एक स्टार स्कीमा डेटा को आयाम तालिकाओं, तथ्य तालिकाओं और भौतिक विचारों में बनाने के लिए एक सम्मेलन है। सभी डेटा कॉलम में सहेजे जाते हैं, और मेटाडेटा की आवश्यकता उन स्तंभों की पहचान करने के लिए होती है जो बहुआयामी ऑब्जेक्ट के रूप में कार्य करते हैं।
एक स्टार स्कीमा एक रिलेशनल स्कीमा है जहां एक रिलेशनल स्कीमा जिसका डिज़ाइन एक बहुआयामी डेटा मॉडल को परिभाषित करता है। स्टार स्कीमा स्पष्ट डेटा वेयरहाउस स्कीमा है। इसे स्टार स्कीमा के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि इस स्कीमा का इकाई-संबंध आरेख मुख्य तालिका से बिंदुओं के साथ एक स्टार को पुन:उत्पन्न करता है। स्कीमा के बीच में एक उच्च तथ्य तालिका शामिल है, और तारा आयाम तालिका है।
आयाम तालिकाएं - एक स्टार स्कीमा एक ही तालिका में एक आयाम के बारे में सभी डेटा सहेजता है। पदानुक्रम के प्रत्येक स्तर को आयाम तालिका में सेट किए गए स्तंभ या स्तंभ द्वारा परिभाषित किया जाता है। एक आयाम वस्तु का उपयोग दो स्तंभों (या स्तंभ सेट) के बीच पदानुक्रमित संबंध का वर्णन करने के लिए किया जा सकता है जो एक पदानुक्रम के दो स्तरों को परिभाषित करता है; आयाम वस्तु के बिना, पदानुक्रमित संबंध केवल मेटाडेटा में दर्शाए जाते हैं। विशेषताएँ आयाम तालिकाओं के स्तंभों में सहेजी जाती हैं।
तथ्य सारणी - उपायों को फैक्ट टेबल में सेव किया जाता है। तथ्य तालिकाओं में एक समग्र प्राथमिक कुंजी शामिल होती है, जो कई विदेशी कुंजियों (प्रत्येक आयाम तालिका के लिए एक) और इन आयामों का उपयोग करने वाले प्रत्येक माप के लिए एक स्तंभ से बनी होती है।
भौतिक दृश्य - समग्र डेटा की गणना आयाम तालिकाओं में दर्शाए गए पदानुक्रमित संबंधों के आधार पर की जाती है। ये समुच्चय स्वतंत्र तालिकाओं में सहेजे जाते हैं, जिन्हें सारांश तालिका या भौतिक दृश्य के रूप में जाना जाता है। Oracle भौतिक विचारों के लिए व्यापक समर्थन प्रदान करता है, जिसमें स्वचालित ताज़ा और क्वेरी पुनर्लेखन शामिल है।
प्रश्नों को किसी तथ्य तालिका के विपरीत या भौतिक दृष्टिकोण के विपरीत लिखा जा सकता है। यदि कोई क्वेरी उस तथ्य तालिका के विरुद्ध लिखी जाती है जिसके परिणाम सेट के लिए समग्र डेटा की आवश्यकता होती है, तो क्वेरी को या तो क्वेरी पुनर्लेखन द्वारा वर्तमान भौतिक दृश्य पर पुनर्निर्देशित किया जाता है, या डेटा को मंडली पर एकत्रित किया जाता है।
स्टार स्कीमा की विशेषताएं
स्टार स्कीमा की निम्नलिखित विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं -
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इसका उपयोग डीई-सामान्यीकृत डेटाबेस बनाने के लिए किया जाता है जो जल्दी से क्वेरी प्रतिक्रियाओं का समर्थन कर सकता है।
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यह एक लचीली डिज़ाइन का समर्थन करता है जिसे आसानी से बदला जा सकता है या पूरे विकास चक्र में डाला जा सकता है, और जैसे-जैसे डेटाबेस बढ़ता है।
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यह डिज़ाइन में समानांतर का समर्थन करता है कि कैसे अंतिम उपयोगकर्ता आमतौर पर जानकारी के बारे में सोचते हैं और उसका उपयोग करते हैं।
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यह डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए मेटाडेटा की कठिनाई को कम कर सकता है।