Video: SQL Einführung - SQL 1 ● Gehe auf SIMPLECLUB.DE/GO & werde #EinserSchüler 2025
Ihre Data-Warehousing-Umgebung oder ein spezifischer Datamart Data Warehouse Feed kann die Aufgabe haben, eine endliche und vorhersagbare Menge von Berichten zu generieren. Hier ist ein Ansatz zum Entwerfen einer relationalen Datenbank, um diese Mission zu unterstützen, basierend auf dem Prinzip der Datenbank-Denormalisierung , oder im Interesse der Leistungseffizienz absichtlich gegen gute relationale Datenbank-Entwurfsprinzipien verstoßen.
Die Denormalisierung eignet sich am besten für schnelle Lösungen, , bei denen ein relationales Data Warehouse oder ein Data Mart schnell in Betrieb genommen werden muss. Beispielsweise könnten Sie eine denormalisierte relationale Datenbank für eine spezifische -Charter erstellen, um eine bestimmte Gruppe von Berichten zu erstellen, die nicht mehr als Ergebnis einer Legacy-Systemmigrationsbemühung verfügbar sind.
Obwohl die Denormalisierung keine Sackgasse ist, erzeugt sie sehr viele doppelte Daten, und die Datenbankstrukturen, die Sie erstellen, haben nicht viel Flexibilität. Darüber hinaus haben Sie möglicherweise (zusätzlich zu Ihren Standardberichten) nur eingeschränkte Abfragefunktionen, da diese Funktionen eng mit den Berichtsstrukturen verknüpft sind, die im Tabellendesign formalisiert sind. Dennoch sollten Sie diesen Ansatz ausprobieren.
Ein einfaches Beispiel für die Denormalisierung, das in der Abbildung gezeigt wird, zeigt, wie die Quellendatenbanktabellen in einer Anwendung aussehen, die die Vertriebsleistung nachverfolgt. Diese Tabellen sind in erster Linie nach ist normalisiert).
Um das im unteren Teil der Abbildung gezeigte Berichtsformat zu unterstützen, werden die Quellstrukturen in eine denormalisierte Tabelle abgebildet, aus der der Bericht generiert werden kann, ohne dass Tabellen hinzugefügt werden müssen. (Um es einfacher auszudrücken, Ihr Bericht läuft sehr schnell.)
Hinweis : Ein Beispiel aus der Praxis würde viel mehr Tabellen (von 10 bis 50 oder mehr) und viel mehr Berichte umfassen als in der Abbildung gezeigt. Diese Figur sollte jedoch die Idee vermitteln.
Alternativ können Sie die Prinzipien und Techniken der Maßkonstruktion befolgen. Da RDBMS jetzt deutlich weniger Probleme mit dimensionsorientierten Strukturen als in der Vergangenheit haben, erhalten Sie wahrscheinlich eine angemessene Leistung für Ihre Berichtsanforderungen und haben dennoch die Flexibilität, eine große Vielfalt von mehrdimensionalen Ad-hoc-Abfragen zu unterstützen.
Für eine rasche Bereitstellung, die auf Berichte ausgerichtet ist, sollten Sie zumindest den Entwurf für relationalen Daten in Betracht ziehen.
