Merancang Database Relasional untuk Dukungan Permintaan dan Pelaporan - dummies

Data warehouse atau data spesifik Anda yang utama gudang data akan memberi makan mungkin memiliki misi untuk menghasilkan kumpulan laporan yang terbatas dan dapat diprediksi. Berikut adalah satu pendekatan untuk merancang basis data relasional untuk mendukung misi tersebut, yang dibangun di sekitar prinsip denormalization database , atau dengan sengaja melanggar prinsip perancangan basis data relasional yang baik demi efisiensi kinerja.

spesifik untuk menghasilkan kumpulan laporan tertentu yang tidak lagi tersedia sebagai hasil upaya migrasi sistem lawas. Meskipun denormalization tidak cukup buntu, itu menciptakan banyak data duplikat, dan struktur database yang Anda buat tidak memiliki banyak fleksibilitas. Selain itu, Anda mungkin memiliki kemampuan query yang terbatas (selain laporan standar Anda) karena kemampuan tersebut terkait erat dengan struktur pelaporan yang diformalkan dalam desain tabel. Tetap saja, Anda mungkin ingin memeriksa pendekatan ini. Contoh sederhana denormalization, ditunjukkan pada gambar, menunjukkan seperti apa tampilan tabel database sumber dalam sebuah aplikasi yang melacak kinerja penjualan, dengan tabel-tabel tersebut terstruktur terutama sesuai dengan prinsip-prinsip desain database relasional standar (mereka dinormalisasi).

Untuk mendukung format laporan yang ditunjukkan di bagian bawah gambar, struktur sumber dipetakan ke dalam tabel denormalized dimana laporan dapat dihasilkan tanpa harus mengikuti tabel apa pun. (Untuk membuatnya lebih sederhana, laporan Anda berjalan sangat cepat.)

Catatan

:

Contoh dunia nyata akan melibatkan lebih banyak tabel (dari 10 sampai 50 atau lebih) dan lebih banyak laporan daripada yang ditunjukkan pada gambar. Angka ini harus mendapatkan ide di seluruh, namun.

Atau, Anda mungkin ingin mengikuti prinsip dan teknik desain dimensi. Karena RDBMS sekarang memiliki lebih sedikit masalah dalam berurusan dengan struktur berorientasi dimensi daripada di masa lalu, kemungkinan besar Anda akan mendapatkan kinerja yang memadai untuk kebutuhan pelaporan Anda dan masih memiliki fleksibilitas untuk mendukung berbagai macam kueri multidimensi ad hoc. Untuk penyebaran cepat yang berorientasi pada pelaporan, setidaknya, pertimbangkan untuk mempertimbangkan denormalization berbasis design untuk data relasional.