미안하지만이 질문이 초보자 용 질문 이었지만 데이터웨어 하우징 및 비즈니스 인텔리전스 세계에 익숙하지 않았습니다.개체 데이터베이스, 비즈니스 인텔리전스 및웨어 하우징
필자가 읽은 바로는 관계형 모델의 한계로 인해 다차원 데이터베이스가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 다차원 데이터베이스로 수행해야하는 모든 작업은 매우 복잡한 쿼리와 성능 결합 및 집계 작업이 느린 일반 관계형 데이터베이스에서 수행 할 수 있습니다.
질문은 개체 데이터베이스에 대한 비즈니스 인텔리전스에 대해 이야기 할 때 동일한 개념 (다차원 데이터베이스 - 데이터웨어 하우스 등)이 필요합니까? 개체 간의 관계는 직접 참조로 유지 관리되므로 개체 데이터베이스에는 조인이 없습니다.
다차원 성은 데이터웨어 하우징의 필수 기능입니다.
관계형 모델의 제한 사항에 대해서는이 아니며 이 아니며 "해결 방법"입니다. 여러 가지 중요하지 않은 차원과 관련하여 사실에 대한 임의의 "조각 및 주사위"분석을 수행해야하는 경우 데이터를 모델링하는 가장 좋은 방법입니다.
스타 스키마 쿼리는 그리 복잡하지 않습니다. 실제로는 매우 간단합니다. 대부분 항상 형태가 SELECT SUM(MEASURE) FROM FACT JOIN DIM1 ON ... JOIN DIM2 ON ... WHERE...이기 때문입니다.
결합 작업은 일반적으로 느립니다. 그러나 조인은 SQL웨어 하우스 대신 오브젝트 지향 코드로 수행 할 수 있습니다.
대부분의 경우 실제로 크기는 작지만 완전히 메모리에 맞습니다. 분석 쿼리는 차원 속성의 메모리 내 검색에 이어지는 모든 사실의 간단한 가져 오기로 변경 될 수 있습니다.
나머지 사례에서는 차원 (일반적으로 고객, 환자 또는 구성원 차원)이 관련 팩트 테이블과 거의 같은 눈송이 스키마가 있습니다. 이 경우 데이터베이스의 관계형 조인이 유용합니다.
"개체 간의 관계가 직접 참조로 유지 관리되므로 개체 데이터베이스에 조인이 없습니다."
사실이 아닙니다. 객체 데이터베이스는 객체에서 객체로 이동합니다. 관련 객체와 함께 객체 세트를 검색하면 실제로 조인 작업이 수행됩니다.
"개체 데이터베이스에 대한 비즈니스 인텔리전스에 관해서 질문 할 때 우리는 동일한 개념 (다차원 데이터베이스 - 데이터웨어 하우스 등)이 필요합니까?"
예. 다차원 성은 필수적입니다. 전혀. 객체 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 마찬가지로 (또는 더 나은) 이것을 나타냅니다. 그러나 어떤 모델이든 Measures와 Dimensions의 필수 진실을 나타내야합니다.
아마도 소위 문서 데이터베이스를 살펴 보는 것이 좋습니다. CouchDB은 대중적인 오픈 소스 (무료로 구할 수있는 무료)이며 이해하기 쉽습니다. CouchDB는 모든 데이터를 JSON (쉽게 구문 분석 할 수있는 JavaScript Object Notation) 문서로 저장하고 REST (처음 사용하는 경우 HTTP 만 사용)으로 외부 세계와 통신합니다. 보다 흥미로운 CouchDB 기능 중 하나는 MapReduce 패러다임을 사용하여 데이터를 처리하고 집계하는 데이터를 선택할 수 있다는 것입니다.
CouchDB를 보면 비 관계형 데이터베이스의 경우 어떤 가능성이 있는지 알 수 있습니다. CouchDB는 주로 전체 객체가 아닌 데이터 문서를 저장하는 것에 중점을 둡니다. 일부 데이터베이스는 주어진 개체의 상태를 프로그램에 저장하는 한 실제 개체 데이터베이스입니다. db4o을 비교하십시오.
개체 데이터베이스로 직접 전환하는 대신 Object-Relational Mapping을 고려해야 할 수도 있습니다.
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