
2025 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-22 17:19
ভিতরে তথ্য গুদাম এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা (BI), ক তারকা স্কিমা একটি মাত্রিক মডেলের সহজতম রূপ, যার মধ্যে তথ্য তথ্য এবং মাত্রায় সংগঠিত হয়। একটি ঘটনা হল একটি ইভেন্ট যা গণনা বা পরিমাপ করা হয়, যেমন একটি বিক্রয় বা লগইন। ফ্যাক্ট টেবিলে এক বা একাধিক সংখ্যাসূচক পরিমাপও রয়েছে।
পরবর্তীকালে, কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, ডেটা গুদামে স্নোফ্লেক স্কিমা কী?
ভিতরে তথ্য গুদাম , স্নোফ্লেকিং হল মাত্রিক মডেলিং এর একটি ফর্ম যেখানে মাত্রাগুলি একাধিক সম্পর্কিত মাত্রা টেবিলে সংরক্ষণ করা হয়। ক স্নোফ্লেক স্কিমা তারার একটি বৈচিত্র্য স্কিমা . একটি তারা স্কিমা একটি মাত্রার জন্য সমস্ত বৈশিষ্ট্য একটি অস্বাভাবিক ("চ্যাপ্টা") টেবিলে সঞ্চয় করে।
এছাড়াও, আপনি কীভাবে ডেটা গুদামে একটি তারকা স্কিমা তৈরি করবেন? স্টার স্কিমা ডিজাইন করার ধাপ:
- বিশ্লেষণের জন্য একটি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া চিহ্নিত করুন (যেমন বিক্রয়)।
- পরিমাপ বা তথ্য সনাক্ত করুন (বিক্রয় ডলার)।
- তথ্যের মাত্রা সনাক্ত করুন (পণ্যের মাত্রা, অবস্থানের মাত্রা, সময় মাত্রা, প্রতিষ্ঠানের মাত্রা)।
- প্রতিটি মাত্রা বর্ণনা করে এমন কলামগুলির তালিকা করুন।
একইভাবে কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, ডেটা গুদামের জন্য কোন স্কিমা সেরা?
স্নোফ্লেক স্কিমা | |
---|---|
ডেটাওয়ারহাউসের ধরন | জটিল সম্পর্ক সহজ করার জন্য ডেটাওয়্যারহাউস কোরের জন্য ব্যবহার করা ভাল (অনেক:অনেক) |
যোগদান করে | যোগদানের সংখ্যা বেশি |
মাত্রা টেবিল | এটি প্রতিটি মাত্রার জন্য একাধিক মাত্রা টেবিল থাকতে পারে |
তারকা স্কিমা উদাহরণ কি?
ভিতরে স্টার স্কিমা , ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া ডেটা, যা একটি ব্যবসা সম্পর্কে পরিমাণগত ডেটা ধারণ করে তা ফ্যাক্ট সারণীতে বিতরণ করা হয়, এবং মাত্রা যা ফ্যাক্ট ডেটার সাথে সম্পর্কিত বর্ণনামূলক বৈশিষ্ট্য। বিক্রয় মূল্য, বিক্রয় পরিমাণ, দূরত্ব, গতি, ওজন এবং ওজন পরিমাপ কম উদাহরণ ইন ফ্যাক্ট ডেটা তারকা স্কিমা.
প্রস্তাবিত:
ডেটা গুদামে ক্ষণস্থায়ী ডেটা কী?

ক্ষণস্থায়ী ডেটা এমন ডেটা যা একটি অ্যাপ্লিকেশন সেশনের মধ্যে তৈরি করা হয়, যা অ্যাপ্লিকেশনটি বন্ধ হওয়ার পরে ডেটাবেসে সংরক্ষিত হয় না
ডেটা গুদামে কতক্ষণ ডেটা সংরক্ষণ করা যায়?

10 বছর ফলস্বরূপ, কীভাবে ডেটা গুদামে ডেটা সংরক্ষণ করা হয়? ডেটা সাধারণত হয় একটি ডাটা গুদামে সংরক্ষিত একটি এক্সট্রাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড (ETL) প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, যেখানে উৎস থেকে তথ্য বের করা হয়, উচ্চ মানের রূপান্তরিত হয় তথ্য এবং তারপর একটি মধ্যে লোড গুদাম .
কেন কলাম ওরিয়েন্টেড ডেটা স্টোরেজ সারি ওরিয়েন্টেড ডেটা স্টোরেজের চেয়ে দ্রুত ডিস্কে ডেটা অ্যাক্সেস করে?

কলাম ওরিয়েন্টেড ডাটাবেস (ওরফে কলামার ডাটাবেস) বিশ্লেষণাত্মক কাজের চাপের জন্য বেশি উপযুক্ত কারণ ডেটা বিন্যাস (কলাম বিন্যাস) দ্রুত ক্যোয়ারী প্রসেসিং - স্ক্যান, অ্যাগ্রিগেশন ইত্যাদির জন্য নিজেকে ধার দেয়। অন্যদিকে, সারি ওরিয়েন্টেড ডাটাবেসগুলি একটি একক সারি (এবং এর সমস্ত) সংরক্ষণ করে। কলাম) ধারাবাহিকভাবে
ডেটা গুদামে একত্রীকরণ কী?

ডেটা একত্রীকরণ হল এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে ডেটা সংগ্রহ করা হয় এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য এবং কার্যকরভাবে ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলি অর্জনের জন্য সংক্ষিপ্ত আকারে উপস্থাপন করা হয়। ডেটা একত্রিতকরণ ডেটা গুদামজাতকরণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি প্রচুর পরিমাণে কাঁচা ডেটার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে
ডেটা গুদামে রোল্যাপ এবং মোলাপ কী?

ROLAP মানে রিলেশনাল অনলাইন অ্যানালিটিক্যাল প্রসেসিং যেখানে; MOLAP মানে বহুমাত্রিক অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ। উভয় ক্ষেত্রেই, ROLAP এবং MOLAP ডেটা মূল গুদামে সংরক্ষণ করা হয়। ROLAP প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করে যেখানে, MOLAP MDDB-তে রাখা সীমিত ডেটা সারাংশ নিয়ে কাজ করে