Dimensional Data Models (Boyutsal Data Modelleri)

Boyutsal Data modellemesi, database sistemlerinde sıkça kullanılan bir modeldir. 3NF (3rd Normal Form) sisteminden farklı olarak OLTP sistemlerinde kullanılır. 3NF form ile aynı data kayıtlarını kullanılmasına rağmen data, boyutlu (dimensional) olarak kayıt edilir.

Terimler :

Dimension (Boyut) : Bilgini kategori edilme biçimidir. Örneğin; zaman boyutu.

Attribute (Nitelik) : Her dimension ( boyut ) içinde yer alan benzersiz bir kayıt biçimidir. Örneğin; zaman boyutu içindeki Ay bilgisi.

Hierarchy (Hiyerarşi): Katmanlar arasında kurulan ilişkiler farklı attributes içindeki dimensionları ifade eder.. Örneğin; zaman boyunda (time dimension) tek türlü bir ilişki olabilir:

  

Yıl → Çeyrek → Ay → Gün

Fact Table (Olay Tablosu): Olay tablosu ilgili olayın kayıtlarını ve ölçülerini içerir. Örneğin; satış miktarı bir ölçü çeşididir. Bu ölçü çeşidi olay tablosunda kendisine uygun ayrıntılarla kayıtlıdır. Örneğin satış miktarları gün ölçüsünde kayıt edilir. Böyle bir örnekte olay tablosu en az 3 kolon içermelidir: Tarih kolonu, mağaza adı kolonu ve satış miktarı kolonu.

Lookup Table  (Arama Tablosu): Arama tablosu attribute'ler hakkında detaylı bilgiler içerir. Bir bakıma Olay Tablosunun ham halidir diyebiliriz. Örneğin; çeyrekler bazında bir arama tablosu tüm çeyreklerdeki olayların toplu bir listesini içerir. Her satır (yani her çeyrek) çeşitli kolonlara sahiptir ve kendine özgü bir ID alanı içerir ki bu alan hangi çeyreğin gösterildiği alandır. Bunun dışında alanlar söz konusu çeyrek raporunda nasıl gösterildiğini içeren bilgileri içerir. Örneğin 2001 yılının ilk çeyreği “2001 Q1“ şeklinde belirtilebilir.

Dimensional Model (Boyutsal Model) çeşitli olay tabloları ve arama tabloları içerir. Olay tabloları bir veya birden fazla arama tablosuna (lookup table) bağlıdır ama olay tabloları birbiri arasında direkt ilişki kurmazlar. Boyutlar ve hiyerarşi, arama tablolarında belirtilir. Attributes (Nitelikler) arama tablolarında key ID olarak kullanılmazlar.

Datamart ve veri ambarlarının tasarlanmasında en çok Yıldız Şeması (Star Schema) ve Kartanesi Şeması (Snowflake Schema) kullanılır.

Star veya Snowflake şemalarının kullanılmasının amaçları çok çeşitli olmakla birlikte temel olarak mimarın tercihine ve işin ihtiyaçlarına göre karar verilmektedir.

Örnek Slowflake Şeması:

 Örnek Star Şeması:

 

               

Star Schema  (Yıldız Şeması) :

Bu şemada ortada tek bir olay tablosu (Fact Table)  bulunmaktadır ve bu tablo tıpkı bir yıldız şekli gibi etrafındaki diğer boyutsal arama tablolarına (Dimensional Lookup Tables ) bağlanmaktadır. Her arama tablosu tek tablo halindedir bu tabloların altında başka tablolar bulunmaz. Arama tablolarındaki her bir primary key (PK) olay tablosundaki bir foreign key (FK) ile ilişkilendirilmiştir. 

Olay tablosundaki tüm ölçüler arama tablolarındaki tüm boyutlar ile ilişkilendirilmiştir. Diğer bir deyişle, hepsi aynı ayrıntı düzeyine sahiptir.

Yıldız şemaları basit ya da karmaşık şekilde olabilir. Basit Yıldız şemaları yalnızca bir olay tablosu içerir. Karmaşık olanlar ise birden fazla olay tablosu barındırabilir. Bu tarz yıldız şemalarına Galaxy Schema (Galaksi Şeması) da denilmektedir.

Örnek: Veri ambarımızın mağaza satış bilgilerini hakkında bilgileri içerdiğini farz edelim. Bu bilgiler farklı boyutlarda (Zaman, mağaza, ürün, müşteri) saklanıyor olsun. Böyle bir örnekte yıldız şeması kullanılabilir. Her arama tablosu Primary Key’ler ile olay tablosuna bağlıdır ve arama tabloları arasında bir bağlantı kurulmaz. 

Snowflake Schema

Snowflake şeması, Star şemasının genişletilmiş versiyonudur. Star şemasındaki arama tablolarının boyutsal olarak genişletilmiş halidir. Star şemasında her boyut tek bir arama tablosu ile ifade edilirken snowflake şemasında boyut, hiyerarşik olarak birbirine bağlı birden fazla arama tablosu ile ifade edilir. 

Başka bir deyişle Star şemasının normalizasyon uygulanmış halidir. 

Yandaki örnekte, Zaman boyutunda hiyerarşik olarak birbirine bağlanmış 2 arama tablosu daha vardır.

1. Yıl → Ay → Gün

2. Hafta → Gün

Örnekte Snowflake şemasında 4 lookup tablosu gösteriliyor: Yıllar için bir tablo, aylar için bir tablo, haftalar için bir tablo ve günler için bir tablo. Yıllar tablosu aylar tablosuna daha sonra da günler tablosuna bağlanır. Haftalar tablosu ise sadece gün tablosuna bağlıdır. Bu tablolar time dimension altındaki örnek tabloları göstermektedir.

Snowflake şemasının en önemli avantajlarından biri küçük arama tablolarını birbirine bağlayıp datanın kapladığı yeri minimumda tutarak sorgu performansını arttırmaktır. Bu şemanın dezavantajı ise çok sayıda arama tablosu oluşturduğu için bu tabloların bakım maliyetinin yüksek olmasıdır. Diğer bir dezavantaj ise eğer şemadaki boyutlar 6-7 den fazla olursa son kullanıcıların bu tablolar içinde kaybolması ihtimali yani kullanımı zorlaştırmasıdır.

Star ve Snowflake şemaları genellikle OLAP modellerinde kullanılmaktadır ve hem anlık hem de tarihsel verileri saklarlar. Query cevaplama süreleri çok yüksektir. Terabaytlarca veri üzerinden hızlı şekilde analiz yapılmasını sağlarlar.