স্টার স্কিমা কি?

একটি স্টার স্কিমা হল ডাটাকে ডাইমেনশন টেবিল, ফ্যাক্ট টেবিল, এবং ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউতে তৈরি করার একটি কনফারেন্স। সমস্ত ডেটা কলামগুলিতে সংরক্ষিত হয় এবং বহুমাত্রিক বস্তু হিসাবে কাজ করে এমন কলামগুলি সনাক্ত করতে মেটাডেটা প্রয়োজন৷

একটি তারকা স্কিমা হল একটি রিলেশনাল স্কিমা যেখানে একটি রিলেশনাল স্কিমা যার ডিজাইন একটি বহুমাত্রিক ডেটা মডেলকে সংজ্ঞায়িত করে। তারকা স্কিমা হল সুস্পষ্ট ডেটা গুদাম স্কিমা। এটিকে তারকা স্কিমা হিসাবে উল্লেখ করা হয় কারণ এই স্কিমার সত্তা-সম্পর্ক চিত্রটি একটি তারকা পুনরুত্পাদন করে, বিন্দু সহ, মূল টেবিল থেকে বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়। স্কিমার মাঝখানে একটি উচ্চ ফ্যাক্ট টেবিল রয়েছে এবং তারা হল ডাইমেনশন টেবিল।

মাত্রা সারণি - একটি তারকা স্কিমা একটি একক টেবিলে একটি মাত্রা সম্পর্কে সমস্ত ডেটা সংরক্ষণ করে। একটি স্তরবিন্যাস প্রতিটি স্তর মাত্রা টেবিলের একটি কলাম বা কলাম সেট দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। একটি মাত্রা অবজেক্ট দুটি কলামের (বা কলাম সেট) মধ্যে অনুক্রমিক সম্পর্ক বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা একটি অনুক্রমের দুটি স্তরকে সংজ্ঞায়িত করে; একটি মাত্রা অবজেক্ট ছাড়া, অনুক্রমিক সম্পর্কগুলি শুধুমাত্র মেটাডেটাতে উপস্থাপিত হয়। বৈশিষ্ট্যগুলি ডাইমেনশন টেবিলের কলামে সংরক্ষিত হয়।

তথ্য সারণী - পরিমাপ বাস্তব টেবিলে সংরক্ষিত হয়. ফ্যাক্ট টেবিলে একটি যৌগিক প্রাথমিক কী অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা একাধিক বিদেশী কী (প্রতিটি মাত্রা টেবিলের জন্য একটি) এবং প্রতিটি পরিমাপের জন্য একটি কলাম যা এই মাত্রাগুলি ব্যবহার করে।

বস্তুগত দৃষ্টিভঙ্গি − মাত্রা সারণিতে উপস্থাপিত অনুক্রমিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে সামগ্রিক ডেটা গণনা করা হয়। এই সমষ্টিগুলি স্বাধীন টেবিলে সংরক্ষিত হয়, যা সারাংশ টেবিল বা বস্তুগত দৃষ্টিভঙ্গি হিসাবে পরিচিত। ওরাকল স্বয়ংক্রিয় রিফ্রেশ এবং ক্যোয়ারী পুনর্লিখন সহ বাস্তবায়িত দৃশ্যগুলির জন্য ব্যাপক সমর্থন অফার করে৷

প্রশ্নগুলি একটি ফ্যাক্ট টেবিলের বিপরীতে বা একটি বস্তুগত দৃশ্যের বিপরীতে লেখা যেতে পারে। যদি একটি ক্যোয়ারী ফ্যাক্ট টেবিলের বিপরীতে লেখা হয় যার ফলাফল সেটের জন্য সমষ্টিগত ডেটার প্রয়োজন হয়, তাহলে ক্যোয়ারীটি হয় বর্তমান বাস্তবায়িত ভিউতে ক্যোয়ারী পুনঃলিখন দ্বারা পুনঃনির্দেশিত হয়, অথবা ডেটা বৃত্তে একত্রিত হয়।

স্টার স্কিমার বৈশিষ্ট্যগুলি

স্টার স্কিমার নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে যা নিম্নরূপ -

• এটি একটি DE-স্বাভাবিক ডেটাবেস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা দ্রুত ক্যোয়ারী প্রতিক্রিয়া সমর্থন করতে পারে৷

• এটি একটি নমনীয় নকশা সমর্থন করে যা কেবলমাত্র পরিবর্তন করা যেতে পারে বা পুরো বিকাশ চক্র জুড়ে সন্নিবেশিত করা যেতে পারে, এবং ডাটাবেস বৃদ্ধির সাথে সাথে।

• এটি ডিজাইনে সমান্তরালভাবে সমর্থন করে যেভাবে শেষ-ব্যবহারকারীরা সাধারণত তথ্য সম্পর্কে চিন্তা করে এবং ব্যবহার করে।

• এটি বিকাশকারী এবং শেষ ব্যবহারকারী উভয়ের জন্যই মেটাডেটার অসুবিধা কমাতে পারে৷