데이터베이스 다차원 모델링: Difference between revisions

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;Database Dimensional Modeling
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== 종류 ==
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* 비교
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! 구분 !! 스타 스키마 !! 눈송이 스키마
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| 장점
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* 모델이 단순하여 이해 쉬움
* 계층 구조 정의 용이
* 응답 성능 향상(조인이 적음)
* 메타 데이터 단순
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* 무결성 유지에 유리
* 애플리케이션 유연성 증가
* 데이터 중복성 최소화
* 저장 공간 효율
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| 단점
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* 집계 데이터 추출 성능 낮음
* 자료 불일치 위험
* 중복 데이터로 인한 용량 증가
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* 구조가 복잡하여 이해 어려움
* 관리 테이블 수 증가
* 조인이 많아서 응답 성능 낮음
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=== 스타 스키마 ===
=== 스타 스키마 ===
;Star Scheme
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;Snowflake Scheme
;Snowflake Scheme
[[파일:눈송이스키마.png|400px]]
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== 기술사 기출 ==
* [http://q.fran.kr/문제/5430 정보관리기술사 114회 3교시]
== 같이 보기 ==
* [[데이터 웨어하우스]]

Latest revision as of 20:43, 10 May 2020

Database Dimensional Modeling

구성[edit | edit source]

  • 사실(Fact)
  • 차원(Dimension)
  • 속성(Attribute)
  • 계층(Hierarchies)

종류[edit | edit source]

  • 비교
구분 스타 스키마 눈송이 스키마
장점
  • 모델이 단순하여 이해 쉬움
  • 계층 구조 정의 용이
  • 응답 성능 향상(조인이 적음)
  • 메타 데이터 단순
  • 무결성 유지에 유리
  • 애플리케이션 유연성 증가
  • 데이터 중복성 최소화
  • 저장 공간 효율
단점
  • 집계 데이터 추출 성능 낮음
  • 자료 불일치 위험
  • 중복 데이터로 인한 용량 증가
  • 구조가 복잡하여 이해 어려움
  • 관리 테이블 수 증가
  • 조인이 많아서 응답 성능 낮음

스타 스키마[edit | edit source]

Star Scheme

스타스키마.png

눈송이 스키마[edit | edit source]

Snowflake Scheme

눈송이스키마.png

기술사 기출[edit | edit source]

같이 보기[edit | edit source]

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