একটি স্টার স্কিমা ডেটা ডিমেনশন টেবিল, ফ্যাক্ট টেবিল, এবং মেটেরিয়ালাইজড ভিউতে কনস্ট্রাক্ট করার একটি কনভেনশন। সকল ডেটা কলামে সংরক্ষিত থাকে, এবং মেটাডেটা দরকার যাতে কলামগুলো চিহ্নিত করা যায় যা মাল্টিডাইমেনশনাল অবজেক্ট হিসেবে ফাংশন করে।
একটি স্টার স্কিমা একটি রিলেশনাল স্কিমা যেখানে রিলেশনাল স্কিমার ডিজাইন একটি মাল্টিডাইমেনশনাল ডেটা মডেল ডিফাইন করে। স্টার স্কিমা হলো স্পষ্ট ডেটা ওয়ারহাউস স্কিমা। এটিকে স্টার স্কিমা বলা হয় কারণ এই স্কিমার এন্টিটি-রিলেশনশিপ ডায়াগ্রাম একটি স্টারের মতো প্রতিফলিত করে, পয়েন্ট divergিং প্রধান টেবিল থেকে। স্কিমার মাঝপথে একটি বড় ফ্যাক্ট টেবিল থাকে, এবং স্টার হলো ডিমেনশন টেবিল।
ডিমেনশন টেবিল (Dimension Tables) − একটি স্টার স্কিমা একটি ডাইমেনশন সম্পর্কে সকল ইনফরমেশন একটি সিঙ্গেল টেবিলে সংরক্ষণ করে। হায়ারার্কির প্রতিটি লেভেল ডিমেনশন টেবিলে একটি কলাম বা কলাম সেট দিয়ে ডিফাইন করা হয়। একটি ডাইমেনশন অবজেক্ট দুটি কলাম (বা কলাম সেট) এর মাঝপথে হায়ারার্কিক্যাল রিলেশনশিপ বর্ণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেগুলো হায়ারার্কির দুটি লেভেল ডিফাইন করে; ডাইমেনশন অবজেক্ট ছাড়া, হায়ারার্কিক্যাল রিলেশনশিপ শুধু মেটাডেটায় রিপ্রেজেন্ট করা হয়। অ্যাট্রিবিউট ডিমেনশন টেবিলের কলামে সংরক্ষিত থাকে।
ফ্যাক্ট টেবিল (Fact Tables) − মেজার ফ্যাক্ট টেবিলে সংরক্ষিত থাকে। ফ্যাক্ট টেবিলে একটি কম্পোজিট প্রাইমারি কি থাকে, যা একাধিক ফরেন কি (প্রতিটি ডিমেনশন টেবিলের জন্য একটি) এবং প্রতিটি মেজারের জন্য একটি কলাম যা এই ডাইমেনশন ব্যবহার করে তৈরি হয়।
মেটেরিয়ালাইজড ভিউ (Materialized Views) − অ্যাগ্রিগেট ডেটা ডিমেনশন টেবিলে প্রতিফলিত হায়ারার্কিক্যাল রিলেশনশিপের ওপর ভিত্তি করে কম্পিউট করা হয়। এই অ্যাগ্রিগেটগুলো আলাদা টেবিলে সংরক্ষিত থাকে, যাকে সামারি টেবিল বা মেটেরিয়ালাইজড ভিউ বলা হয়। অরাকল মেটেরিয়ালাইজড ভিউর জন্য ব্যাপক সাপোর্ট প্রদান করে, যার মধ্যে অটোমেটিক রিফ্রেশ এবং কোয়েরি রিরাইট।
কোয়েরি ফ্যাক্ট টেবিলের বিপরীত বা মেটেরিয়ালাইজড ভিউর বিপরীত লেখা যেতে পারে। যদি একটি কোয়েরি ফ্যাক্ট টেবিলের বিপরীত লেখা হয় যেটি তার রেজাল্ট সেটের জন্য অ্যাগ্রিগেট ডেটা দরকার করে, তবে কোয়েরি হয় কোয়েরি রিরাইট দিয়ে একটি বর্তমান মেটেরিয়ালাইজড ভিউর দিকে রিডাইরেক্ট করা হয়, অথবা ডেটা অন-দ-ফ্লাই অ্যাগ্রিগেট করা হয়।
স্টার স্কিমার বৈশিষ্ট্য
স্টার স্কিমার নিচের বৈশিষ্ট্যগুলো রয়েছে:
এটি একটি ডি-নর্মালাইজড ডেটাবেস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা দ্রুত কোয়েরি রেসপন্স সমর্থন করতে পারে।
এটি একটি ফ্লেক্সিবল ডিজাইন সমর্থন করে যা সহজে পরিবর্তন বা ডেভেলপমেন্ট সাইকেল 내내 যোগ করা যায়, এবং ডেটাবেস বড় হলে।
এটি এন্ড-ইউজাররা সাধারণত কীভাবে চিন্তা করে এবং ইনফরমেশন ব্যবহার করে তার সাথে প্যারালেল ডিজাইন সমর্থন করে।
এটি ডেভেলপার এবং এন্ড-ইউজার উভয়ের জন্য মেটাডেটার জটিলতা কমাতে পারে।
