Mit einem gut entworfenen Schema können Sie große multidimensionale Datasets schnell verstehen, in ihnen navigieren und sie analysieren. Die größten Vorteile eines „Star Schema“ in einer Entscheidungsfindungsumgebung stellen sich wie folgt dar:
Abfrageleistung
Abfragen werden bei einer „Star Schema“-Datenbank schneller ausgeführt als bei einem OLTP- System, da das „Star Schema“ weniger Tabellen und klare Verbindungspfade enthält. In einem „Star Schema“-Design werden Dimensionen über die zentrale Faktentabelle verknüpft. Dimensionen werden miteinander über einen Verbindungspfad verknüpft, der über die Faktentabelle verläuft. Durch dieses Design-Feature werden genaue und konsistente Abfrageergebnisse erzwungen.
Ladeleistung und Administration
Die Struktur des „Star Schema“ verringert die erforderliche Zeit zum Laden großer Daten-Batches in eine Datenbank. Durch das Definieren von Fakten und Dimensionen und durch ihre Trennung in unterschiedlichen Tabellen werden die Auswirkungen auf Ladevorgänge verringert. Dimensionstabellen können einmal gefüllt und dann gelegentlich aktualisiert werden. Neue Fakten können durch Anfügen von Datensätzen an eine Faktentabelle regelmäßig und selektiv hinzugefügt werden.
Enthaltene referentielle Integrität
Das Design eines „Star Schema“ erzwingt die referentielle Integrität von geladenen Daten. Die referentielle Integrität wird durch die Verwendung von Primär- und Fremdschlüsseln durchgesetzt. Primärschlüssel von Dimensionstabellen werden zu Fremdschlüsseln von Faktentabellen, um jeden Datensatz über Dimensions- und Faktentabellen hinweg zu verknüpfen.
Effiziente Navigation durch Daten
Navigieren durch Daten ist aufgrund der Verbindung der Dimensionen durch Faktentabellen effizient. Diese Verbindungen sind signifikant, da sie die grundlegenden Beziehungen realer Geschäftsprozesse darstellen. Sie können eine einzelne Dimensionstabelle durchsuchen, um Attributwerte auszuwählen und eine effiziente Abfrage zu erstellen.