다차원 모델링

목차

1.다차원 모델링(Multidimensional Modeling)

2.메타 데이터(meta data)

본문내용

를 많이 만드는 것이 좋다. 그러나 인덱스 또한 부득이한 경우에만 사용해야 한다. 불필요한 인덱스를 만들면 스페이스를 많이 차지하고 테이블 자체가 업데이트 될 때 속도가 느려진다는 점에 유의해야 한다.
④ROLAP 엔진이 만드는 SQL의 적합성을 검증하라.
다차원 모델링은 채택하는 ROLAP 도구에 따라서 상당히 달라진다. ROLAP 도구가 지원하는 여러 가지 기능을 잘 알고 있어야 그 ROLAP 도구에 맞는 최적의 모델링을 할 수 있다.
아무리 설계를 잘했다고 하더라도 ROLAP 도구가 원하는 형태로 검색을 하지 않는다면 무용지물이다. 특히 ROLAP 엔진이 만들어내는 SQL을 보면서 사용자가 원하는 답을 맞추어야 한다. 이것은 ROLAP 도구를 능숙하게 사용할 때만 가능한 것이다.
2.메타 데이터(meta data)
메타 데이터는 데이터 웨어하우스에 있는 데이터에 대한 모든 정보를 말한다.
데이터 웨어하우스를 구축하고 나서 중요한 것은 사용자의 요구사항이 끊임없이 바뀐다는 것이다. 이 요구사항이 바뀔 때 추출 도구, 모델링 도구, OLAP 도구, 관리도구의 메타 데이터를 모두 바꾸어야 한다. 아무리 전문가라도 모든 도구의 메타 데이터를 정확히 바꾸어야 하는 것은 큰 부담이 된다. 따라서 메타 데이터를 통일하지 않으면 데이터 웨어하우스 관리에서 큰 혼란이 올 것은 뻔하다. 사실 모든 벤더가 도구를 만들 때 통일된 메타 데이터를 사용하면 되지만 이것은 너무 이상적인 바람이다.
왜냐하면 메타 데이터의 표준을 한 회사가 독점한다는 것은 이 분야에서 사실상 자사의 도구가 독점한다는 것과 마찬가지이기 때문이다.

키워드

1.다차원 모델링(Multidimensional Modeling),   요약의 종류,   분할 기법,   기타,   2.메타 데이터