야채곱창의 삽질의 기억 저편에

* Snowflake Schema

 - 스타 스키마의 변형

 - 차원 테이블을 정규화하여 여러 하위 차원 테이블로 나누는 데이터 모델링 기법

<장점>

• 저장 공간 효율성 : 데이터 중복을 줄여 저장 공간을 절약할 수 있음.
• 데이터 품질 향상 : 정규화를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 유지할 수 있음.

<단점>

• 복잡성 증가 : 정규화로 인해 데이터 모델이 복잡해질 수 있음.
• 쿼리 성능 저하 : 여러 테이블을 조인해야 하므로 쿼리 성능 떨어질 수 있음.

* star schema

 - 데이터 웨어하우스와 데이터 마트에서 자주 사용되는 데이터 모델링 기법

 - 하나의 중심이 되는 팩트 테이블과 여러 개의 차원 테이블로 구성됨.

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<주요 구성 요소>

 1. 팩트 테이블 (Fact Table)

 - 비즈니스 이벤트나 거래와 같은 측정 가능한 데이터를 저장

 - 측정값, 메트릭 저장

 - ex. 판매금액, 판매수량 등

 - 외래 키를 통해 차원 테이블과 연결됨.

 2. 차원 테이블 (Dimension Table)

 - 팩트 테이블의 데이터를 설명하는 속성들을 포함

 - ex. 제품, 시간, 지역

 - 각 자원 테이블은 고유한 키를 가지고 있으며, 이를 통해 팩트 테이블과 연결됨.

<장점>

• 단순성 : 구조가 단순하여 이해하고 사용하기 쉬움.
• 성능 : 쿼리 성능이 뛰어나며, 특히 집계와 같은 분석 작업에 유리함.