Tulisan ini adalah lanjutan dari tulisan saya berjudul Data Warehouse, yang dapat dibaca pada [].Kali ini saya akan membahas salah satu model data multidimensi yang sering digunakan pada pembangunan data warehouse. Menurut Han dkk (2012), bahwa salah satu paradigma pemodelan yang paling umum digunakan dalam merancang data warehouse adalah Star Schema. Terdapat dua pendekatan untuk bisa membuat data warehouse dependen. Cara pertama, penggunanya bisa mengakses data warehouse dan data mart secara bebas, tergantung dari kebutuhannya. Pilihan yang kedua adalah pengguna hanya diberikan akses pada pasar data saja. Cara yang kedua ini diklaim kurang bagus karena akan menghasilkan banyak data Kekurangan Snowflake Schema. Meskipun memiliki banyak keuntungan, skema yang menyerupai kepingan salju ini juga memiliki kekurangan, seperti: 1. Skema data kompleks. Skema database yang satu ini memiliki kemungkinan menciptakan banyak level kompleksitas saat proses normalisasi atribut dari star schema. Memang, ini akan berujung pada penyimpanan Membuat kumpulan SQL. Gudang data dibuat menggunakan kumpulan SQL khusus (sebelumnya SQL DW) di Azure Synapse Analytics. Kumpulan SQL khusus (sebelumnya SQL DW) dibuat dengan set sumber daya komputasi yang ditentukan. Database dibuat dalam grup sumber daya Azure dan di server SQL logis. dan transformasi untuk kemudian dimasukkan ke dalam data warehouse. Cara pemuatan data ke dalam data warehouse adalah dengan menggunakan script yang dijalankan secara periodik. 2.2.2. MySQL Menurut Bunafit Nugroho (2004:1) MySQL adalah sebuah program database server yang mampu menerima dan mengirimkan datanya dengan sangat Database Warehouse merupakan repositori sentral data yang terpadu dari satu atau lebih sumber yang berbeda. Database tersebut juga menyimpan data terkini dan historis dengan satu tempat yang digunakan untuk membuat laporan analisis. Data yang tersimpan di warehouse awalnya diunggah dari sistem operasi. Data bisa melewati penyimpanan operasional .

cara membuat data warehouse