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आयामी मॉडलिंग के बारे में मिथक क्या हैं?

<घंटा/>

डायमेंशनल मॉडलिंग के बारे में कुछ मिथक तैर रहे हैं जिन्हें संबोधित किया जाना चाहिए।

यह एक आयामी डेटा मॉडल निष्पादित कर सकता है जो स्टोवपाइप निर्णय समर्थन प्रणालियों को जन्म देगा। यह मिथक केवल विशिष्ट सॉफ़्टवेयर प्रदान करने के लिए denormalization को दोष देता है जिसे संशोधित नहीं किया जा सकता है। यह आयामी मॉडलिंग की एक अदूरदर्शी व्याख्या है जो संदेश को बिल्कुल पीछे की ओर ले जाने में कामयाब रही है।

सबसे पहले, हमने तर्क दिया है कि प्रत्येक इकाई-संबंध मॉडल में समान जानकारी वाले आयामी मॉडल का एक समान सेट होता है। दूसरा, हमने दिखाया है कि संगठनात्मक परिवर्तन और अंतिम-उपयोगकर्ता अनुकूलन की उपस्थिति में भी, आयामी मॉडल अपने रूप को बदले बिना इनायत से फैलता है। यह इकाई-संबंध मॉडल है जो SQL को फिर से लिखने की आवश्यकता के द्वारा एप्लिकेशन डिजाइनरों और अंतिम उपयोगकर्ताओं को सचेत करता है।

यह उन लोगों द्वारा किए गए सैकड़ों अच्छे आयामी डिजाइनों को देखा जा सकता है जिनसे हम कभी नहीं मिले हैं या हमारी कक्षाओं में नहीं हैं। पैकेज्ड गुड्स रिटेल और मैन्युफैक्चरिंग उद्योगों के डिजाइनरों की एक पूरी पीढ़ी है जो पिछले 15 वर्षों से डायमेंशनल डेटाबेस का उपयोग और डिजाइन कर रहे हैं।

यह मिथक आयामी मॉडलिंग के ऐतिहासिक मूल में निहित है, लेकिन इसकी वर्तमान वास्तविकता में नहीं है। खुदरा बैंकिंग, वाणिज्यिक बैंकिंग, संपत्ति और हताहत बीमा, स्वास्थ्य बीमा, जीवन बीमा, ब्रोकरेज ग्राहक विश्लेषण, टेलीफोन कंपनी संचालन, समाचार पत्र विज्ञापन, तेल कंपनी ईंधन बिक्री, सरकारी एजेंसी खर्च, विनिर्माण शिपमेंट सहित कई व्यावसायिक क्षेत्रों में आयामी मॉडलिंग का उपयोग किया गया है। , स्वास्थ्य देखभाल, और भी बहुत कुछ।

स्नोफ्लेकिंग आयाम तालिकाओं से कम-कार्डिनैलिटी पाठ्य विशेषताओं को समाप्त कर रहा है और उन्हें "माध्यमिक" आयाम तालिकाओं में ढूंढ रहा है। उदाहरण के लिए, किसी उत्पाद श्रेणी को इस तरह से व्यवहार किया जा सकता है और निम्न-स्तरीय उत्पाद आयाम तालिका से भौतिक रूप से हटाया जा सकता है।

स्नोफ्लेकिंग आयामी मॉडलिंग से अलग नहीं है। हम स्नोफ्लेकिंग को बुनियादी आयामी मॉडल की सादगी के लिए एक अलंकरण के रूप में देखते हैं। हमें लगता है कि एक डिज़ाइनर स्पष्ट विवेक के साथ हिमपात कर सकता है यदि यह तकनीक उपयोगकर्ता की समझ में सुधार करती है और समग्र प्रदर्शन में सुधार करती है।

यह तर्क कि स्नोफ्लेकिंग आयाम तालिका की स्थिरता को बनाए रखने में सहायता करता है, विशिष्ट है। रखरखाव के मुद्दे वास्तव में इकाई-संबंध-जैसे विषयों द्वारा लीवरेज किए जाते हैं, लेकिन यह सब डेटा स्टेजिंग क्षेत्र में होता है इससे पहले कि डेटा को आयामी स्कीमा में लोड किया जाता है।

एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडलिंग एक व्यवसाय का मॉडल नहीं है, बल्कि यह डेटा तत्वों के बीच सूक्ष्म संबंधों को मॉडल करता है। इकाई-संबंध मॉडलिंग में व्यावसायिक नियम नहीं होते, इसके डेटा नियम होते हैं।

इकाई-संबंध मॉडल संरचना में बेतहाशा परिवर्तनशील हैं। इकाई-संबंध मॉडल के तंत्र की जंगली परिवर्तनशीलता परिभाषित करती है कि प्रत्येक डेटा वेयरहाउस को कस्टम-लिखित और फ़ाइन-ट्यून SQL की आवश्यकता होती है। यह इस बात का भी प्रतिनिधित्व कर सकता है कि प्रत्येक स्कीमा क्योंकि इसे ट्यून किया गया है, ग्राहक की पूछताछ की आदतों में बदलाव के लिए बहुत सुलभ है क्योंकि ऐसे स्कीमा विषम हैं।


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