7-8 ゾンビマートと多段マート

近年はAWS RedshiftやGoogle Cloud Big Queryのような様々なデータ形式を一元管理できるデータベースサービスが流行っている

これらのデータベースサービスは、データの整合性に気を遣わなかったりと論理設計のルールに対して緩い

その結果、のちのち問題が見つかることが多々ある

その典型的な問題がゾンビマート

データマートとは何か - BI/DWHにおける外部スキーマ

ゾンビマートを理解するためにはデータマートの知識が必要

データマートはなぜ必要か

1️⃣ 利便性

DWHにくらべると、社員が欲しいデータをすぐに見つけ出すことができる

2️⃣ パフォーマンス

DWHにくらべると、SQLクエリが遅くなりづらい

ゾンビマート - DWHのアンチパターン その1

ゾンビマートとは、データマートによって作成されたテーブルが、その後誰も使わず誰も削除せず放置されてテーブル群のこと

データマートは、ユーザー（社員）からのその場限りの要請で気軽に作られがち

それ故に、不要になったテーブルが残ったままになったり、不要なテーブルなのか判断がつかずテーブルが削除できない

そうなると、ゾンビマートがストレージを無駄に食ってしまう

多段マート - DWHのアンチパターン その2

多段マートとは、データマート群のあるテーブルからデータを切り出して新たなテーブルが作られている状態のこと

データソースを追いにくい

いつ時点のデータなのか分かりにくい

ゾンビマート同様、ストレージを無駄に食う