「ファクトテーブルとディメンションテーブルの違い」

ファクトテーブルとディメンションテーブルの違い' - 'Difference between Fact Tables and Dimension Tables

広範なデータセットを簡単にアクセスできる構造に整理することは重要です。スター・スキーマは、事実テーブルと次元テーブルの2つの要素からなる効果的なアプローチです。次元テーブルは中央の事実テーブルを取り囲んでおり、スターまたはスノーフレークの形状を作り出します。これらのコンポーネントの明確な区別には、それぞれの概念と役割の包括的な理解が必要であり、それぞれの特定の目的をしっかりと理解することが求められます。では、それぞれの違いについて探ってみましょう！

事実テーブル vs 次元テーブル

パラメーター	事実テーブル	次元テーブル
基本	ビジネスイベントに関する数量データを含む	事実テーブルのデータに対する説明的なコンテキストと属性を提供する
作成順序	次元テーブルの後に作成される	最初に作成される
コンポーネント	事実、メトリック、測定値	説明的な属性
コンポーネントの数	属性が少なく、レコードが多い	レコードが少なく、属性が多い
特徴	粒度または原子レベル	単語、完全性、詳細レベル
階層	なし	あり
スター・スキーマ内の位置	中央	エッジ
目的	分析と意思決定	データとプロセスの保存
成長	垂直	水平

事実テーブルとは？

事実テーブルは、次元テーブルから派生した属性の包括的なコレクションです。次元テーブルの属性が値に影響を与える数量データを含んでいます。このテーブルは分析のための非正規化されたデータを保持しています。2つの列から構成されており、1つの列は外部キーを格納し、もう1つの列は対応するデータや値を格納します。外部キー列は次元テーブルの属性とリンクされており、2番目の列は数値の値を含んでいます。属性が少ないため、事実テーブルの垂直方向の拡張がより顕著であり、レコードの数が増えています。

次元テーブルとは？

次元テーブルは、事実テーブルに対して計測可能な次元を提供するスター・スキーマの重要な部分です。このテーブルは、非頻繁な更新を伴う数千の行で水平方向に拡張されます。階層的に編成され、数量データが含まれています。次元テーブルには主キーとサロゲートキーの2つのキーが含まれています。主キーは各行またはレコードに一意の識別子が存在することに関連しています。システム生成のサロゲートキーはテーブル内の行の識別に関連しています。

事実テーブルと次元テーブルの特徴

事実テーブルと次元テーブルの特徴は次のようになります：

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事実テーブルの特徴:

1. さまざまな次元テーブルからのデータを含む。
2. 行の識別のための主キーまたは外部キーを含む（連結キーも含む）。
3. 高品質の事実テーブルは、最上位レベルでの詳細な情報を保持しており、情報の範囲は事実テーブルの粒度によって決まります。
4. 事実テーブル内のデータレコードにはnull値がありません。
5. 加算できない次元が存在する場合があります。これは、単純に加算できない次元を表します。
6. 事実テーブルの属性は、完全加算可能、半加算可能、非加算可能の3つに分類されます。これは、次元をまたいでの振る舞いによって決まります。
7. 完全加算可能な属性はすべての次元に値を持つ。一方、半加算可能な属性は特定の次元で値を持ち、非加算可能な属性は組織プロセスの基本単位を表します。
8. 事実テーブルの次元は、基本的な次元に基づいて行と列の細分化をします。

ディメンションテーブルの特徴：

1. 事実テーブルに文脈を提供する記述的なテキストデータやカテゴリデータを含んでいます。
2. 事実テーブルのデータをグループ化、フィルタリング、カテゴリ分けするための属性を保持します。
3. 事実テーブルのデータについてのビジネスコンテキストや詳細を提供するために使用されます。
4. 通常、事実テーブルよりも少ないレコードを持っています。
5. 異なる視点からデータをクエリや分析することができ、データの洞察を向上させます。
6. データにドリルダウンすることを可能にする階層を定義するために使用されます。
7. データの非正規化による冗長なデータを含むことがあり、クエリのパフォーマンスを向上させます。
8. 通常、直接的には接続されず、外部キーを介して事実テーブルにリンクされます。
9. 効率的なデータの組織のためにスタースキーマやスノーフレークスキーマのデザインによく存在します。

タイプ：事実テーブル vs ディメンションテーブル

事実とディメンションにはさまざまなタイプがあります。さらに、事実テーブルとディメンションテーブルにもさまざまなタイプがあります。

事実テーブルのタイプ

トランザクション事実テーブル

これらは個々のビジネスやトランザクションのイベントを発生した直後にキャプチャします。注文の更新や販売業務における個別のアクションがこれに当たります。このようなテーブルは詳細度が高く、サイズも大きくなります。これらのテーブルは細かいレベルでのデータ分析に適していますが、パフォーマンスのために複雑なクエリが必要になる場合があります。

定期スナップショットテーブル

これらのテーブルは事前に定義された間隔で集計データを格納します。これらのテーブルは特定の時間や期間の要約されたデータを格納するために適しています。個々のトランザクションに影響を与えずに時間の傾向や変化を分析する必要がある場合に重要です。

累積スナップショットテーブル

これらのテーブルはプロセスやワークフローの進行状況を追跡するために重要です。より表面的な情報を保持し、異なるプロセスのマイルストーンやステージをカバーします。このようなテーブルでは、行がエンティティの進行状況を表し、プロセスの追跡と分析が容易になります。プロジェクト管理、注文処理、生産サイクルなどでの応用が見られます。

事実のない事実テーブル

これらのテーブルには測定可能な数値的な事実やデータがありません。これらはコンテキスト分析に重要な次元間の関係をキャプチャするために使用されます。ビジネスプロセスに関連する発生、イベント、または関連を追跡するために使用されます。ユーザーはこれらを使用してパターンやトレンドについての洞察を得ます。

ファクトのタイプ

• 集計ファクト：これらはaverage()、sum()などの集計関数と共に使用されます。
• 半集計ファクト：minimum()やmaximum()などのいくつかの集計関数を必要とします。
• 加算ファクト：これらのファクトは次元を横断して合計することができ、集計関数と共に使用されます。
• 非加算ファクト：集計関数が機能しない事実、パーセンテージ、比率を含みます。

ディメンションのタイプ

ディメンションテーブルのタイプはディメンションによって異なります。ここでは、一般的なタイプを挙げます：

遅変化ディメンション（SCD）

ここでは、次元は定期的な変化ではなくゆっくりと変化します。テーブルの変更はタイプ1、タイプ2、タイプ3の方法で行うことができます。

• タイプ1では前の値を上書きするため、コスト効率が良くなります。ただし、データの履歴を考慮しないという欠点もあります。
• タイプ2では新しい行と値が追加されます。ここでは履歴が残りますが、スペースを消費するため追加の費用がかかります。また、情報の詳細が繰り返されるため、すべてのエンティティが同じままで値が変わるだけです。
• タイプ3では、履歴を提供し、余分なコストを防ぐ列を追加します。

退化次元

ここでは、次元または属性が別の次元テーブルではなく、事実テーブルに格納されます。例えば、請求書やトランザクション番号が退化次元です。

ジャンクディメンション

ジャンクディメンションテーブルは、関連性のないさまざまな属性の組み合わせで構成されています。したがって、テーブルは複雑さが少なく、頻繁に変更されるディメンションに適しています。

ロールプレイディメンション

このテーブルには、ファクトテーブルとの多数の有効な関係が含まれています。異なる属性に対して特定の属性を使用します。たとえば、日付ディメンションは「注文日」と「出荷日」の両方に使用されます。

コンフォームドディメンション

この属性は、データウェアハウスのファクトテーブルの複数の場所で使用されます。一貫性を保ち、不一致を避けます。

例：ファクトテーブルとディメンションテーブル

以下の例を使用して、ファクトテーブルとディメンションテーブルを理解しましょう。ある産業で麺の生産が行われているとします。ファクトテーブルには、食品加工、保管、配送情報の整理されたデータが含まれます。ファクトテーブルは次のような構造になります：

シリアル番号	スケジュールされたメジャー
1	処理データ
2	パッケージングデータ
3	ストレージデータ
4	配送データ

ファクトテーブルは製品の全体的な処理のスケジュールされたメジャーの構造を整理します。次に、次のようにファクトテーブルを使用してディメンションテーブルを作成します。

処理データ

処理に関する詳細な情報がテーブルに報告されます。

処理材料	サプライヤー	賞味期限
小麦粉	サプライヤーA	xx-xx-yy
塩	サプライヤーB	xx-xx-yy
油	サプライヤーC	xx-xx-yy

パッケージングデータ

パッケージングには、パッケージングの詳細な情報が含まれます。

パッケージング材料ID	サプライヤー	材料タイプ	単価
111	サプライヤーK	プラスチック	$10
112	サプライヤーL	ダンボール	$9.5
113	サプライヤーM	包装用紙	$7.2

ストレージデータ

ストレージ情報はディメンションテーブルを介して準備され、各製品の詳細な分析が行われます。

製品番号	監視	ホール番号	棚番号
51	オフィサーA	B1	B-B2
52	オフィサーB	C2	C-H13
53	オフィサーC	H1	H-Y2

配送データ

次元テーブルは、配送データに関する整理された観測を表しています。

トランクコード	監視	配送先都市	配送日
AA2	エージェントX	アトランタ	xx-xx-yy
AA53	エージェントY	オールバニ	xx-xx-yy
BC1	エージェントZ	ホーマービル	xx-xx-yy

ファクトテーブルとディメンションテーブルの制限事項

ファクトテーブルとディメンションテーブルの制限事項は、以下の通り個別に列挙されます:

ファクトテーブル

• ファクトテーブルは、ある限定されたデータを含むように作成されており、それを超えるとサポートされず、テーブルの再構築やデータの処理などの追加の変更が必要となります。
• データソースの特定の変更がある場合、テーブルを再蓄積する必要があります。
• ファクトテーブルでは、詳細な説明を得ることはできません。情報が多いほど、クエリのパフォーマンスが複雑になります。
• リアルタイムの分析や変更では、ファクトテーブルのデータの整合性を確認することができません。
• スケールが大きいほど、ファクトテーブルのパフォーマンスを維持するのが困難になります。

ディメンションテーブル

ディメンションテーブルには、以下の制限事項があります。

• 値が繰り返されるとデータの冗長性の問題が発生します。この問題を解決するために非正規化を行うと問題が悪化する可能性があります。
• ディメンション属性にタイムリーな変更がある場合、歴史データとデータの整合性を維持することは非常に困難です。したがって、精度を保つためには、遅変化型ディメンション（SCD）の種類が必要です。
• ディメンションテーブルは、分析要件の重要な側面をカバーする事前蓄積情報に特化しています。したがって、柔軟性が限定されているため、追加の処理ではデータのカスタマイズされた蓄積が必要となる場合があります。
• 効率的なパフォーマンスは拡張性の増加と互換性がありません。したがって、分析速度とレスポンシブ性を維持するためには、効率的な戦略が必要です。
• 不正確なデータによりデータの整合性が損なわれる可能性があり、分析にエラーが発生する可能性があります。

結論

まとめると、データウェアハウジングとビジネスインテリジェンスシステム内でのディメンションテーブルとファクトテーブルの役割を理解することは、効果的なデータ分析にとって重要です。広範な応用を持つこれらのテーブルの正確な区別は、シームレスな操作のために不可欠です。ファクトテーブルは数値データを保持し、ディメンションテーブルはファクトテーブルに格納された情報に対して説明的なコンテキストを提供します。『何』と『いくつ』に関連するクエリに取り組む際には、ファクトテーブルを参照してください。『誰』、『どこ』、『いつ』、『なぜ』についての情報を得るためには、ディメンションテーブルを参照してください。この基礎的な理解により、これらのテーブルを最適に活用し、意思決定と分析能力を向上させることができます。

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