Datenmodell (SAP BW)

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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