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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。

目次

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 SchemaSnowflake 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
Star SchemaとSnowflake Schemaの比較

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。

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