ột schema là cách mô tả cách mà một thứ gì đó được tổ chức. Hãy nghĩ về schema dữ liệu như là các bản vẽ kỹ thuật về cách một cơ sở dữ liệu được xây dựng. Điều này rất hữu ích khi khám phá một tập dữ liệu mới hoặc thiết kế một cơ sở dữ liệu liên kết. Schema cơ sở dữ liệu đại diện cho bất kỳ loại cấu trúc nào được xác định xung quanh dữ liệu. Ở mức cơ bản nhất, nó chỉ định các bảng hoặc quan hệ tạo nên cơ sở dữ liệu, cũng như các trường bao gồm trên mỗi bảng.
Loại Schema
- Star và Snowflake Schema:
- Schema sao và schema tuyết rơi có một số điểm chung, nhưng cũng có một số khác biệt. Ví dụ, mặc dù cả hai đều chia sẻ các bảng chiều, trong schema tuyết rơi, các bảng chiều được chuẩn hóa. Điều này chia dữ liệu thành các bảng bổ sung, làm cho schema phức tạp hơn một chút.
- Một schema sao là một schema bao gồm một hoặc nhiều bảng sự thật tham chiếu đến bất kỳ số lượng bảng chiều nào. Như tên gọi của nó, schema này có hình dạng giống như một ngôi sao. Loại schema này lý tưởng cho việc cung cấp thông tin quy mô lớn và làm cho đầu ra đọc hiệu quả hơn. Nó cũng phân loại các thuộc tính thành các sự thật và các thuộc tính miêu tả chi tiết (ID sản phẩm, tên khách hàng, ngày bán).
- Một schema tuyết rơi là một sự mở rộng của schema sao với các chiều và đôi khi là các chiều phụ bổ sung. Các chiều và chiều phụ này tạo ra một mô hình tuyết rơi. Giống như tuyết rơi trong thiên nhiên, một schema tuyết rơi—và các mối quan hệ bên trong nó—có thể phức tạp. Schema tuyết rơi là loại tổ chức được thiết kế cho việc xử lý dữ liệu nhanh chóng.
2. Mô hình Phẳng:
- Các schema phẳng là các hệ thống cơ sở dữ liệu cực kỳ đơn giản với một bảng duy nhất trong đó mỗi bản ghi được biểu diễn bởi một hàng dữ liệu duy nhất. Các hàng được tách bằng một ký tự phân cách, như một cột, để chỉ ra các phân tách giữa các bản ghi. Các mô hình phẳng không phải là quan hệ; chúng không thể nắm bắt các mối quan hệ giữa các bảng hoặc mục dữ liệu. Do đó, các mô hình phẳng thường được sử dụng như một nguồn tiềm năng trong một hệ thống dữ liệu để nắm bắt dữ liệu ít phức tạp hơn không cần phải cập nhật.
- Dưới đây là một bảng phẳng của các vận động viên và thời gian cho một cuộc đua 100 mét.
- Schema Bán-cấu trúc:
- Ngoài các schema quan hệ truyền thống, còn có các schema cơ sở dữ liệu bán-cấu trúc có các quy tắc linh hoạt hơn nhưng vẫn duy trì một số tổ chức. Bởi vì các cơ sở dữ liệu này có các quy tắc tổ chức không cứng nhắc, chúng rất linh hoạt và được thiết kế để truy cập dữ liệu một cách nhanh chóng.
- Kết luận:
- Là một chuyên gia trí tuệ kinh doanh, bạn thường sẽ làm việc với dữ liệu đã được tổ chức và lưu trữ theo các cách khác nhau. Các mô hình cơ sở dữ liệu và schema khác nhau hữu ích cho các mục đích khác nhau, và việc biết điều đó sẽ giúp bạn thiết kế một hệ thống cơ sở dữ liệu hiệu quả!
