「データウェアハウス」「OLAP」「データマート」を理解する：「データベーススペシャリスト試験」戦略的学習のススメ（28）（1/2 ページ）

あの“津崎さん”も保有する難関資格「データベーススペシャリスト」。本企画では、データベーススペシャリスト試験 午前／午後試験対策のための「基礎知識」を抜粋してお届けします。今回は「データウェアハウス」「OLAP」「データマート」の基礎を解説します。

[具志堅融, 河科湊，著]

連載目次

書籍の中から有用な技術情報をピックアップして紹介する本シリーズ。今回は、秀和システム発行の書籍ポケットスタディ データベーススペシャリスト ［第2版］（2015年12月22日発行）』からの抜粋です。

ご注意：本稿は、著者及び出版社の許可を得て、そのまま転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。

※編集部注：前回記事「データベースのパフォーマンス設計を行う」はこちら

データウェアハウス

出題頻度　午前II：●--　午後I：●●-　午後II：●●-

　●--：過去14年間での過去問出題数が1〜9回
　●●-：過去14年間での過去問出題数が10〜19回
　●●●：過去14年間での過去問出題数が20回以上

Key Word

●データウェアハウス、ファクトテーブル、スタースキーマ構造、スライシング、ダイシング、ドリルダウン、ロールアップ、データマート

データウェアハウスとは

　データウェアハウスとは業務データを長期的に蓄積し管理したものの事です。基幹系システムとは別に構築され、経営的意思決定のための分析（BI：Business Intelligence）やデータマイニング等に利用されます。

多次元データベース

　データウェアハウスに用いられる、データ分析に特化したデータベースを多次元データベースと呼び、複数の属性（次元）を次々に切り替えてデータを検索・集計することができます。多次元データベースは、データ自体を蓄積するファクトテーブルと、分析軸を設定する次元テーブルで構成され、この構造をスタースキーマ構造と呼びます。

演習27-1

　顧客、商品、注文、販売店という四つのテーブルをスタースキーマでモデル化した場合、ファクトテーブルとなるものはどれか。

ア　顧客（顧客コード、氏名、電話番号、住所）

イ　商品（商品コード、商品名称、単価）

ウ　注文（販売店コード、顧客コード、商品コード、注文年月日、数量）

エ　販売店（販売店コード、販売店名称、代表者氏名）

（H20春DB午前問13）

解答　演習27-1　ウ

　*囲み内をクリックすると解答を表示します（表示後ページをリロードすると、再び非表示になります）

OLAP

　エンドユーザが直接データウェアハウスを自由に検索し、問題発見・解決するための、分析を主とした利用形態をOLAP（Online Analytical Processing）と呼びます。具体的な解析手法として、次の例がよく出題されます。

＜1＞スライシング

　ファクトテーブルをある断面で切り取り、二次元の表にする操作をスライシングと呼びます。

＜2＞ダイシング

　ファクトテーブルについて、縦軸と横軸を自由に指定することで、サイコロを転がすように、観点を切替える操作をダイシングと呼びます。

＜3＞ドリルダウン

　ファクトテーブルについて、参照するデータを詳細化する操作をドリルダウン、逆に集計化されたデータを見ていく操作をロールアップと呼びます。