maneira difícil de fazer mod dimensionalele, e depois há que o Astera way.
Modelagem Dimensional Automatizada - A Astera Maneira
AsteraA abordagem de Modelagem Dimensional Automatizada da é a base da solução de armazenamento de dados, que utiliza automação de ponta a ponta por meio de desenvolvimento sem código. Usando geradores de código avançados, Astera'S Construtor de DW automatizars manual tarefas de design e relevars modelo dimensional tempo de design por quase 80%.
Você wformiga para sabemos como faz a vida de desenvolvedores mais fáceis? Deixei'S Vejo como automação simplifica dados complexos modelagem tarefas, por exemplo, definindo e configurando dimensões e fatos em um esquema de estrela.
Aqui, temos um modelo de origem contendo múltiplo mesas de a transacional . baseado no fictício importador mundials banco de dadoss para MicrosoftSQL. Alternativamente, pode ser um encenação/banco de dados ODS também.
Fig 1. Modelo de origem
- Identifique Fatos e Dimensões:
Simplesmente escolha 'Construir modelo de dimensão' do cairdown cardápio e marca entidades relevantes as fatos e dimensãos para esquema em estrela.
Fig. 2. Construir um recurso de modelo de dimensão
O que você escolhe como fatos ou dimensões depende principalmente do caso de uso do relatório OLAP e do tipo de entidade. Você também pode detectar automaticamente as entidades para desformule as tabelas de esquema para obter resultados de consulta mais rápidos na camada de BI. Com essa opção, você não precisa perder tempo desnormalizando tabelas relacionáveis manualmente.
Neste caso de uso, as transações de fatura foram marcadas como fatos, enquanto os atributos descritivos, por exemplo, fornecedores, clientes, itens de estoque e informações da cidade, foram marcados como dimensões de suporte.
Fig 3. Janela de configuração 'Construir um modelo de dimensão'
Passo 2: Configurando Fatos e Dimensões
Outras opções pré-criadas na janela incluem Identificadores de Linha, Opções de Entidade de Fato Filho e o menu suspenso Adicionar relacionamentos de Data/Hora.
Se você deseja empregar identificadores de linha para manter dados históricos, você tem muitas opções nas dimensões. Aqui, o identificador de linha pode ser qualquer um dos seguintes: designadores de registro atuais, número da versão, datas efetivas e de expiração e intervalo de expiração efetivo.
Da mesma forma, na janela do construtor, você pode adicionar dimensões de data ou hora para incorporar atributos específicos de tempo no modelo.
Prossiga pela janela e voilá — seu esquema de modelo de dimensão está praticamente pronto!
Fig. 4. Modelo de dados dimensionais
- Configurações adicionais
AsteraO jeito da empresa é tanto sobre flexibilidade quanto sobre automação!
O modelo dimensional automatizado elimina todo o incômodo das configurações manuais. Mas não se preocupe! Nosso modelo de dados dimensionais não é imutável. Antes de sua implantação, o modelo também pode ser ajustado manualmente para corresponder aos requisitos de caso de uso do data warehouse.
Por exemplo, você pode adicionar novas entidades, redefinir relacionamentos, reconfigurar fatos e dimensões individuais, adicionar chaves substitutas e identificadores de linha.
Da mesma forma, crie novos relacionamentos selecionando entidades de link de identificação ou não identificação na barra de ferramentas e unindo suas entidades.
Links ou relacionamentos individuais podem ser configurados posteriormente na janela 'Editar relacionamento'.
Fig 5. Alterar tipos de relacionamento, nomes de alias ou adicionar diferentes chaves estrangeiras
Além disso, se você planeja fazer mudanças nas entidades, você pode acessar um variedade de opções apenas clicando com o botão direito do mouse no entidade de interesse.
Você pode reconfigurar entidades adicionando identificadores de chave/linha substitutos, alterando esquemas ou editando nomes e tipos de elementos, etc.
Por fim, ao selecionar as propriedades, você pode abrir o construtor de layout de uma entidade e acessar as configurações de colunas individuais.
Isto é o que o construtor de layout para uma dimensão (staques) parece:
Fig 7. Construtor de Layout para Entidades Individuais
O construtor de layout é usado reconfigurar campos específicos e atribuir fato ou dimensão específica papéis (em que o forma de DCS) para desempenho de consulta ideal e manutenção do histórico.
Por fim, no campo de índices de entidade, você pode adicionar índices para aumentar a velocidade de recuperação com base nos campos de entidade.
Fig 8. Índices de entidades
A figura acima contém um índice existente, 'PK_Sales_Customers', que é um índice de chave primária presente no banco de dados. Para otimizações de índice, você pode adicionar, excluir ou gerar índices automaticamente com base nas características do campo com apenas um clique.
Existem mais etapas? Não, é isso. o esquema em estrela do seu modelo de dados dimensionais automatizado está pronto! No entanto, é importante observar que esse modelo existe atualmente em um nível lógico. Podemos criar uma camada física no banco de dados de nossa escolha usando o engenharia avançada característica, que novamente is realmente simples através Asteracaminho.
Modelagem Dimensional com Astera Construtor de DW
AsteraA modelagem dimensional automatizada da é transformadora para a forma como você aborda o armazenamento de dados. Ao automatizar todo o processo e fornecer um ambiente sem código para otimizações de modelo, Astera Construtor de DW reduz significativamente o tempo de design e desenvolvimento. Além disso, não perde o aspecto de flexibilidade, dada a abundância de • Configuração opções disponíveis In nosso da de nível empresarialta solução de automação de armazém.
Saiba mais sobre a geração de esquema de banco de dados usando a engenharia avançada automatizada.
