A modelagem multidimensional, com seus modelos estrela e floco de neve, se relaciona com a normalização e desnormalização de dados de maneira complementar.
Normalização:
- Processo de organizar os dados em tabelas para evitar redundância e inconsistências.
- Resulta em um esquema de banco de dados com diversas tabelas interligadas.
- Ideal para transações online (OLTP) que exigem alto desempenho e confiabilidade.
Desnormalização:
- Introdução estratégica de redundância em um banco de dados normalizado para otimizar consultas complexas.
- Visa melhorar o desempenho de consultas analíticas em data warehouses (OLAP).
- Técnicas de desnormalização incluem:
- Materialização de views.
- Criação de tabelas de resumo.
- Adição de campos redundantes.
Relação com Modelagem Multidimensional:
- Modelos Estrela e Floco de Neve:
- Já possuem um nível de desnormalização, pois as tabelas de dimensões são redundantes em relação à tabela de fatos.
- Facilitam a agregação e análise de dados, otimizando o desempenho de consultas OLAP.
- Desnormalização adicional:
- Pode ser aplicada em modelos multidimensionais para otimizar ainda mais o desempenho de consultas específicas.
- Deve ser feita com cuidado para evitar problemas de inconsistência e redundância excessiva.
Considerações:
- A escolha entre normalização e desnormalização depende das necessidades específicas da organização.
- É importante consultar especialistas em BI para garantir a implementação eficaz da modelagem multidimensional e da desnormalização.
Conclusão:
A modelagem multidimensional, a normalização e a desnormalização são técnicas complementares que podem ser usadas juntas para otimizar o armazenamento e o desempenho de consultas em data warehouses. Ao compreender as relações entre essas técnicas, as organizations podem escolher a melhor abordagem para suas necessidades e obter insights valiosos de seus dados.
Observações:
- A escolha da técnica ideal deve ser feita com base em uma análise criteriosa das necessidades da organização.
- É importante consultar especialistas em BI para garantir a implementação eficaz da técnica escolhida.