Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
1.2.Modelwielowymiarowy
19
właśniedlasystemówmniejszych,typudatamart.Awięcnawetzagorzaliinmonici
zyskająnapoznaniumodeluwielowymiarowego,opisanegoszczegółowowdalszej
częściksiążki.
Postanowiłamwspomniećotejniespójnościterminologicznejjużteraz,gdyż
czytelnikzainteresowanytematykązpewnościąnatknąłsięwcześniejnaomawiane
określenie,aopisanesprzecznościwywołująintelektualnyzamętnawetwśródspe-
cjalistówzajmującychsięodlathurtowniamidanych.Dobrzejestwięcjaknajszyb-
ciejwprowadzićniecoporządkuwchaotycznyświatsprzecznychdefinicji.
1.2.Modelwielowymiarowy
UważnyczytelnikzpewnościązwróciłuwagęnawystępującewdefinicjiKimballa
określeniaHstrukturywielowymiarowe”iHmodelwielowymiarowy”.Nurtkimballow-
skizakłada,żebazydanychprojektowanenapotrzebyhurtownipowinnybyćzgodne
zmodelemwielowymiarowym,podczasgdyInmonijegouczniowiedopuszczająmo-
delwielowymiarowyprzedewszystkimdlaminihurtowni.Głównącechąróżniącąmo-
delwielowymiarowyodmodeluznormalizowanegojeststopieńnormalizacjidanych.
Modelwielowymiarowyodrzucakoniecznośćnormalizacji,aczkolwieksamRalphKim-
ballprzyznaje,żewmodelutymdanemogąbyćczęściowoznormalizowane.
Itakotostajemyprzedpierwszym,podstawowympytaniem,naktóretrzeba
sobieodpowiedzieć,zanimzaprojektujemychociażbyjednątabelę:jakiewybraćpo-
dejściedogromadzeniadanychwhurtowni?Wielowymiaroweczyznormalizowane?
Oilepodejścieznormalizowanejestpowszechnieznane,literaturadostępna
ibogata,akażdy,ktochoćpobieżnieotarłsięozagadnieniaprojektowaniabazda-
nychzpewnościąmaonimlepszelubgorszepojęcie,otylepodejściewielowymiaro-
weniejesttakpopularne.Zdarzyłomisięspotykaćświetnychprogramistówzwielo-
letnimdoświadczeniemzawodowym,którychwiedzanatentematbyła–delikatnie
rzeczujmując–mglista.Dlategoskoncentrujęsięnaprzybliżeniuideimodeluwielo-
wymiarowegoizwiązanychznimpojęć.
Głównymizaletamimodeluwielowymiarowegojestwydajnośćpobieraniada-
nych(powiedzmytowprost,szybkośćdziałanianiejestnajmocniejsząstronąsilnie
znormalizowanychbazdanych)orazłatwadozrozumieniastruktura.Tadrugacecha
jestszczególnieistotna,gdyżczęstozdarzasię,żezhurtownikorzystająnietechni-
cy,leczludziebiznesu,np.finansiściczypracownicydziałumarketingu,wykorzystu-
jącnietylkogotowe,predefiniowanezestawiania,lecztworząctakżewłasneanalizy
(tzw.raportyadhoc).Osobytakieniechcą–boidlaczegomiałybychcieć–poświę-
caćczasunazgłębianiezawiłych,znormalizowanychstrukturdanych.
Niemajednakniczadarmo.Cenązaczytelnąiprostąstrukturęjestutrata
elastycznościizwiększoneryzykowystąpienianiespójnościdanych.
Oiledobrzezaprojektowaną,znormalizowanąbazędanychdośćłatwojest
rozszerzyć,dodająckolejnetabele,otylerozbudowabazyopartejnamodeluwielo-
