DW/ETL - 차원 모델링

개요

이 글에서는 차원 모델링이 무엇인지, 차원 모델링은 왜 필요한지를 정리한다. 차원 모델링은 데이터 웨어하우스를 학습하면서 주로 접하게 되는 개념이다. 데이터를 효율적으로 저장하고 분석하기 쉽게 구조화하는 기법으로 데이터 웨어하우스 설계의 핵심적인 부분을 차지한다. 이에 대해서 자세히 알아보도록 하겠다.

 

차원 모델링

차원 모델링은 데이터를 특정한 방식으로 조직화하는 방법으로 주로 데이터웨어하우스에서 사용된다. 데이터 웨어하우스는 보고서 작성과 OLAP 용도로 데이터를 사용하기 때문에 사용성과 성능이 중요하다. 차원 모델은 이러한 요구사항을 충족시키기 위한 최적의 방법이다.

차원 모델링의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

1. 펙트 테이블
   • 비즈니스 활동이나 사건을 나타내는 측정값(예: 판매량, 수익 등)을 저장한다.
   • 많은 양의 데이터를 포함하며 각 행은 특정 비즈니스 이벤트를 나타낸다.
   • 팩트 테이블은 외래 키를 통해 차원 테이블과 연결된다.
2. 차원 테이블
   • 펙트 테이블의 측정값은 문맥적으로 설명하는 속성(예: 날짜, 제품, 고객 등)을 저장한다.
   • 각 행은 고유한 엔티티(예: 특정 고객, 특정 제품 등)를 나타낸다.
   • 차원 테이블은 펙트 테이블보다 덜 자주 업데이트되며 데이터 조회시 효율성을 높인다.

차원 모델링의 필요성

차원 모델링의 필요성은 다음과 같은 이유로 설명될 수 있다.

1. 데이터 분석의 용이성:
   • 차원 모델링은 데이터를 직관적이고 논리적으로 구조화하여 사용자가 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 한다.
   • 이를 통해 비즈니스 사용자나 데이터 분석가가 복잡한 쿼리 없이도 데이터를 쉽게 탐색하고 인사이트를 도출 할 수 있다.
2. 쿼리 성능 향상:
   • 차원 모델링은 데이터베이스 쿼리의 성능을 최적화 한다.
   • 팩트 테이블과 차원 테이블 간의 관계를 명확히 정의하여 데이터 조회 시 빠른 응답 시간을 제공한다.
3. 데이터의 일관성과 통합:
   • 차원 모델링은 다양한 데이터 소스를 통합하고 일관성 있게 관리할 수 있도록 한다.
   • 이를 통해 데이터웨어하우스의 데이터 품질을 높이고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 제공한다.
4. 확장성:
   • 차원 모델링은 데이터베이스의 확장성을 높인다.
   • 새로운 데이터 요구 사항이 발생하더라도 기존 구조를 크게 변경하지 않고도 쉽게 확장할 수 있다.

스타 스키마와 성능 최적화

차원 모델링에서 가장 일반적인 형태는 스타 스키마이다. 스타 스키마에서는 팩트 테이블이 중심에 위치하고 여러 차원 테이블이 그 주위에 별 모양으로 배열된다. 이 구조는 다음과 같은 장점을 제공한다.

• 빠른 데이터 조회: 팩트 테이블과 차원 테이블 간의 관계가 명확하여 데이터 조회 시 필요한 정보를 빠르게 가져올 수 있다.
• 중복 데이터 최소화: 차원 테이블에 데이터를 분리함으로써 팩트 테이블에서 중복 데이터를 최소화하고 저장 공간을 절약할 수 있다.
• 높은 사용성: 데이터가 논리적으로 구분되어 있어, 사용자들이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있다.

예를 들어, 판매 데이터를 분석할 때, 차원 모델링을 통해 특정 제품의 판매량을 월별로 분석할 수 있다. 이때 판매량은 팩트 테이블에 저장되고 월과 제품은 차원 테이블에 저장된다. 이를 통해 사용자는 특정 제품의 월별 판매량을 쉽게 조회할 수 있다.

결론

차원 모델링은 데이터웨어하우스 설계에서 매우 중요한 기법이다. 이를 통해 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 조회하며 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 환경을 제공한다.