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Data Warehouse Technologien by Saake, Sattler, Köppen

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Fakten
G_ID Dim
X
F akt
Y
Ladedatum
1 . . . . . . 01.01.2010
2 . . . . . . 01.01.2010
3 . . . . . . 01.01.2010
2 . . . . . . 01.01.2011
3 . . . . . . 01.01.2011
Produkt
Getraenk_ID Produkt Produktgruppe Ladedatum aktiv
1 Dornfelder Rotwein 01.01.2010
2 Müller-Thurgau Weißwein 01.01.2010
3 Portugieser Weißherbst Rotwein 01.01.2010
1 Dornfelder Rotwein 01.01.2011 X
2 Müller-Thurgau Weißwein 01.01.2011 X
3 Portugieser Weißherbst Weißwein 01.01.2011 X
Abbildung 3.29: Realisierung des Snapshot-Szenarios
Berichtsanforderung „as-posted“ benötigen den Join von G_ID und Getraenk_ID
sowie Ladedatum.
3.5 Vertiefende Literatur
Die multidimensionale Modellierung (engl. Dimensional Modeling) geht auf
Kimball zurück, der diese Modellierungstechniken und speziell die relationa-
le Abbildung in seinen Büchern [KR02, Kim08, KR13] ausführlich behandelt.
Einen Überblick geben auch allgemeinere Bücher zum Thema Data Warehou-
sing und Modellierung wie [BG04, GR09, CG10] sowie zu herstellerspezifischen
Lösungen wie SAP Business Information Warehouse [Hah05].
Eine kurze Diskussion der verschiedenen Aspekte und Herausforderungen
des Data-Warehouse-Designs ist auch in [RALT06] zu finden. Das Problem der
Aggregierbarkeit (Abschnitt 3.1.4) und der verschiedenen Summationstypen
wird u.a. in [LS97, MLT10] behandelt.
Spezielle Methoden und Notationen für die konzeptuelle Modellierung in
Erweiterungen des ER-Modells werden u.a. in [SBHD98] mit dem ME/R-Modell
sowie in [GMR98] mit dem Dimensional Fact Model vorgestellt. Techniken der
objektorientierten Modellierung von Data Warehouses mit UML und Erweite-
rungen werden beispielsweise in [TPGS01, LMTS02, DL05] behandelt. Das in
Abschnitt 3.2.2 beschriebene ADAPT wurde von Bulos entwickelt und ist u.a.
in einem White Paper [BF] beschrieben.
3.5 Vertiefende Literatur 79

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