Fact Constellation Schema có nghĩa là hai hoặc nhiều bảng dữ kiện chia sẻ một hoặc nhiều dimension. Nó còn được gọi là Galaxy schema.
Fact Constellation Schema thực tế mô tả cấu trúc logic của data warehouse hoặc data mart liệu. Fact Constellation Schema thực có thể thiết kế với một bộ sưu tập các bảng dimension không chuẩn hóa, được chia sẻ và được chia sẻ.
Fact Constellation Schema là một thiết kế cơ sở dữ liệu phức tạp, rất khó để tóm tắt thông tin. Lược đồ Fact Constellation Schema có thể triển khai giữa các bảng Dữ kiện tổng hợp hoặc phân tách một bảng Dữ kiện phức tạp thành các bảng Dữ kiện đơn giản độc lập.
Ví dụ: Một Fact Constellation Schema thực tế được hiển thị trong hình bên dưới.
Lược đồ này xác định hai bảng dữ kiện, bán hàng và giao hàng. Bán hàng được xem xét theo bốn khía cạnh, đó là thời gian, mặt hàng, chi nhánh và địa điểm. Lược đồ chứa một bảng dữ kiện về doanh số bán hàng bao gồm các khóa cho từng dimension trong số bốn dimension, cùng với hai thước đo: Rupee_sold và unit_sold. Bảng vận chuyển có năm dimension hoặc các khóa: item_key, time_key, shipper_key, from_location và to_location, và hai thước đo: Rupee_cost và units_shipped.
Nhược điểm chính của Fact Constellation Schema thực tế là nó là một thiết kế khó khăn hơn vì nhiều biến thể cho các loại tập hợp cụ thể phải được xem xét và lựa chọn.
Ứng dụng Data Warehouse
Các lĩnh vực ứng dụng của kho dữ liệu là:
Information Processing
Nó giải quyết việc truy vấn, phân tích thống kê và báo cáo thông qua bảng, biểu đồ hoặc đồ thị. Ngày nay, xử lý thông tin của kho dữ liệu là xây dựng các công cụ truy cập dựa trên web với chi phí thấp, thường được tích hợp với các trình duyệt web.
Analytical Processing
Nó hỗ trợ các xử lý phân tích trực tuyến khác nhau như xem chi tiết, cuộn lên và xoay vòng. Dữ liệu lịch sử đang được xử lý ở cả định dạng tóm tắt và chi tiết.
OLAP được triển khai trên kho dữ liệu hoặc siêu thị dữ liệu. Mục tiêu chính của OLAP là hỗ trợ truy vấn đặc biệt cần thiết để hỗ trợ DSS. Cái nhìn đa chiều về dữ liệu là nền tảng cho ứng dụng OLAP. OLAP là một dạng xem hoạt động, không phải là một cấu trúc dữ liệu hoặc lược đồ. Bản chất phức tạp của các ứng dụng OLAP đòi hỏi một cái nhìn đa chiều về dữ liệu.
Data Mining
Nó giúp phân tích thiết kế và liên kết ẩn, xây dựng các mô hình khoa học, phân loại và dự đoán vận hành cũng như thực hiện các kết quả khai thác bằng cách sử dụng các công cụ trực quan.
Khai phá dữ liệu là kỹ thuật thiết kế các tương quan, mẫu và xu hướng mới cần thiết bằng cách thay đổi thông qua lượng lớn bản ghi lưu trong kho lưu trữ, sử dụng công nghệ nhận dạng mẫu cũng như các kỹ thuật thống kê và toán học.
Đây là giai đoạn lựa chọn, thăm dò và mô hình hóa lượng thông tin khổng lồ để xác định các quy luật hoặc quan hệ mà thoạt đầu chưa biết để truy cập các kết quả chính xác và hữu ích cho chủ sở hữu cơ sở dữ liệu.
Đó là quá trình kiểm tra và phân tích, bằng các phương tiện tự động hoặc bán tự động, số lượng lớn các bản ghi để phát hiện ra các mẫu và quy tắc có ý nghĩa.
Chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ về Xây dựng Kho dữ liệu Data Warehouse/ Xây dựng Báo cáo Power BI cho các doanh nghiệp lớn như: Nakagawa, Mutoshi, Tinh Vân Group,….. đăng ký ngay để được Demo và tư vấn miễn phí dành riêng cho doanh nghiệp của bạn.
