TGViewer
Дата аналитикс Дата аналитикс @data_analysis_it · 3.35K subscribers
Post #318 2.18K
DWH: Го Разберем подходы к построению хранилищ данных

Хранилище Данных (DWH) — это сердце аналитики компании. От его структуры зависит, насколько быстро и удобно можно извлекать инсайты.

Сегодня что-то расскажу про два популярных подхода к моделированию данных: снежинку (Star/Snowflake Schema) и якорную модель (Anchor Modeling).

1. Снежинка (Star/Snowflake Schema)

Состоит из:
1.1 Таблицы фактов (где количественные данные, которые нужно анализировать: например фактические продажи).

1.2 Таблицы измерений (содержат описательные атрибуты, которые помогают понять контекст: продукты, кастомеры, даты).

Хинт для детектирования

Если видим в названии _fct_ — это таблица фактов, _dim_ (dimensional) — таблица измерений, но так будет не везде(

Поинт про преимущества

- хорошо отражает сложные иерархии
- простая и понятная структура данных

2. Якорная модель (Anchor Modeling)

Более гибкий подход, особенно полезный для часто меняющихся данных и состоит из:

2.1 Якоря (Anchors) — сущности (например у нас "Заказ", "Клиент").

2.2 Атрибуты (Attributes) — свойства якорей (например у нас атрибуты заказа, или "Имя клиента", "Дата заказа").

2.3 Связи (Ties) — отношения между якорями (например у нас "Заказ имеет Статус" с историей изменений).

2.4 Узлы (Knots) — хранят фиксированные наборы значений (например у нас справочник статусов заказа).

Хинт для детектирования

Если видим в названии _anc_, _attr_, _tie_, _knot_ — это про якорную модель

Кстати пока работал в озоне у них была реализована именно эта модель - было удобно и круто)

Поинт про преимущества

- Легко масштабируется.
- Поддерживает историчность данных без лишних костылей.
- Удобна для медленно меняющихся измерений (SCD).

Саммари

Снежинка - про простоту и скорость.
Якорная модель - про часто меняющиеся данные + если важна гибкость.

Спрашивается и зачем я решил пост-то накатить?

Потому что уже на позициях типо джуна-миддла и выше в бигтехах могут спрашивать на собесах инфу о том, с чем работал в целом, что знаешь о подходах и их различиях. А еще круче знать о них заранее. Как минимум что они существуют и как называются, а как максимум понимать принципы и вернеуровневое устройство.

По традиции ставим прогрессивного жаба 📈 , если шарите за подходы или как минимум слышали, увлекшегося жаба 📃, если было бы интересно еще узнать о ХД, ну и лайк ❤️ если понравился пост!
  • ❤ 9
More from @data_analysis_it
  1. Sep 25, 2026Post #702
  2. Sep 15, 2026Post #699
  3. Sep 6, 2026Небольшой дайджест, что успело произойти со мной за это время? Сгонял на мероприятие True…
  4. Aug 28, 2026🌐 Гугл - помойка А по иному не скажешь, если к тебе как к кастомеру так относятся. Предыс…
  5. Aug 28, 2026Я: пишу пост про ВкусВилл Также ВВ: 🫦 🫦 👄
  6. Aug 24, 2026ВкусВилл отдал ИИ самое ценное место в воронке? ВкусВилл выпустил MCP, который позволяет И…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →