分散DB・2相コミット・NoSQL・DWH 重要度:★★出題: AM2・PM1

スタースキーマ・スノーフレークスキーマ（DWH・多次元分析）

すたーすきーますのーふれーくすきーま / Star Schema & Snowflake Schema (Data Warehouse / OLAP)

データウェアハウス（DWH）において、数値データを保持する中心の「ファクト表」と、分析軸（時間・商品・店舗・顧客等）を保持する周囲の「ディメンション表」を放射状に配置するデータモデル。

3行速習ポイント

スタースキーマではディメンション表をあえて非正規化（第2正規形など）して1階層にまとめ、ファクト表との結合（JOIN）回数を最小化してOLAP集計を高速化する
ディメンション表を正規化して階層構造（例：店舗 → 市区町村 → 都道府県 → 地方）に分解したものをスノーフレークスキーマと呼ぶ
OLAPの代表操作には、特定断面を切り出す「スライス」、複数軸で絞り込む「ダイス」、詳細階層へ掘り下げる「ドリルダウン」、上位階層へ集約する「ロールアップ（ドリルアップ）」がある

図スタースキーマとスノーフレークスキーマの構造比較

スタースキーマ（非正規化次元）検索速度優先

ファクト表の周囲に1階層のディメンション表を配置し、JOIN回数を最小化して集計を高速化

スノーフレークスキーマ（正規化次元）正規化維持

ディメンション表を階層ごとに正規化分解。データ重複は減るがJOIN段数が増加

午前IIのDWH・ビッグデータ分野で定番の出題テーマです。OLTP（オンライントランザクション処理）では更新時異状を防ぐために第3正規形への正規化を徹底しますが、参照・集計専用のDWH（OLAP）では結合コスト削減を優先してスタースキーマ（ディメンション表の非正規化）を採用する対比が重要です。

ファクト表（事実表）：売上金額、販売数量などの数値（メジャー）と、各ディメンション表を参照する外部キー群（複合主キー）で構成される巨大な表
ディメンション表（次元表）：日付マスタ、商品マスタ、店舗マスタなど、GROUP BYやWHERE句の絞り込み条件・分析軸となる属性を持つ表
ビットマップ索引（Bitmap Index）：性別や地域区分などカーディナリティが低く更新頻度の少ないDWHのディメンション列に対して、複数条件のAND/ORビット演算を高速に行える索引