Model Dimensional
Model dimensional merupakan
rancangan logikal yang bertujuan untuk menampilkan data dalam bentuk standar
dan intuitif yang memperbolehkan akses dengan performa yang tinggi.
4 Langkah
Membuat Desain Dimensional (Kimball, 2003)
O
Menentukan Sumber data
O
Mendeklarasi grain dari tabel fakta
O
Masukkan dimensi untuk semua yang diketahui
mengenai grain ini
O
Masukkan fakta ukuran numerik sebenarnya ke grain
tersebut
Tabel Penyusun Model Dimensional
Tabel Fakta
Merupakan tabel yang umumnya mengandung angka dan data history dimana key
(kunci) yang dihasilkan sangat unik, karena key tersebut terdiri dari foreign
key(kunci asing) yang merupakan primary key (kunci utama) dari
beberapa dimension table yang berhubungan.
Tabel Dimensional
Tabel yang berisikan kategori dengan ringkasan data detail yang dapat
dilaporkan. Seperti laporan laba pada tabel fakta dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu(yang
berupa perbulan, perkwartal dan pertahun).
Konsep Pemodelan Data Warehouse
O
Star Schema
Konsep pemodelan data warehouse yang
berupa sebuah struktur logikal yang memiliki sebuah tabel fakta yang terdiri
dari data faktual di pusatnya, yang dikelilingi oleh tabel dimensi
Gambar Star Schema
Keuntungan Star Schema:
O
Mudah dipahami user
O
Mengoptimalkan navigasi
O
Paling cocok untuk pemrosesan query
O
Snowflake Schema
Konsep pemodelan data warehouse yang
berupa sebuah variasi dari skema bintang dimana tabel dimensi tidak mengandung
data denormalisasi.
Tabel dimensi diperbolehkan memiliki
tabel dimensi lainnya.
Gambar Snowflake Schema
Keuntungan Snowflake Schema
O
Ukuran penyimpanan kecil di dalam tempat
penyimpanan.
O
Struktur yang normal lebih mudah untuk di-update
dan dijaga.
O
Starflake Schema( Kombinasi Star &
Snowflake Schema)
Starflake adalah struktur yang
merupakan gabungan dari skema bintang dan skema snowflake. Beberapa dimensi
mungkin saja menerapkan kedua model ini untuk memenuhi kebutuhan query yang
berbeda-beda.
Gambar Starflake Schema