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Sternschema

Die zu analysierenden Daten liegen häufig in einer relationalen Datenbank, welche aus Spalten und Zeilen besteht. Um eine multidimensionale Sicht auf eine relationale Datenbank zu bekommen gibt es diverse Modellierungstechniken. Eine der bekanntesten davon ist das Sternschema. Ziel dieses Datenbankdesigns ist es nicht eine Normalisierung zu schaffen, sondern eine Optimierung auf effiziente Leseoperationen, z.B. im Fall einer Datenbankabfrage. Dabei sind das Data-Warehouse und OLAP-Anwendungen das Hauptanwendungsfeld.

Vorgehen

Die Daten der betrachteten Datenbank werden dazu in zwei Gruppen, einer Faktentabelle und einer Dimensionstabelle aufgeteilt. Es ist jeweils mindestens eine Tabelle beider Gruppen erforderlich.

Die Daten der Faktentabelle sind jene, welche man analysieren möchte. Das können unteranderem Umsatzzahlen oder Verkaufszahlen sein. Die Bezeichnung Sternschema basiert auf der sternförmigen Anordnung der Tabellen. Ein anderer Name für eine Faktentabelle ist Haupttabelle, da sie im Mittelpunkt einer grafischen Darstellung eines Sternschemas steht.

Die Dimensionstabellen enthalten Daten nach denen die Faktentabelle analysiert werden sollen. Somit sind die Daten der Dimensionstabellen die Attribute der Fakt-Daten. Die Dimensionstabellen werden häufig auch Nebentabellen genannt. Vereinfacht ausgedrückt, beschreiben die Dimensionstabellen die einzelnen Fakten.

Jede Tabelle in einem Sternschema besitzt wie bei einem relationalen Datenbankmodell einen Primärschlüssel, der jede Tabelle somit eindeutig identifiziert. Dieser Schlüssel besteht aus einer oder mehreren Spalten und bestimmt jede Zeile eindeutig. Beispiel

Beispiel

In dem erstellten Beispiel wird der Primärschlüssel „Umsatz“ der Faktentabelle durch die Fremdschlüssel „Kunden-ID“, „Produkt-ID“, „Produktkat-ID“ und „Tag-ID“ gebildet. Diese sind zugleich in den jeweiligen Dimensionstabellen Primärschlüssel. Da Werte in einer Faktentabelle mehrfach aufkommen können, aber in der dazugehörigen Dimensionstabelle nur genau einmal vorkommen, liegt eine n:1 Beziehung vor.

Attribute der Dimensionstabelle werden Dimensionsattribute genannt. Mit Hilfe der Dimensionsattribute besteht die Möglichkeit die einzelnen Werte der Dimensionstabellen auf eine Höhe Ebene zusammenzufassen oder die entsprechende Dimension detaillierter zu beschreiben.

Üblicherweise sind die Dimensionstabellen nicht normalisiert, da zwischen den Dimensionsattributen Abhängigkeiten bestehen. Die Faktentabelle hingegen ist immer normalisiert.

Vorteile

  • Durch die einfache Modellierung eines Sternschemas kann dieses leicht verändert oder erweitert werden. Dies kann z.B. Im Fall einer Erweiterung des Data Warehouse zutreffen.
  • Die multidimensionale Datenstruktur wird leicht visualisiert. Das Schema kann den Vorstellungen des Benutzers nach definiert werden. Infolgedessen wird die Arbeit mit einer Datenbank für die Anwender als auch den Entwickler leichter.
  • Hierarchische Beziehungen innerhalb einer Dimension sind leicht darzustellen.
  • ListenpunktEine Modellierung nach den Sternschema bietet eine gute Performance, da die Anfragen für eine Abfrage an die Datenbank reduziert worden sind.

Nachteile

  • Innerhalb der Dimensionstabellen stehen Redundanzen durch das mehrfache Speichern identischer Werte bzw. Fakten.
  • Bei häufigen Abfragen sehr großer Dimensionstabellen entstehen verschlechterte Antwortzeiten.

Viel-Stern Schema

Bei einem Sternschema kann zwischen einem einfachen – und einem Viel- Sternschema unterschieden werden. Der Primärschlüssel einer Faktentabelle eines einfachen Sternschemas wird aus einem oder mehrere Fremdschlüsseln gebildet. Jedoch besteht die Möglichkeit, dass für die Bildung des Primärschlüssels der Faktentabelle die Fremdschlüssel nicht ausreichen. Eine Lösung bietet hier das Viel-Sternschema. Das Viel-Sternschema ermöglicht den Primärschlüssel nicht nur aus Fremdschlüsseln sondern auch aus anderen Werten zu bilden. So kann es auch vorkommen, ein Primärschlüssel ohne Fremdschlüssel gebildet wurde.

Quellen

  • Geisler, Frank (2014): Datenbanken - Grundlagen und Design.
  • Kannowski, Oliver (1999): Projektierung und Konzeption eines Data Warehouses zur Vertriebsunterstützung.
  • Academic dictionaries and encyclopedias - Stand 14.04.2016, http://de.academic.ru/dic.nsf/dewiki/1331443#Nachteile
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konzepte/stern-schema.txt · Zuletzt geändert: 2016/04/14 20:44 von alex0511