Datenmodellierung
Keine Grenzen
EXASolution schränkt Sie nicht auf ein bestimmtes Datenmodell ein. Dank dem ausgefeilten Optimizer, der keine Berschränkung in der Anzahl oder Komplexität an Joins kennt, kann mit Star-, Snowflake-, Galaxy- oder anderen Datenmodellen gearbeitet werden.
Best practices mit EXASolution
Als Datenbankentwickler besitzen Sie eine große Auswahl an Möglichkeiten, um das günstigste Datenbankmodell auszuwählen.
Ich habe bereits ein erprobtes Datenbank-Design. Muss ich das jetzt verwerfen?
Existierende Designs können in der Regel eins-zu-eins übernommen werden, um den Migrationsaufwand zu minimieren.
Ich will unser Data Warehouse neu aufsetzen bzw. ein neues implementieren. Was für ein Modell empfehlen sie?
Wir empfehlen, sich auf das logische Modell zu konzentrieren, und es dann als physisches Datenmodell zu übernehmen. Gewöhnlich liefert ein vollnormalisiertes Modell die besten Ergebnisse in Bezug auf Datenredundanz und Change Management.
Soll ich detaillierte oder voraggregierte Daten in das Data Warehouse einfügen?
Für maximale Flexibilität in zukünftigen Analysen sollten detaillierte Daten eingefügt werden. Daten, die nicht von Abfragen berührt werden, verlangsamen das System nicht.
Einzelne Benutzergruppen meiner Organisation haben spezielle Sichten auf die Daten. Manche von Ihnen benötigen nur aggregierte Daten oder erhalten Standard Reports. Sie sind nicht gewillt, sich mit einer hohen Anzahl an Tabellen und komplexen Beziehungen auseinanderzusetzen. Wie kann ich deren Anforderungen erfüllen, wenn ich ein normalisiertes Datenmodell mit detaillierten Daten befüllt habe?
Um die Anforderungen verschiedener Benutzergruppen zu erfüllen und sie mit speziellen (und oft vereinfachten) Sichten zu versorgen, empfehlen wir den Einsatz von Views (Virtualle Data Marts)
- anstatt die Daten während des ETL-Prozesses zu aggregieren
- anstatt (un)abhängige Data Marts zu erstellen
- anstatt denormalisierte Tabellen anzulegen
Wir stellen ein Data Warehouseals Dienst für unsere Kunden bereit. Wie kriege ich die EXASolution Datenbank mandantenfähig?
Als Datenbankentwickler steht Ihnen ein breites Spektrum zur Verfügung, angefangen von isolierten Daten bis hin zu gemeinsamer Datenhaltung. Um eine optimale Entscheidung zu treffen, sollten auch technische und betriebswirtschaftliche Aspekte betrachtet werden. Die gängigsten Designs zur Mandantenfähigkeit werden hier erläutert.
Wir haben eine Menge historischer Daten, die nur sehr selten benutzt werden. Wie geht EXASolution damit um?
Durch die blockweise Speicherung auf Spaltenbasis müssen nur die Daten in den Hauptspeicher geladen werden, die tatsächlich von Abfragen benutzt werden. Historische Daten, Kommentarspalten und unbenutzte Tabellen beeinflussen die Performance daher nicht.
