ডাইমেনশনাল মডেলিং সম্পর্কে কিছু পৌরাণিক কাহিনী ভেসে বেড়াচ্ছে যা সমাধানের যোগ্য৷
এটি একটি মাত্রিক ডেটা মডেল নির্বাহ করতে পারে যা স্টোভপাইপ সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমের দিকে পরিচালিত করবে। এই পৌরাণিক কাহিনী শুধুমাত্র নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার প্রদানের জন্য অস্বাভাবিককরণকে দায়ী করে যা তাই সংশোধন করা যায় না। এটি মাত্রিক মডেলিংয়ের একটি অদূরদর্শী ব্যাখ্যা যা বার্তাটিকে ঠিক পিছনের দিকে পেতে পরিচালিত করেছে৷
প্রথমত, আমরা যুক্তি দিয়েছি যে প্রতিটি সত্তা-সম্পর্কের মডেলে একই তথ্য ধারণ করে মাত্রিক মডেলের সমতুল্য সেট রয়েছে। দ্বিতীয়ত, আমরা দেখিয়েছি যে এমনকি সাংগঠনিক পরিবর্তন এবং শেষ-ব্যবহারকারীর অভিযোজনের উপস্থিতিতে, মাত্রিক মডেলটি তার ফর্ম পরিবর্তন না করেই সুন্দরভাবে প্রসারিত হয়। এটি হল সত্তা-সম্পর্কের মডেল যা অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইনার এবং শেষ-ব্যবহারকারীদেরকে এসকিউএল পুনরায় লেখার প্রয়োজন করে হুইপসও করে।
আমরা আমাদের ক্লাসে কখনও দেখা করিনি বা পাইনি এমন লোকেদের দ্বারা করা শত শত সত্যিই ভাল ডাইমেনশনাল ডিজাইন দেখা যায়। প্যাকেজ করা পণ্য খুচরা এবং উত্পাদন শিল্প থেকে ডিজাইনারদের একটি পুরো প্রজন্ম রয়েছে যারা গত 15 বছর ধরে ডাইমেনশনাল ডেটাবেস ব্যবহার এবং ডিজাইন করছে।
এই পৌরাণিক কাহিনীটি মাত্রিক মডেলিংয়ের ঐতিহাসিক উত্সের মধ্যে নিহিত কিন্তু বর্তমান সময়ের বাস্তবতায় নয়। খুচরা ব্যাঙ্কিং, বাণিজ্যিক ব্যাঙ্কিং, সম্পত্তি এবং দুর্ঘটনার বীমা, স্বাস্থ্য বীমা, জীবন বীমা, ব্রোকারেজ গ্রাহক বিশ্লেষণ, টেলিফোন কোম্পানির অপারেশন, সংবাদপত্রের বিজ্ঞাপন, তেল কোম্পানির জ্বালানি বিক্রয়, সরকারী সংস্থার খরচ, উত্পাদন চালান সহ একাধিক ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে ডাইমেনশনাল মডেলিং ব্যবহার করা হয়েছে। , স্বাস্থ্যসেবা, এবং আরও অনেক কিছু।
স্নোফ্লেকিং ডাইমেনশন টেবিল থেকে লো-কার্ডিনালিটি টেক্সচুয়াল অ্যাট্রিবিউট বাদ দিচ্ছে এবং সেগুলিকে "সেকেন্ডারি" ডাইমেনশন টেবিলে খুঁজে দিচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি পণ্যের বিভাগকে এইভাবে বিবেচনা করা যেতে পারে এবং নিম্ন-স্তরের পণ্যের মাত্রা সারণী থেকে শারীরিকভাবে সরানো যেতে পারে।
স্নোফ্লেকিং ডাইমেনশনাল মডেলিং থেকে আলাদা নয়। আমরা তুষারপাতকে মৌলিক মাত্রিক মডেলের সরলতার জন্য একটি শোভা হিসাবে বিবেচনা করি। আমরা মনে করি যে একজন ডিজাইনার একটি পরিষ্কার বিবেকের সাথে স্নোফ্লেক করতে পারেন যদি এই কৌশলটি ব্যবহারকারীর বোঝার ক্ষমতা উন্নত করে এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত করে।
স্নোফ্লেকিং মাত্রা টেবিলের রক্ষণাবেক্ষণে সহায়তা করে এমন যুক্তিটি বিশেষ। রক্ষণাবেক্ষণের সমস্যাগুলি প্রকৃতপক্ষে সত্তা-সম্পর্ক-সদৃশ শৃঙ্খলার দ্বারা লাভবান হয়, কিন্তু ডাটা স্কিমায় ডেটা লোড হওয়ার আগে এই সবই ডেটা স্টেজিং এরিয়াতে ঘটে৷
সত্তা-সম্পর্কের মডেলিং একটি ব্যবসার মডেল করে না, বরং এটি ডেটা উপাদানগুলির মধ্যে মাইক্রো সম্পর্কের মডেল করে। সত্তা-সম্পর্কের মডেলিংয়ের ব্যবসায়িক নিয়ম নেই, এটির ডেটা নিয়ম রয়েছে৷
সত্তা-সম্পর্কের মডেলগুলি কাঠামোর মধ্যে অত্যন্ত পরিবর্তনশীল। সত্তা-সম্পর্কের মডেলগুলির প্রক্রিয়ার বন্য পরিবর্তনশীলতা সংজ্ঞায়িত করে যে প্রতিটি ডেটা গুদামের জন্য কাস্টম-লিখিত এবং সূক্ষ্ম-সুরিত SQL প্রয়োজন। এটি এমনও প্রতিনিধিত্ব করতে পারে যে প্রতিটি স্কিমা যেহেতু এটি টিউন করা হয়েছে, গ্রাহকের অনুসন্ধানের অভ্যাসের পরিবর্তনের জন্য খুব অ্যাক্সেসযোগ্য কারণ এই ধরনের স্কিমাগুলি অপ্রতিসম।
