LuckyTemplates でデータ モデルの関係を構築する

LuckyTemplates でデータ モデルの関係を構築する

今日のチュートリアルでは、データ モデルの関係を正しく構築することがいかに重要であるかを強調したいと思います。

データ モデリングは LuckyTemplates レポートの基礎の 1 つであるため、正しく設定する必要があります。

以前、モデルを正しく管理するのに役立ついくつかのテクニックについて説明しました。その 1 つは、LuckyTemplates 内で既存のすべてのテーブルの関係を構築することです。

このチュートリアルでは、データ接続を適切に設定する方法を説明したいと思います。まず、テーブルがすでに最適化されていることを確認してください。テーブル管理に関するその他のテクニックを確認したい場合は、ここにアクセスしてください。

目次

1対多のデー​​タモデル関係の作成

ルックアップ テーブルを上部に配置し、ファクト テーブルを下部に配置するようにしてください。これが、常にデータ モデルの関係を開始する方法です。列をあるテーブルから別のテーブルにドラッグ アンド ドロップすると、リレーションシップを簡単に作成できます。

この例では、 Customersルックアップ テーブルがSalesファクト テーブルに接続されていることがわかります。さらに詳しく見ると、矢印がCustomersテーブルから来てSalesテーブルに向かっていることに気づきます。 

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これは 1 対多の関係の例です。このデータ モデルの関係では、 Customers テーブルの顧客データは1 回だけ参照されます。一方、 Salesテーブルの顧客データは何度も参照されます。

星によってさまざまな側面が表現されるのはこのためです。矢印はフィルターが流れる方向も示します。 

DatesテーブルのDate列をSalesテーブルのOrder Date列にリンクして、別の 1 対多の関係を作成することもできます。

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今回は、ProductsテーブルのIndex列をSalesテーブルのProduct description Index列に移動できます。

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さらに、 「地域」テーブルの「インデックス」列を「売上」テーブルの「配達地域インデックス」列にリンクできます。

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これが、データ モデルを適切に設定する方法です。この手法に従うと、データ モデルを効率的に構築し、後で優れたLuckyTemplates レポートを作成できます。完璧にすることをあまり心配せず、効率的に物事を進めるようにしてください。 

最後に、 Channel列をChannelsテーブルからSalesテーブルのChannel列にドラッグすると、別の 1 対多の関係を作成できます。

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多対 1 データ モデル関係のセットアップ

1 対多の種類のデータ リレーションシップについて学習したので、多対 1 のリレーションシップについても説明します。

既存のデータ関係を管理するには、いずれかの行をダブルクリックします。もう 1 つの方法は、 [関係の管理]をクリックすることです。

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[リレーションシップの編集]ウィンドウでは、 接続されたテーブルと列を確認できます。たとえば、Salesテーブルの顧客名インデックスCustomersテーブルの顧客インデックス列を確認できます。[カーディナリティ]セクションでは、多対 1 のデータ関係があることがわかります。

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この種のデータ モデルの関係は、前に説明した最初の関係とは明らかに異なります。多対 1 のデータ関係により、任意のフィルターを両方向に使用できます。

[クロス フィルターの方向]セクションで、 [単一]または[両方]を選択できます。この場合、ダブル フィルターの選択は非常に混乱する可能性があるため、 シングルを選択する必要があります。

1 対多のデー​​タ関係を使用すると、レポートで奇妙な結果が得られるのを防ぐことができます。データ モデルをシンプルにしたい場合は、1 対多の関係を使用し続けても大丈夫です。

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結論

どのようなビジネス情報を扱う場合でも、必ず基本的なデータ モデル構造に従ってください。

データ モデリングについて何か新しいことを学んでいただければ幸いです。1 対多と多対 1 という 2 種類のデータ モデルの関係について説明しました。

ただし、他のタイプのデータ関係が発生する可能性があります。たとえば、1 対 1 と多対多です。ただし、心配する必要はありません。今のところはこれらの点を理解するだけで十分です。

このチュートリアルの後で、データ モデリングがより意味のあるものになったことを願っています。データ モデルの詳細情報や同様のシナリオを取得したい場合は、を確認してください。

ありがとう!


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