Modèle flocon de mais

Cela nous amène à la fin du schéma Star vs flocon de neige schéma débat-mais comment savez-vous lequel utiliser? Il correspond à une approche de flocon de neige une fois que toutes les informations sont divisées en niveaux de regroupement appropriés, il est normalisé. Les jours sont les grains de temps plus petits qui seront présents dans la table de faits. J`ai utilisé un nombre (comme date) qui correspond à la clé de substitution (mais j`aurais pu utiliser une séquence numérique ainsi). L`image suivante pourrait correspondre au modèle dimensionnel principal où la dimension temporelle a été tirée. Vous pouvez voir deux dimensions normalisées, temps et géographie. L`entrepôt de données de Snowflake n`est pas construit sur une base de données existante ou sur une plate-forme logicielle «Big Data» telle qu`Hadoop. L`entrepôt de données Snowflake utilise un nouveau moteur de base de données SQL avec une architecture unique conçue pour le Cloud. Pour l`utilisateur, Snowflake a de nombreuses similitudes avec d`autres entrepôts de données d`entreprise, mais a également des fonctionnalités supplémentaires et des capacités uniques. Snowflake prend en charge plusieurs façons de se connecter au service: l`ordinateur Associates AllFusion ERwin Data Modeler a été autour de la plus longue. Produit autonome, les atouts d`AllFusion ERwin découlent d`un soutien relativement solide à la modélisation physique des bases de données, à la plus large gamme de partenaires technologiques et à une formation tierce.

Qu`est-ce qu`il fait bien, mais ces dernières années, il a retardé dans certaines fonctionnalités avancées. Le PowerDesigner de Sybase est devenu fort au cours des dernières années, stimulant AllFusion ERwin. Il a quelques avantages dans les rapports, et les fonctionnalités avancées qui seront décrits plus loin dans ce chapitre. Rational Data Architect d`IBM est un nouveau produit qui supplante le produit précédent d`IBM Rational Rose Data Modeler. Sa force réside dans la vérification de la conception forte; intégration riche avec la vaste plateforme de développement logiciel d`IBM, y compris les produits de leurs divisions Rational, Information Management et Tivoli; et les fonctionnalités avancées qui seront décrites ci-dessous. Snowflake gère tous les aspects de la façon dont ces données sont stockées: l`organisation, la taille du fichier, la structure, la compression, les métadonnées, les statistiques et d`autres aspects du stockage des données sont gérés par Snowflake. Les objets de données stockés par Snowflake ne sont pas directement visibles ni accessibles par les clients; ils sont accessibles uniquement via les opérations de requête SQL exécutées à l`aide de Snowflake. En fait, grâce à notre combinaison de clusters de calcul MPP, de format de stockage en colonnes optimisé et de notre technologie d`entrepôt de données adaptative en instance de brevet, je pense que vous obtiendrez de meilleurs résultats avec vos chargements et requêtes de Data Vault avec moins d`effort que ce que vous obtenez aujourd`hui sur votre solutions d`entrepôt de données héritées.

Rappelez-vous qu`avec Snowflake, vous n`avez pas besoin de pré-planifier des clés de partitionnement ou de distribution, ou de générer des index pour obtenir de superbes performances. Tout cela est géré dans le cadre de notre fonctionnalité d`optimisation des requêtes dynamiques qui utilise notre magasin de métadonnées sécurisé basé sur le Cloud et la boucle de rétroaction sophistiquée pour surveiller et ajuster vos requêtes en fonction des modèles d`accès aux données et de la disponibilité des ressources entre autres. Lorsque les données sont chargées dans Snowflake, Snowflake réorganise ces données dans son format interne optimisé, compressé et en colonnes. Snowflake stocke ces données optimisées dans le stockage en nuage. Parce que nos clients obtiennent des performances de requête si grande (certains jusqu`à 100X amélioration), je pense que flocon de neige sera un excellent endroit pour essayer de virtualiser votre Mart de l`information (c.-à-d., Reporting) couche que vous exposez à vos outils de BI. Non seulement Snowflake prend en charge DV 2,0 utilisation des fonctions de hachage, vous pouvez également tirer parti de l`insert multi-table de Snowflake (MTI) lors du chargement de vos principales tables de Data Vault.

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