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データウェアハウスとデータマートの設計におけるSQL処理

この記事では、データウェアハウスとデータマートの設計において、SQLをどのように活用するかについて詳しく解説します。具体的には、構造の設計、データの移行、および最適化の各ステップにおいて、どのSQL文が有効かを明示します。

目次

データウェアハウスとデータマートの違い

データウェアハウス(DW)とデータマート(DM)はよく混同されがちですが、その目的と構造には明確な違いがあります。

項目データウェアハウスデータマート
目的企業全体のデータを統合特定の部門やプロジェクトに特化
スケール大規模小~中規模
データ種類多種多様限定されたデータ
データウェアハウスとデータマートの比較

データウェアハウスの設計

データウェアハウスの設計は多くの要素を考慮する必要があります。ここでは、その基本的なSQL処理をいくつか紹介します。

スキーマ設計

一般的にStarスキーマやSnowflakeスキーマが用いられます。

CREATE TABLE Sales (
  SalesID INT PRIMARY KEY,
  ProductID INT,
  CustomerID INT,
  Amount FLOAT
);

データのロード

データウェアハウスにデータをロードする際のSQL処理です。

INSERT INTO Sales (SalesID, ProductID, CustomerID, Amount)
VALUES (1, 101, 1001, 200.0),
       (2, 102, 1002, 300.0);

データマートの設計

データマートの設計では、より局所的なデータを扱います。よって、以下のようなSQL処理がよく用いられます。

テーブル作成

局所的なデータを持つテーブルを作成します。

CREATE TABLE LocalSales (
  LocalSalesID INT PRIMARY KEY,
  Region TEXT,
  Amount FLOAT
);

データのフィルタリング

データウェアハウスから必要なデータだけを取り出します。

INSERT INTO LocalSales (LocalSalesID, Region, Amount)
SELECT SalesID, 'Tokyo', Amount
FROM Sales
WHERE CustomerID BETWEEN 1001 AND 1010;

まとめ

データウェアハウスとデータマートの設計において、SQLは各段階で不可欠です。スキーマ設計からデータのロード、フィルタリングに至るまで、各処理に適したSQL文を用いることで、効率的なデータ管理が可能になります。

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