데이터 마트랑 웨어하우스의 차이점에 대해서 알아보자
데이터 웨어하우스
ODS를 통해 정제된 데이터가 분석과 보고서 생성을 위해 적재되는 데이터 저장소
데이터 웨어하우스와 ODS의 비교
ODS에는 최신의, 소규모 데이터가 적재된다. 지속적으로 갱신되어 데이터베이스의 현재 상태를 반영하고, 모든 상태를 처리할 수 있게 설계된다. 하지만 데이터 웨어하우스에는 오래된 데이터부터 최신 데이터까지 모두 적재되는 대규모 데이터가 들어있고, 단순히 적재와 접근 중심의 기능만 구현되어 있다.
특징
- 주제 중심성 : 실 업무 관련한 항목을 기준으로 구조화됨. 최종사용자도 이해하기 쉬운 형태
- 영속성,비휘발성 : 최초 저장 이후에는 읽기 전용의 속성을 가지며 삭제되지 않음
- 통합성 : 기관, 조직이 보유한 대부분의 운영데이터의 통합본
- 시계열성 : 시간순에 의한 이력데이터를 보유
데이터 웨어하우스의 모델링 기법
스타 스키마(성형)
단일 사실 테이블(fact table)을 중심으로 한 다수의 차원테이블(dimensional table)로 구성된다. 전통적인 관계형 데이터베이스를 통해 다차원 데이터 베이스 기능을 구현할 수 있다.
사실 테이블은 제3정규형으로, 차원테이블은 제2정규형으로 모델링하는 것이 일반적이다.
- 장점 : 복잡도가 낮아 이해가 쉽다. 쿼리 작성이 용이하고 조인 테이블 개수가 적다
- 단점 : 비정규화에 따른 데이터 중복으로 인해 시간이 많이 소요됨
스노우 플레이크 스키마(눈덩이형)
스타 스키마의 차원테이블을 제3정규형으로 정규화한 형태
- 장점 : 중복이 제거되어 빠르게 적재할 수 있다.
- 단점 : 복잡하고 조인 테이블의 개수가 많아 쿼리 작성이 어렵다.
데이터마트
데이터 웨어하우스의 축소판으로 데이터의 한 부분에서 사용자가 관심을 갖는 데이터들을 담은 작은 규모의 데이터 웨어하우스를 말한다. 쇼핑몰의 장바구니와 유사..
배우는중인 두리