Star vs Snowflake schema: kurią rinktis Power BI modelyje

Star vs Snowflake — Power BI | analytics.bi
Star schema ir Snowflake schema apibrėžia, kaip Power BI modelyje sujungiamos faktų ir dimensijų lentelės. Daugumoje Power BI projektų paprastesnė Star schema yra geresnis pasirinkimas.

Kodėl schema svarbi

Kuriant Power BI ataskaitas svarbu ne tik įkelti duomenis, bet ir teisingai juos sumodeliuoti. Nuo lentelių struktūros priklauso ataskaitų greitis, filtrų veikimas ir DAX formulių aiškumas.

Jei dar nesate tikri, kaip veikia lentelės ir ryšiai, pirmiausia verta perskaityti: Power BI duomenų modelis ir ryšiai .

Kas yra Star schema

Star schema – tai struktūra, kurioje viena faktų lentelė yra centre, o aplink ją tiesiogiai prijungtos dimensijų lentelės.

Pavyzdžiui, centre gali būti Pardavimai, o aplink – Produktai, Klientai, Regionai ir Kalendorius.

  • paprasta struktūra
  • aiškūs 1:* ryšiai
  • greitesnės ataskaitos
  • lengviau rašyti DAX formules

Kas yra Snowflake schema

Snowflake schema – tai išskaidyta struktūra, kai dimensijų lentelės dar papildomai jungiamos su kitomis dimensijomis.

Pavyzdžiui: Produktai → Kategorijos → Tiekėjai arba Klientai → Miestai → Regionai.

  • mažiau duomenų dubliavimo
  • daugiau lentelių ir ryšių
  • sudėtingesnis filtrų kelias
  • DAX gali tapti sunkiau suprantamas

Sudėtingesnė schema tiesiogiai veikia filtrų kontekstą. Apie tai plačiau: kaip DAX mato duomenis: row vs filter context .

Star vs Snowflake palyginimas

Pagrindinis skirtumas paprastas: Star schema siekia paprastumo, o Snowflake schema – didesnio normalizavimo.

Star vs Snowflake schema Power BI palyginimas
  • Star schema – greitesnė, aiškesnė ir patogesnė analizei.
  • Snowflake schema – detalesnė, bet sudėtingesnė ir dažnai lėtesnė.
Rekomendacija: Power BI projektuose dažniausiai rinkitės Star schema. Snowflake naudokite tik tada, kai tam yra aiški priežastis.

Kada rinktis Snowflake

Nors daugeliu atvejų Power BI modelyje geriau rinktis Star schema, Snowflake kartais gali būti naudinga.

  • kai duomenys jau ateina normalizuoti iš duomenų bazės
  • kai reikia sumažinti duomenų dubliavimą
  • kai modelis labiau primena duomenų saugyklą nei analitinę ataskaitą
  • kai to reikalauja įmonės duomenų valdymo taisyklės

Vis dėlto analitiniuose Power BI modeliuose paprastesnė struktūra dažniausiai reiškia mažiau klaidų ir aiškesnius skaičiavimus.

Jei po modelio kūrimo pereinate prie skaičiavimų, pradėkite nuo: įvado į DAX .

Ką skaityti toliau

Trumpa išvada

Power BI aplinkoje dažniausiai laimi paprastumas. Star schema leidžia kurti greitesnius, aiškesnius ir lengviau prižiūrimus modelius.

Snowflake schema naudinga tik specifiniais atvejais, kai detalumas arba duomenų normalizavimas yra svarbesnis už paprastumą.

Nemokama atmintinė

Power Query atmintinė: automatizuok ataskaitą

Pagrindiniai žingsniai, 5 dažnos klaidos ir kada verta automatizuoti ataskaitą.

  • PDF · 2 psl., praktiška
  • Be spam'o — tik nauda
Blank Form (#5)
Be spam'o. Atsisakyti gali bet kada.

Panašūs straipsniai