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私はキャリアのほとんどをデータ ウェアハウス\マートをスター スキーマとして開発することに費やしてきました。スター スキーマは通常 Microsoft の Analysis Services と組み合わせて使用​​されていたからです。ただし、MicroStrategy 9.0.1 を活用し始めており、スター スキーマはこのプラットフォームには最適ではないと言われています。MicroStrategy はこのトピックについて公式な立場を持っていないので、このコミュニティに質問してみようと思いました。非正規化された構造を引き続き使用する必要がありますか、それともこのプラットフォームに関してより正規化されたアプローチを検討する必要がありますか?

私の意図は、キンボール対インモン対などの戦争を開始することではありません。実際の経験があれば幸いです

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2007年にMicroStrategyの道を歩み始めたとき、一緒に働いていたMicroStrategyコンサルタントは、スタースキーマは問題ないと言っていましたが、彼らのテクノロジーはスノーフレークスキーマで最もよく機能しました。違いは、ディメンションが正規化されていることです。つまり、時間ディメンションテーブルの代わりに、日、週、月、四半期、および年のディメンションテーブルがあります。私たちは運輸およびロジスティクス業界で事業を行っていたため、データウェアハウスには多くの複雑な関係がありましたが、大量のデータはありませんでした。高い「テーブルとテラバイトの比率」。オーソドックスな形式では、スターパターンとスノーフレークパターンの両方が、適合したディメンションを介してのみファクトテーブルを結合します。しばらくの間、ファクトテーブル間の結合を持つ「ハイブリッド」スキーマを検討しました。最終的に、会社に最適なものとして、正規化されたデータウェアハウス構造を選択しました。

ウェアハウステーブルの上にあるMicroStrategyスキーマオブジェクトの標準の開発と改良に何ヶ月も費やし、最終的に非常に堅牢なパターンを開発しました。これらのパターンは十分に認識されておらず、私の知る限り、他のMicroStrategyの顧客には広く使用されていません。それらは非常に複雑なSQLを生成し、データウェアハウスとしてNetezzaを使用したため、アドホックレポートでも優れた応答時間を受け取りました。欠点は、パターンに従うために必要なアプリケーションオブジェクトの数が他のパターンよりもはるかに多く、新しいメトリックを開発するための専門知識のレベルが高かったことです。すべてのBIユーザーを、既存のメトリック（スペシャリストBIチームによって開発された）を使用するようにトレーニングすることに成功しました。このBI/DWソリューションは、現在積極的に使用されています。

したがって、MicroStrategyは正規化されたデータウェアハウススキーマ用に構築されていませんが、そのテクノロジは非常に堅固であり、そのようなデータベースで動作するのに十分堅牢です。それらの好ましいパターンは、正規化されたディメンションテーブルと標準のファクトテーブルを備えたスノーフレークです。

于 2011-02-11T00:34:21.663 に答える
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過去 8 年間、MicroStrategy と一緒に仕事ができて (またはそうでなくても) 楽しかったです。この製品は、第 3 正規形のスキーマで使用するように設計されていると言っても過言ではありません。つまり、この方法で設計されたスキーマを使用して、ツールでオブジェクトをモデル化するのが最も簡単です。

Ugur が言うように、MSTR はスター スキーマを使用する能力が非常に高く、データによっては、モデル化が少し (またはかなり) 難しい場合でも、(パフォーマンスの目的で) スター スキーマを使用する方が良い場合があります。 MicroStrategy プロジェクト。

于 2010-10-22T18:08:10.497 に答える
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MicroStrategy でスター スキーマを使用することは、実際には大したことではありません。少し慣れるだけで、その形式で細かいクエリが生成されます。

非常に経験豊富な MSTR コンサルタントから、MSTR が本当に気に入っているデータ形状は、一種の修正された雪片であると聞いたことがあります。データ ディメンションは雪の結晶としてモデル化されていますが、各層にはその上の階層にあるテーブルのデータが含まれています。

jumpstart プロジェクトでパターンを確認できると思います。ここにあります: http://www.microstrategy.com/BI-application-jumpstart/

最終的には、自分に最適なテクニックを使い続ける必要があると思います。論理データ モデルのセットアップはそれほど面倒ではありません。また、MSTR にはパフォーマンス最適化手法 (キャッシング、インメモリ キューブなど) がたくさんあり、あとがきを適用して物事を盛り上げることができます。

于 2010-10-22T18:15:47.147 に答える
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私はトルコの銀行で働いており、MicroStrategy と 3 年以上協力しています。さまざまなデータベースとさまざまなスキーマ タイプで実行されている 20 を超えるさまざまなプロジェクトがあります。正しく設計 (および実装) された場合、MSTR はスター スキーマを処理する能力が十分にあり、適度に優れた SQL ステートメントを生成します。アーキテクチャを設計する際に、MSTR の親子およびルックアップ/ファクト テーブルの処理に慣れるのは面倒な場合がありますが、言うまでもありません。しかし、それを乗り越えると、非常に便利です。

于 2010-09-25T15:50:37.600 に答える