Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

Slowly Changing Dimension Nedir?

Ekleyen: Özgür Erecekler Bilge Adam Kurumsal Danışman Tarih:04.06.2014 Okunma Sayısı:1907


Dimension (boyut) kavramı veri ambarlarında kullanılan bir terimdir. Özetle; analiz edeceğimiz verilerin nasıl, bir başka deyişle neye göre görüneceğini belirttiğimiz niceliklerdir. Mesela şirketinizin gelir – gider durumunu incelemek istiyorsunuz diyelim. Bu rakamları yıllara, iş yaptığınız bölgelere, ürünlerinize ya da bunların hepsine göre analiz etmek istiyorsunuz. Buradaki -e göreler, sizin verilerinizi nasıl analiz edecek olduğunuzdur ve bunların her birine dimension denir.

Ralph Kimball ilk olarak Slowly Changing Dimension (yavaş büyüyen boyutlar) kavramını ortaya attığında yıl 1996′ ydı. SCD kısaca sahip olduğunuz dimensionların bir bölümünün yada belki tamamının tam olarak yavaşça değişmesidir ve bu değişimin ne zaman olacağını bilememeniz durumudur. Herhangi bir zamanda gerçekleşebilir. Şirketinizdeki satış temsilcilerini ele alalım. Bir satış temsilciniz 2012 yılında İstanbul bölge müdürlüğünüzde işe başlamış olsun. 2013 yılı sonunda Ankara şubenizde çalışmak üzere lokasyon değiştiriyor. Şirket satışlarınızı bölgelere ve yıllara göre analiz ediyorsunuz diyelim ki; böyle bir durumda bu satış temsilcisinin bölgesi neresi olmalı? Aslında cevap çok basit; her ikiside! Sadece Ankara olarak bakarsanız 2013 yılında İstanbul’ da yapılan satışları Ankara’ da yapılmış gibi görürsünüz ki tam burası yanlış yaptığınız yer olur. Aynı şekilde sadece İstanbul’ da diyemezsiniz. İlk akla gelen çözüm bu satış temsilcisi için veri ambarına 2 farklı satış temsilcisiymiş gibi kayıt girmek olur. Bu noktada da eğer kaynak sistemden bağımsız integer surrogate key’ ler kullanılmamışsa baya büyük bir krize bile yol açabilir.

Veri ambarı tasarımı yaparken işleri kolaylaştırması, hatalara düşülmemesi için farklı tiplerde SCD metodolojileri geliştirilmiş durumda. Bunlar Type 0‘ dan başlayarak Type 7‘ a kadar çeşitlendirilmiş. Geriye sizin için uygun olan çözümü bulup uygulamanız kalıyor.

Type 0: Orijinal değeri hiç bir şekilde değiştirmiyoruz. Bu kolona gelecek değişikleri kabul etmediğimiz durumlarda Type 0 diyoruz.

Type 1: Var olanın üzerine yazıyoruz. Mesela müşterilerinizin telefon numaralarını tutuyorsunuz. Bir müşterinin telefon numarası değişti diyelim ki, böyle bir kaydı tarihsel olarak tutmaya gerek olmadığına karar verildi (bu kararlar daha çok business tarafından verilir.) sizde var olan telefon numarasının üstüne yeni geleni update edersiniz.

Image

Type 2: Bu tipte olan dimensionlarda tarihsel verileri tutabilirsiniz. 2 şekilde bunu yapabilirsiniz. Satış temsilcisi örneğini düşünelim. Satış temsilcisinin bölgesi değişirse farklı bir surrogate key kullanarak tabloya ikinci bir kayıt girmelisiniz. AyrıcaCurrentRecord gibi bir kolon oluşturarak şu andaki geçerli olan kayıtları saklarken aynı zamanda bunların geçmişini de saklamış oluyorsunuz.

Image

Bir başka yaklaşımda tabloda EffectiveDate ve ExpirationDate gibi kolonlar bulundurmak. Son gelen kayıt için EndDate set edilmeyebilir yada ileri bir tarih set edilebilinir (9999-12-31). Böylelikle şu andaki geçerli kayıt ve onun geçmişini de tutmuş oluyoruz. NULL olan değerler indexlere dahil edilmezler. Bu nedenle EndDate alanınıNULL bırakmamak indexlemede performansımızı artıracaktır.

Type2_2

Type 3: Type 2 için tabloya satır eklemiştik. Burada da kolon ekliyoruz. CurrentRecordgibi bir kolon ekleyerek hem Orijinal değeri hemde şu andaki değeri saklamış oluyoruz.Type 3‘ de sınırlı sayıda tarihsel veri saklayabiliyoruz.Image

Type 4: Bir dimension içerisinde sıkça değişen attribute’ lardan Mini-Dimensiontablosu oluşturularak elde edilir. History tabloları olarak da bilinirler. Detay seviyedeki tabloda genel seviyedeki tablonun değişen alanları tutulur.

Image

Type 5: Type (4 + 1) olarak da bilinir. Type 4 ile Type 1‘ ın birleştirilmiş halidir diyebiliriz. Type 4‘ a ek olarak detay seviyedeki en son gelen kaydı bir başka tabloda saklar. Detay seviyedeki tabloya gelen her kayıt için şu andaki kaydı tuttuğumuz bu tabloyu güncelleriz.

Image

Type 6: Bir diğer hibrit metodolojidir. Type (1 + 2 + 3) olarak bilinir. Type 12 ve 3‘ deki yaklaşımları birleştirir. Type 2‘ da olduğu gibi CurrentRecord (Current Row Indicator) ve EffectiveDate gibi kolonlarımız var. Type 3‘ de kullandığımız gibi şu andaki değeri tuttuğumuz kolonu (Historic Department Name) oluşturuyoruz. Son olarak Type 1‘ de yaptığımız gibi yeni gelen her değerle birlikte ilgili kolonu (Current Department Name) güncelliyoruz.

Image

Type 7: Type 2 olarak sakladığınız bir dimension tablonuz var. Bu tablo direkt olarak ilgili Fact tablosuna foreign key üzerinden bağlı olmalı. Type 6‘ de olduğu gibi şu andaki (Current) değerleri bir başka tabloda tutuyoruz. Bu tablo ile ilgili dimension tablosuda yine birbirleriyle ilişkilendirilmiş durumda olmalı. Şu andaki kayıtları tuttuğumuz tabloyu bu sefer ilgili Fact tablosuna bağlıyoruz. Current değerleri tuttuğumuz tablo hem dimension hemde Fact tablosuna bağlı olduğu için bu metodoloji Dual Type olarak da bilinir.

Image

Uygulanabilecek çok fazla metodoloji var gibi görünse de temelde tip 1, 2 ve 3′ ü bilmek yeterli olacaktır. Diğer hibrit tipler karışıklığı önlemek ve kolaylığı artırmak için birbirinden türetilmiş tiplerdir.

 


yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız