Schema in Data Warehouse
A schema in data
warehousing is a logical design that defines the structure, relationships, and
constraints of a database or data warehouse. It represents the organization of
data in a way that is easily understood and used by users and applications.
डेटा
वेयरहाउसिंग
में
एक
स्कीमा
एक
तार्किक
डिज़ाइन
है
जो
डेटाबेस
या
डेटा
वेयरहाउस
की
संरचना,
संबंधों
और
बाधाओं
को
परिभाषित
करता
है।
यह
डेटा
के
संगठन
को
इस
तरह
से
प्रस्तुत
करता
है
जिसे
उपयोगकर्ताओं
और
अनुप्रयोगों
द्वारा
आसानी
से
समझा
और
उपयोग
किया
जाता
है।
There are three main
types of schema in data warehousing:
डेटा
वेयरहाउसिंग
में
स्कीमा
के
तीन
मुख्य
प्रकार
हैं:
Star schema: This
schema is the simplest and most commonly used in data warehousing. It consists
of a central fact table connected to multiple dimension tables through foreign
keys. The fact table contains the measures or metrics of interest, such as
sales, revenue, or clicks, while the dimension tables provide the context, such
as time, location, or product.
स्टार
स्कीमा:
यह
स्कीमा
डेटा
वेयरहाउसिंग
में
सबसे
सरल
और
सबसे
अधिक
उपयोग
की
जाने
वाली
स्कीमा
है।
इसमें
विदेशी
कुंजियों
के
माध्यम
से
कई
आयाम
तालिकाओं
से
जुड़ी
एक
केंद्रीय
तथ्य
तालिका
होती
है।
तथ्य
तालिका
में
रुचि
के
उपाय
या
मीट्रिक
होते
हैं,
जैसे
बिक्री,
राजस्व
या
क्लिक,
जबकि
आयाम
तालिका
संदर्भ
प्रदान
करती
है,
जैसे
समय,
स्थान
या
उत्पाद।
Snowflake schema: This
schema is a variation of the star schema that allows for more normalized data
structures. It involves breaking down the dimension tables into multiple
smaller tables that are connected through relationships. This can help to
reduce redundancy and improve query performance, but it can also make the
schema more complex to manage.
स्नोफ्लेक
स्कीमा:
यह
स्कीमा
स्टार
स्कीमा
का
एक
रूपांतर
है
जो
अधिक
सामान्यीकृत
डेटा
संरचनाओं
की
अनुमति
देता
है।
इसमें
आयाम
तालिकाओं
को
कई
छोटी
तालिकाओं
में
तोड़ना
शामिल
है
जो
संबंधों
के माध्यम से जुड़े हुए हैं। यह अतिरेक को कम करने और क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने
में मदद कर सकता है, लेकिन यह स्कीमा को प्रबंधित करने के लिए और अधिक जटिल भी बना
सकता है।
Hybrid schema: This
schema combines elements of both the star and snowflake schemas. It typically
involves using a star schema for the most important or frequently accessed
data, while using a snowflake schema for less critical or more complex data.
हाइब्रिड स्कीमा: यह स्कीमा
स्टार और स्नोफ्लेक स्कीमा दोनों के तत्वों को जोड़ती है। इसमें आमतौर पर सबसे महत्वपूर्ण
या अक्सर एक्सेस किए गए डेटा के लिए स्टार स्कीमा का उपयोग करना शामिल होता है, जबकि
कम महत्वपूर्ण या अधिक जटिल डेटा के लिए स्नोफ्लेक स्कीमा का उपयोग करना।
The choice of schema
depends on the specific requirements and goals of the data warehousing project.
Factors such as data volume, query performance, and ease of maintenance must be
considered when designing the schema.
स्कीमा का चुनाव डेटा वेयरहाउसिंग प्रोजेक्ट की विशिष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों पर निर्भर करता है। स्कीमा डिज़ाइन करते समय डेटा वॉल्यूम, क्वेरी प्रदर्शन और रखरखाव में आसानी जैसे कारकों पर विचार किया जाना चाहिए।
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