データウェアハウスのチューニングとは何ですか？

データウェアハウジングは、複数のソースからデータを収集して処理し、ビジネスに有意義なビジネス洞察を提供できるアプローチです。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。

簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームを提供することにより、データ処理を提供します。

データウェアハウスは、データを多次元空間で一般化および一元化します。データウェアハウスの構築には、データクリーニング、データ統合、データ変換が含まれ、データマイニングの重要な前処理ステップと見なすことができます。

さまざまな粒度の多次元データをインタラクティブに分析するためのオンライン分析処理（OLAP）ツールを提供し、効果的なデータの一般化とデータマイニングを促進します。関連付け、分類、予測、クラスタリングなど、いくつかのデータマイニング機能をOLAP操作と統合して、さまざまな抽象化レベルで知識のインタラクティブなマイニングを構築できます。

OLAPは、データウェアハウジングも含む広義の用語です。このモデルでは、データはデータマイニング/ドキュメントの効果的な作成を可能にする形式で保存されます。 OLAP設計は、運用効率のわずかな低下を伴う大規模なレコードセットでの文書化に対応する必要があります。

OLTP構造でデータ構造を取得し、OLAP構造で同じデータに影響を与えることを定義できる完全な用語は、「ディメンションモデリング」です。これは、データウェアハウジングの基本的な構成要素です。

データウェアハウスの調整は、パフォーマンスを向上させるために行うことができます。データウェアハウスはシステムへのエントリポイントであり、パフォーマンスを向上させる最初の機会を提供します。データがロードされる前または後に、データウェアハウスシステムでチェックが実行されると、システムの容量とパフォーマンスに直接影響します。

たとえば、データが通話記録である場合、各通話に有効な顧客IDがあることを確認できます。データが販売情報の場合、販売されている商品に有効な商品IDがあるかどうかを確認できます。

大量のデータをロードしたり、大量のI / O操作を実行したりすると、各レコードに適用するチェックと変換が多数ある場合、CPUに負荷がかかる可能性があります。直接ロード技術を使用することにより、ロード速度を向上させることができます。並列処理を使用して改善することもできます。

データウェアハウスを調整するための最良の方法を提供する次の手順があります-

• ビジネスルールを調整します。
• データ設計を調整します。
• アプリケーションの設計を調整します。
• データベースの論理構造を調整します。
• データベース操作を調整します。
• アクセスパスを調整します。
• I/Oと物理的構造を調整します。
• リソースの競合を調整します。
• 基本的なパターンを調整します。