Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Проектирование автоматизированной размерной модели: пошаговое руководство
Чтобы начать изучение автоматизированного размерного моделирования, важно сначала получить представление о пространственном моделировании. Размерное моделирование is среди домен самых привилегированный подходы к проектированию для building удобные для аналитики хранилища данных. Впервые представленный в 1996 году, Кимболл"s измерениеal модели данных есть сейчас клювome краеугольные камни современного проектирование и разработка хранилища данных. Ассоциация денормализованной схема звезды уменьшитьs сложность и оптимизироватьs обслуживание исторических данных, производительность запросов, извлечение и потребление для сообщения.
Узнайте больше о размерном моделировании.
С одного взгляда, чтобы предметно-ориентированный измерениеal модель состоит из фактов и денормализованные таблицы измерений соединятьсяed через внешние ключи. Факты cАрри числовая информация о конкретной бизнес-мере/транзакции, например, a главная счет-фактура. Dизмерениеs нести описательные атрибуты за факт, которые в конечном итоге позволяют домен бизнес-аналитика (BI) lда, чтобы легко фильтровать и запрашивать данные для составление отчетов.
Проектирование подходящей многомерной модели данных для вашего хранилища данных, Однако, может быть вызов! Поддержание актуальности модель требуется письмо длинные, сложные сценарии регулярно. Но есть сложный способ создания размерного модаЭлинг, , а затем есть домен Astera way.
Автоматизированное размерное моделирование - Astera Путь
AsteraПодход автоматизированного многомерного моделирования является краеугольным камнем решения для хранения данных, в котором используется сквозная автоматизация посредством разработки без написания кода. Используя продвинутые генераторы кода, AsteraАвтора Построитель хранилища данных автоматизироватьs руководство проектные задачи и повторновестиs габаритная модель время проектирования почти 80%.
Вы wмуравей в знают КАК это делает жизнь разработчикам проще? ПозволятьАвтора посмотреть КАК автвосхищение упрощает сложные данные моделирование задачи, например, определение и настройка измерений и фактов в звездной схеме.
Здесь, у нас есть исходная модель содержащие с разными столы из a транзакционный система основанный на вымышленном Всемирный импортерs база данныхs для Microsoft SQL. Альтернативно это может быть инсценировка/База данных ODS.
Рис. 1. Исходная модель
Шаг 1: Определите факты и измерения:
Просто выберите «Построить размерную модель» из падениевниз МЕНЮ и отметьте соответствующие организации as фактs и размерностьs для схемы звезды.
Рис. 2. Создание функции размерной модели.
То, что вы выбираете в качестве фактов или измерений, зависит в первую очередь от варианта использования отчетов OLAP и типа сущности. Вы также можете автоматически обнаруживать объекты для автоматического деформализовать таблицы схемы для более быстрого получения результатов запросов на уровне BI. Благодаря этому параметру вам не нужно тратить время на денормализацию связанных таблиц вручную.
В этом варианте использования транзакции по счетам были помечены как факты, тогда как описательные атрибуты, например, поставщики, клиенты, позиции на складе и информация о городе, были помечены как вспомогательные измерения.
Рис. 3. Окно конфигурации «Построение размерной модели».
Шаг 2. Настройка фактов и измерений
Другие предварительно созданные параметры в окне включают «Идентификаторы строк», «Параметры дочерних фактов» и раскрывающийся список «Добавить отношения даты и времени».
Если вы хотите использовать идентификаторы строк для хранения исторических данных, у вас есть множество вариантов в измерениях. Здесь идентификатор строки может быть любым из следующих: текущие обозначения записей, номер версии, даты вступления в силу и окончания срока действия, а также диапазон эффективного срока действия.
Аналогично, в окне построителя вы можете добавить измерения даты или времени для включения в модель атрибутов, специфичных для времени.
Откройте окно, и вуаля — ваша схема размерной модели практически готова!
Рис. 4. Размерная модель данных.
Шаг 3: Дальнейшие конфигурации
AsteraВ нашем подходе важна не только гибкость, но и автоматизация!
Автоматизированная трехмерная модель избавляет от всех хлопот, связанных с ручной настройкой. Но не волнуйтесь! Наша многомерная модель данных не высечена на камне. Перед развертыванием модель также можно настроить вручную в соответствии с требованиями вашего сценария использования хранилища данных.
Например, вы можете добавлять новые сущности, переопределять связи, перенастраивать отдельные факты и измерения, добавлять суррогатные ключи и идентификаторы строк.
Аналогичным образом создавайте новые отношения, выбирая идентифицирующие или неидентифицирующие объекты ссылок на панели инструментов и присоединяясь к вашим объектам.
Отдельные ссылки или отношения можно дополнительно настроить в окне «Редактировать отношения».
Рис. 5. Измените типы отношений, имена псевдонимов или добавьте другие внешние ключи.
Кроме того, если вы планирую сделать изменения в сущностях, вы можете получить доступ к разнообразие кредита просто щелкнув правой кнопкой мыши по субъект интереса.
Вы можете переконфигурировать объекты, добавляя суррогатные идентификаторы ключа/строки, изменяя схемы или редактируя имена и типы элементов и т. д.
Наконец, выбрав свойства, вы можете открыть построитель макета объекта и получить доступ к настройкам отдельных столбцов.
Вот что делает построитель макетов для измерения (sтаксы) выглядит как:
Рис. 7. Построитель макетов для отдельных объектов
Конструктор макетов используется перенастроить определенные поля и назначить конкретный факт или измерение роли (в домен форма SCD) для оптимальной производительности запросов и ведения истории.
Наконец, в поле индексов сущностей вы можете добавить индексы, чтобы увеличить скорость поиска на основе полей сущностей.
Рис. 8. Индексы сущностей
На рисунке выше содержится существующий индекс PK_Sales_Customers, который является индексом первичного ключа, присутствующим в базе данных. Для оптимизации индексов вы можете добавлять, удалять или автоматически создавать индексы на основе характеристик полей одним щелчком мыши.
Есть ли еще шаги? Нет, это оно. Звездообразная схема вашей автоматизированной многомерной модели данных готова! Однако важно отметить, что эта модель в настоящее время существует на логическом уровне. Мы можем создать физический уровень в базе данных по нашему выбору, используя передовой инжиниринг особенность, которая снова is действительно просто через Astera'качаться.
Размерное моделирование с Astera Построитель хранилища данных
AsteraАвтоматизированное многомерное моделирование меняет ваш подход к хранению данных. Автоматизируя весь процесс и предоставляя среду без кода для оптимизации моделей, Astera Построитель хранилища данных существенно сокращает время проектирования и разработки. При этом он не теряет аспект гибкости, учитывая множество конфигурация доступные варианты In наш да корпоративного уровнярешение для автоматизации склада.
Узнайте больше о создании схемы базы данных с использованием автоматического прямого проектирования.
