【データ分析基盤】スタースキーマについて理解する

スタースキーマとは

スタースキーマ（Star Schema）は、データウェアハウスやデータマートなどのデータ分析基盤を設計する際に使用される手法の1つです。

スノーフレークスキーマなど、要件やビジネスに応じた複数の設計思想があります。今回はそのうち一般的なスタースキーマについて解説します。

中心となる星型の構造
- スタースキーマでは、1つの中心テーブル（ファクトテーブル）があり、この中心テーブルを取り囲む複数の関連テーブル（ディメンションテーブル）があります。この構造は、星に似ていることから「スター」と呼ばれます。ファクトテーブルは主に事実データを保持し、ディメンションテーブルは事実データを解釈するためのコンテキストや属性を提供します。
高い可読性とパフォーマンス
- スタースキーマは単純な構造を持つため、クエリやレポートの作成が容易です。また、データの階層化によってデータへのアクセス速度が向上し、パフォーマンスが向上します。
柔軟性と拡張性
- スタースキーマはデータの柔軟なクエリと容易な拡張性を提供します。新しいディメンションを追加したり、ファクトテーブルを変更したりすることが比較的簡単です。
データの一元化
- スタースキーマでは、データが中心テーブルに集約されるため、異なるデータソースからのデータを一元化し、簡単に分析できるようになります。

商品販売をしている会社のデータを例にすると、ファクトテーブルは販売点数・ディメンションテーブルは商品情報や店舗情報のイメージになります！

容易な理解とクエリ
- スタースキーマは、単純な星型の構造を持つため、データの関係性を理解しやすく、クエリの作成が容易です。これにより、分析者やビジネスユーザーがデータを効果的に扱い、洞察を得ることができます。
高速なクエリ処理
- スタースキーマは、ファクトテーブルとディメンションテーブルの関連付けがシンプルであり、効率的なクエリ処理が可能です。これにより、レポートや分析の実行時間が短縮され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
柔軟性と拡張性
- スタースキーマは、新しいディメンションやファクトを追加することが比較的容易です。また、データの変更や拡張も、既存の構造を変更せずに行うことができます。
一元化されたデータビュー
- スタースキーマは、異なるデータソースからのデータを一元化し、統一されたデータビューを提供します。これにより、異なるソースからのデータを統合して分析することが容易になります。

データ冗長性
- スタースキーマでは、データがファクトテーブルとディメンションテーブルの間で重複することがあります。これにより、データの冗長性が生じる可能性があります。
適用範囲の限界
- スタースキーマは、特定のタイプの分析やクエリには適していますが、すべての種類のデータ処理には適していません。特に、階層的な関係を持つデータや、複雑なクエリ処理が必要な場合には、他の設計方法がより適している場合があります。
データの更新の複雑さ
- スタースキーマでは、データの更新がファクトテーブルに影響を与える場合があり、これが複雑な更新プロセスを必要とすることがあります。
大規模データセットへの適用性の制限
- スタースキーマは、一般的に比較的小規模なデータセットに適しています。大規模なデータセットに対しては、他のデータモデリングアプローチ（例：スノーフレークスキーマ）の方が効果的な場合があります。

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小売業
- 小売業では、売上データや在庫データなどのトランザクションデータをファクトテーブルに格納し、製品、店舗、顧客などの属性情報をディメンションテーブルに格納します。これにより、売上の分析、在庫管理、顧客セグメンテーションなどの分析が容易になります。
金融業
- 金融業では、取引データ、顧客情報、商品情報などの多様なデータを統合し、リスク管理、顧客行動分析、商品のパフォーマンス分析などの目的でスタースキーマを活用します。例えば、ファクトテーブルに取引データを格納し、ディメンションテーブルには顧客や商品の情報を格納することがあります。

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