Vidéo: Les types de relations pour une base de données relationnelle 2024
Votre entrepôt de données ou un data mart L'entrepôt de données alimentera peut-être la mission de générer un ensemble de rapports finis et prévisibles. Voici une approche pour concevoir une base de données relationnelle pour soutenir cette mission, construite autour du principe de dénormalisation de base de données , ou de violer délibérément de bons principes de conception de bases de données relationnelles dans l'intérêt de l'efficacité des performances.
à succès, , dans lesquelles vous devez rapidement mettre en place un entrepôt de données relationnel à petite échelle ou un magasin de données. Par exemple, vous pouvez créer une base de données relationnelle dénormalisée pour une charte spécifique afin de produire un certain nombre de rapports qui ne seront plus disponibles suite à un effort de migration de système hérité. Bien que la dénormalisation ne soit pas une impasse, elle crée beaucoup de doublons et les structures de base de données que vous créez n'ont pas beaucoup de flexibilité. En outre, vous avez probablement des capacités d'interrogation limitées (en plus de vos rapports standard) car ces fonctionnalités sont étroitement liées aux structures de génération de rapports formalisées dans la conception de table. Pourtant, vous pourriez vouloir vérifier cette approche.
Pour prendre en charge le format de rapport indiqué au bas de la figure, les structures sources sont mappées dans une table dénormalisée à partir de laquelle le rapport peut être généré sans avoir à rejoindre de tables. (Pour le dire plus simplement, votre rapport s'exécute très rapidement.)
: Un exemple concret impliquerait beaucoup plus de tableaux (de 10 à 50 ou plus) et beaucoup plus de rapports que ceux montrés sur la figure. Ce chiffre devrait cependant faire passer l'idée. Vous pouvez également suivre les principes et techniques de la conception dimensionnelle. Étant donné que les SGBDR ont désormais beaucoup moins de difficulté à traiter les structures orientées dimensionnelles que par le passé, vous obtiendrez probablement des performances adéquates pour vos besoins de reporting tout en conservant la flexibilité de prendre en charge une grande variété de requêtes ad hoc multidimensionnelles.
Pour un déploiement rapide orienté rapport, cependant, envisagez au moins une conception basée sur la dénormalisation pour les données relationnelles.
