データウェアハウスでの非正規化の役割と利用シーン

データウェアハウス（DWH）はビジネスインテリジェンスやデータ解析に不可欠な要素ですが、その設計や運用には多くの考慮点があります。特に、データベースの「非正規化」は、DWHで非常に重要な概念となっています。この記事では、非正規化の役割、利点、そしてDWHでの具体的な利用シーンについて深堀りしていきます。

非正規化とは

非正規化は、正規化されたデータベースを意図的に「複雑化」する過程を指します。正規化はデータの重複を避ける一方で、クエリのパフォーマンスが落ちる可能性があります。非正規化はこのトレードオフを解消するための手段となります。

非正規化の目的

非正規化の主な目的は以下の通りです。

• クエリパフォーマンスの向上
• 複雑な結合の削減
• 読み取り速度の最適化

非正規化のリスク

一方で、非正規化には以下のようなリスクも存在します。

• データの一貫性維持が難しくなる
• データ更新のコストが増加

データウェアハウスでの非正規化

データウェアハウスでは、大量のデータを効率よく解析する必要があります。そのため、非正規化はよく用いられます。

Star SchemaとSnowflake Schema

データウェアハウスでよく用いられるスキーマにはStar SchemaとSnowflake Schemaがあります。

Star Schema	Snowflake Schema
非正規化が多用される	正規化が多用される
クエリが高速	クエリが遅い場合も

利用シーン

データウェアハウスでの非正規化の典型的な利用シーンは以下のような場合です。

• レポート生成が頻繁に行われる
• リアルタイムでのデータ解析が必要
• 集約されたデータを用いる分析が多い

まとめ

非正規化はデータウェアハウスでのデータ処理速度や柔軟性を高める重要な手段です。ただし、その適用はリスクも伴うため、具体的な利用シーンや要件に応じて慎重に設計する必要があります。