STAR SCHEMA
·
Dibawah ini akan menjelaskan kelbihan
dan kekurangan dari star schema.
Kelebihan :
1.
Cenderung mudah dipahami karena modelnya
yang lebih sederhana
2.
Memudahkan mencari isi karena
kesederhanaannya
3.
Proses query lebih cepat pada saat
proses OLAP
Kekurangan :
1.
Ukuran data lebih besar karena ada data
yang disimpan ulang
2.
Maintenance dan update lebih sulit
·
Data Marks adalah bagian dari data
warehouse
·
Fact Table : Data Transaksi
·
Dimension Table : Data Master (mempunyai 1 primary key dan beberapa attribute)
·
Fungsi ETL juga dapat mengurangi
redundansi
·
Kesimpulan :
Schema dan Snowflake Schema lebih cepat Snowflake karena kebutuhannya
disendirikan dan querynya lebih kompleks.
·
Pemahaman AGREGASI :
Bila mengagregat data, Anda mengelompokkan data berdasarkan
atribut, seperti produk, harga, wilayah, atau tanggal, lalu menentukan rumus
yang berfungsi pada semua data dalam grup. Misalnya, bila membuat total selama
setahun, Anda membuat agregasi. Jika kemudian rasio tahun ini lebih dari tahun
sebelumnya dan ditampilkan sebagai persentase, agregasi tersebut memiliki tipe
berbeda.
Untuk memperjelas mekanisme
pengelompokan, kita gunakan contoh tabel P berikut, yang bisa
anda dapatkan dengan menggunakan SQL query pada halaman terakhir bagian ini:
1.
Penggunaan fungsi agregasi tanpa
pengelompokan berarti melakukan agregasi dari seluruh data. SELECT
max(thnakademik) as thnambilterakhir FROM P (akan mengambil tahunakademik terbesar yaitu '2004/2005')
2.
Penggunaan fungsi agregasi dengan
pengelompokan berdasar pada kolom berarti melakukan pengelompokan dengan aturan dasar record-record yang memiliki nilai
sama untuk kolom tersebut sebagai satu kelompok, dan bila nilai kolom pengelompokan tidak sama maka berada kelompok yang berbeda. Selanjutnya agregasi akan
dilakukan untuk masing-masing kelompok data.
( a )
Agregasi berdasar satu kolom
SELECT
max(thnakademik), nilai FROM P GROUP BY nilai
akan membentuk kelompok seperti gambar di
bawah ini:
sehingga hasil dari query di atas adalah:
Sumber :
