Plusieurs moteurs et l`assemblage d`un grand nombre de tables pour exécuter une requête unique doivent être pris en charge, si ces exigences existent dans l`organisation. Ces champs sont généralement des valeurs entières. Chaque table de dimension est sa propre catégorie (date, employé, magasin) et peut avoir un ou plusieurs attributs. Toutes les opérations que vous pouvez effectuer dans un Oracle Data Mart sont également prises en charge pour les schémas avec plusieurs tables de faits. Les tables de dimension ont été expliquées en détail sous la section dimensions. Il y a beaucoup de similitudes entre ce modèle, illustré ci-dessous, et le modèle de vente. Dans le monde réel, il est possible d`avoir une table de faits qui ne contient pas de mesures ou de faits. Cela empêche les entreprises de comparer les ventes actuelles de ce magasin à ses ventes historiques, sauf si le StoreID précédent est conservé. Le diagramme suivant montre deux tables de faits, à savoir les ventes et l`expédition. Par exemple, dans le diagramme de schéma en étoile au début de ce chapitre, la jointure entre la table de dimension de produit et la table de faits représente la relation entre les produits de la société et ses ventes. La section précédente a discuté de la façon dont 500 produits vendus dans 200 magasins et suivis pendant 10 ans pourraient produire 365 millions enregistrements dans une table de faits avec un grain quotidien.

L`approche ci-dessus a été utilisée dans le passé, mais il existe de meilleures alternatives. Dans la plupart des environnements de base de données, les utilisateurs effectuent deux types de tâches de base: modification (insertion, mise à jour et suppression d`enregistrements) et récupération (requêtes). Une fois de plus, visuellement le schéma de flocon de neige nous rappelle son homonyme, avec plusieurs couches de tables de dimension créant une forme irrégulière de flocon de neige. Comme le nom l`indice, nous allons extraire des données à partir d`une ou plusieurs bases de données opérationnelles, le transformer pour s`adapter à notre structure d`entrepôt, et de charger les données dans le DWH. Dans ce paramètre, l`enregistrement de l`espace de stockage n`est pas une priorité. Cette fonctionnalité de conception impose des résultats de requête précis et cohérents. En général, ces relations sont simplifiées dans le schéma d`étoile pour se conformer au modèle dimensionnel simple. Ces jointures sont plus significatives pour l`utilisateur final, car elles représentent la relation fondamentale entre les parties de l`entreprise sous-jacente. La structure principale du schéma en étoile comprend des tables de faits et de dimension de base. Dans nos deux premiers articles, nous avons démontré une requête qui pourrait être utilisée sur le modèle de vente pour obtenir la quantité de tous les produits de type téléphone vendus dans les magasins de Berlin en 2016. Par exemple, considérez le schéma d`étoile simplifié dans la base de données représentée dans la figure 1.

Note − en raison de la normalisation dans le schéma flocon de neige, la redondance est réduite et par conséquent, il devient facile à entretenir et l`espace de stockage de sauvegarde. Il inclut le nom et la description des enregistrements de tous les types d`enregistrements, y compris tous les éléments de données et agrégats associés. L`intégrité référentielle doit être maintenue pour garantir des résultats de requête valides. Dans la requête de schéma flocon de neige, nous ne savons pas à quelle profondeur nous allons devoir aller pour obtenir le bon niveau de dimension, ce qui complique le processus d`écriture des requêtes. Le schéma d`étoile n`est pas aussi flexible en termes de besoins analytiques qu`un modèle de données normalisé. Tout comme une base de données, un entrepôt de données nécessite également de maintenir un schéma. Les types de données pour les champs dans la table de faits aident à le garder aussi petit que possible. Les systèmes opérationnels sont souvent appelés traitement transactionnel en ligne (OLTP). Dans un schéma en étoile, les sujets sont soit des faits, soit des dimensions. Ayant des dimensions de seulement quelques attributs, tandis que plus simple à maintenir, les résultats dans les requêtes avec de nombreuses jointures de table et rend le schéma d`étoile moins facile à utiliser. Les exemples d`attributs de dimension associés incluent des modèles de produit, des couleurs de produit, des tailles de produit, des emplacements géographiques et des noms de vendeur.