スタースキーマは、データウェアハウスで広く使われるデータモデリングの形式で、中心にファクトテーブル（数値データ）を置き、それを囲むようにディメンションテーブル（属性データ）が配置される構造を指します。この形が星のように見えることから、スタースキーマと呼ばれます。シンプルな構造で、データ分析やクエリの高速化に適しています。
スタースキーマの構成要素:
- ファクトテーブル:主要な数値データ（売上高、販売数など）を格納するテーブルです。
- ディメンションテーブル:ファクトテーブルのデータを分析するための属性情報（商品名、顧客名、地域、日付など）を格納するテーブルです。
スタースキーマの特徴:
- シンプルな構造:ファクトテーブルとディメンションテーブルの2種類で構成され、関係も単純なため、理解しやすい構造です。
- クエリ性能の向上:データが非正規化されているため、複雑な集計や分析クエリを高速に実行できます。
- データ分析の容易さ:目的のデータを容易に見つけ、レポート作成を迅速に行えます。
スタースキーマのメリット:
- データの可視化が容易:ディメンションテーブルによって、ファクトデータの様々な切り口で分析できます。
- データの一貫性を保ちやすい:ディメンションテーブルを共通化することで、データの一貫性を保てます。
- 分析基盤の構築が容易:シンプルな構造のため、データウェアハウスやBIツールとの連携が容易です。
スタースキーマのデメリット:
- データ冗長性:ディメンションテーブルに重複データが発生する可能性があります。
- 更新の複雑さ:ファクトテーブルの更新がディメンションテーブルに影響を与える場合があります。
- 複雑な関係への対応の難しさ:複雑な階層関係や、多対多の関係の分析には不向きです。
スタースキーマの活用例:
販売データ分析、顧客分析、在庫管理、 Webアクセスログ分析。
スタースキーマは、データウェアハウスにおける基本的なデータモデリング手法として、多くの企業で採用されています。
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