Datenmodell (SAP BW)

Grundlagen

• Datenmodelle bilden Realität ab
• Operative Systeme (OLTP) haben andere Anforderungen an das Datenmodell, als Data Warehouse Systeme (OLAP).
  • Bei OLAP-Systemen findet z. B. keine Normalisierung statt

Zeilenbasierte Speicherstrukturen

Star-Schema

• Jedes Star-Schema-Datenmodell ist thematisch in sich geschlossen
  • Beschreibt Geschäftsvorfälle eines oder mehrerer Geschäftsprozesse* Kern ist die Faktentabelle
• Gruppierende Merkmale werden in Dimensionstabellen mit Dimensions-IDs gespeichert
• Dimensions-IDs ermöglichen Wertekombinationen in den Dimensionstabellen
  • Repräsentation beliebiger Merkmale und Merkmalskombinationen durch eine Dimensions-ID
  • Datenmodell ist umso Leistungsfähiger je kleiner die Summe aller Datensätze in allen Dimensionstabellen eines Star Schemas sind
• Welche Dimensionen angelegt werden, und wie Merkmale auf die Dimensionen verteilt werden sollten, sollte ausschließlich nach technischen Gesichtspunkten entschieden werden.

Snowflake-Schema

• SAP BW implementiert das Star-Schema in der erweiterten Form des Snowflake-Schemas:
  • Merkmale von Dimensionen werden relational mit Stammdaten verbunden → Diese Verbindung ist unabhängig vom Geschäftsvorfall.
• Merkmale die in Stammdaten statt in Dimensionen gespeichert werden, werden als Attribute bezeichnet
• Merkmale (also Attribute) in Stammdaten ermöglichen die aktuelle Darstellung
• Merkmale in Dimensionen ermöglichen die historisierte Darstellung

Spaltenbasierte Speicherstrukturen

• "Zeile" und "Spalte" beziehen sich auf die zeilenbasierten Speicherstrukturen
• "Transponierte Zeile" ist eine Spalten in der spaltenbasierten Speicherstruktur → Enthält die Zeilennwerte der zeilenbasierten Speicherstruktur
• "Transponierte Spalte" ist eine Zeile in der spaltenbasierten Speicherstruktur → Enthält die Spaltenwerte der zeilenbasierten Speicherstruktur