🔹 Data Warehouse (DWH): структура и назначение 🔹 Что делает DWH иначе, чем обычная база данных? 🔸 DWH (Data Warehouse) нужен для аналитики: собирает исторические данные из разных систем, чтобы быстро делать отчёты и агрегации. Без DWH аналитика замедлит боевую OLTP (Online Transaction Processing) базу и даст неточные исторические срезы.
🔸 OLAP (Online Analytical Processing) — это подход DWH: оптимизация под сложные запросы и агрегации. Обычная БД ориентирована на транзакции и целостность, поэтому структуры и индексы отличаются.
🔸 Фактовые таблицы содержат метрики (например sales.amount) и ссылки на размерности. SNB схема — нормализованный вариант «звезды», полезен для экономии места и управления иерархиями. Пример: факты sales(amount, date_id, product_id, customer_id).
🔸 ETL (Extract, Transform, Load) извлекает данные, чистит и загружает в DWH. Без ETL данные будут разрознены, дубликаты и разные форматы помешают аналитике.
📚 Коротко: DWH = историческая аналитика (OLAP), фактовые таблицы + размерности, SNB — нормализация, ETL — готовит данные.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - Дзен Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
