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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