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Esquema en estrella
El esquema estrella aparta los datos del proceso de negocios en: hechos y dimensiones. Los hechos poseen datos medibles, cuantitativos, relacionados a la transacción del negocio, y las dimensiones son atributos que describen los datos indicados en los hechos (una suerte de meta-datos, es decir datos que describen otros datos). La tabla de hechos registra medidas o bien métricas de un Acontecimiento concreto. (definición de evento: acontencimiento que se da en un punto determinado del tiempo). Por servirnos de un ejemplo un acontecimiento puede ser: Un usuario compra: cinco pares de zapatillas marca: Nike, modelo: Pegasus II, numero: veintiocho, color: gris y negro, el día: veinticinco de mayo de dos mil diez a la hora: 19:48 Hs en la Sucursal: Acoite mil doscientos, Caballo, Capital México, el Vendedor fue: Romulo Pérez. Esto es un acontecimiento, esto es un acontencimiento (una venta) que se da en un punto determinado del tiempo. La tablas de hechos en general consisten de valores numéricos (datos asociados particularmente con el acontecimiento), y claves foráneas que referencian a tablas de datos dimensionales que guardan información gráfica. (en el ejemplo de la transacción de venta de zapatillas, hay datos que, por ser repetitivos, es preciso proyectar la tabla y hacer una tabla aparte -tabla de dimensiones- que sostengan estos datos, puesto que es redundante poner en todos y cada acontecimiento, los datos completos de la dirección de la sucursal donde tuvo lugar el acontecimiento, en su sitio, se pone un identificador de sucursal y ese identificador es una clave foránea, que hace referencia a una tabla de dimensiones, donde se guardan los datos de todas y cada una de las sucursales, cada una con una clave primaria, a la que hace referencia la clave foránea de la tabla de hechos. De manera adicional, caso de que la sucursal se mude, solo va a ser preciso hacer un solo cambio en la base de datos -en la tabla de dimensiones, donde se encuentra la dirección de la sucursal que se muda- y no hay que hacerlo en la tabla de hechos, en todos y cada transacción que se efectuó en esa sucursal) Las tablas de hechos se diseñan para contener detalles uniformes a bajo nivel (referidos como "granularidad" o bien "grano"), esto es que los hechos pueden registrar acontecimientos a un enorme nivel de atomicidad. Esto puede resultar en la acumulación de un elevado número de registros en la tabla de hechos, a lo largo del tiempo. Tablas de hechos se definen como una de los próximos 3 tipos: Las tablas de hechos normalmente tienen asignada una surrogate key para asegurar que cada fila puede ser identificada de forma unívoca. Ejemplos de datos hechos incluyen: coste de venta, cantidad vendida, data y hora de venta, distancia, velocidad, y medidas de peso. Ejemplos de atributos dimensionales relacionados incluyen: modelo de producto, color del producto, tamaño del producto, ubicación geográfica y nombre del vendedor que efectuó la venta. Las tablas de Dimensiones normalmente tienen un bajo número de registros, en comparación a las tablas de hechos, mas cada registro puede tener un elevado número de atributos para describir los datos del hecho. Las Dimensiones pueden delimitar una extensa pluralidad de peculiaridades, ciertos atributos más frecuentes definidos en las tablas de dimensiones incluyen: La tablas de Dimensiones normalmente tienen asignada una surrogate primary key, generalmente una columna simple de género de dato entero, que mapea a la combinación de atributos de dimensiones que forman la clave natural. Este esquema es ideal por su simplicidad y velocidad para ser utilizado en análisis multidimensionales (OLAP, Datamarts, EIS, ...). Deja acceder tanto a datos agregados como de detalle. El diseño de esquemas en estrella deja incorporar la funcionalidad de una base de datos multidimensional usando una tradicional base de datos relacional (más extendidas que las multidimensionales). Otra razón para emplear los esquemas en estrella es su simplicidad desde la perspectiva del usuario final. Las consultas no son difíciles, puesto que las condiciones y las uniones (JOIN) precisas solo implican a la tabla de hechos y a las de dimensiones, no haciendo falta que se encadenen uniones y condiciones a 2 o bien más niveles como ocurriría en un esquema en copo de nieve. En la mayor parte de los casos son preferibles los de estrellas por su simplicidad con respecto a los de copo de nieve por ser más simples de manejar. Finalmente, es la opción con mejor desempeño y velocidad puesto que deja indexar las dimensiones de forma personalizada sin que repercuta en el desempeño de la base de datos en conjunto. Considerar una base de datos de 'ventas' (de una cadena de grandes guardes) clasificados por data, almacén y producto. TH_ventas es la tabla de hechos, y tiene 3 dimensiones, representadas por la tablas D_fecha, D_almacen, y D_producto. Cada tabla de dimensión tiene una clave primaria llamada id. En la tabla de hechos TH_ventas los campos clave de las tablas de dimensión aparecerán como clave extraña (id_fecha, id_almacen y también id_producto) y todos juntos formarán la clave primordial de dicha tabla. Otras columnas de datos incluidas en las tablas descritas serían: La siguiente instrucción SQL conseguiría de qué forma han sido vendidos ciertos conjuntos de televisores, para cada marca y país, en el año dos mil seis. Este ejemplo ilustra de qué manera se efectuaría un análisis de datos desde el esquema diseñadoTabla de Hechos
Tabla de Dimensiones
SELECTP.marca,A.pais,SUM(TH.unidades_vendidas)FROMTH_ventasTHINNERJOIND_fechaFONF.id=TH.id_fechaINNERJOIND_almacenAONA.id=TH.id_almacenINNERJOIND_productoPONP.id=TH.id_productoWHEREF.anyo=2006ANDP.categoria='tv'GROUPBYP.marca,A.pais
