A quienes venimos del mundo base de datos relacionales, nos cuesta desnormalizar datos. Pero voy entendiendo que el modelo de datos para un Datawarehouse o repositorio para armar Tableros, tiene una dinámica distinta y el modelo estrella es más eficiente. La consulta es: hay algún tamaño (en cuanto a cantidad de registros), el cual me convenga mantener un copo de nieve? O en Tablas de Dimensiones siempre es aconsejable desnormalizar y llevar a un Modelo Estrella?
No existe una cantidad delimitada de registros para decidir si convertir a copo de nieve. Una dimensión con cientos de miles de registros suele funcionar perfectamente bien desnormalizada. Incluso con 1 o 2 millones de filas, mientras las columnas no sean enormes ni muy repetitivas, el modelo estrella sigue siendo la mejor opción. El motor de Power BI está preparado para eso.
Normalizar empieza a tener sentido cuando una dimensión crece mucho y ves que el mismo texto o atributos se repiten millones de veces (por ejemplo, países, categorías, marcas), y separar tablas realmente reduce tamaño y facilita mantenimiento.
En resumen, no es “a partir de X registros usa copo de nieve”. Primero intenta siempre desnormalizar. Si la dimensión es muy repetitiva o muy pesada, ahí sí puedes evaluar normalizarla. Si no hay un problema real de tamaño o mantenimiento, el modelo estrella casi siempre gana en simplicidad.
A quienes venimos del mundo base de datos relacionales, nos cuesta desnormalizar datos. Pero voy entendiendo que el modelo de datos para un Datawarehouse o repositorio para armar Tableros, tiene una dinámica distinta y el modelo estrella es más eficiente. La consulta es: hay algún tamaño (en cuanto a cantidad de registros), el cual me convenga mantener un copo de nieve? O en Tablas de Dimensiones siempre es aconsejable desnormalizar y llevar a un Modelo Estrella?
Que pasa cuando quisieramos actualizar la data directamente en la tablas que desligamos de actualizacion? como puedo ingresarle nueva data a la base de datos?
Hola Juan! Puedes habilitar la opción de actualización nuevamente y actualizar la tabla sin problema siempre y cuando esta aún se encuentre en la misma ruta. 😊 ¡Saludos!
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Darío Pedro Morena
Estudiante
•hace 1 mes
La consulta es: hay algún tamaño (en cuanto a cantidad de registros), el cual me convenga mantener un copo de nieve? O en Tablas de Dimensiones siempre es aconsejable desnormalizar y llevar a un Modelo Estrella?
Javier Gómez
Equipo Datdata
•hace 1 mes
No existe una cantidad delimitada de registros para decidir si convertir a copo de nieve. Una dimensión con cientos de miles de registros suele funcionar perfectamente bien desnormalizada. Incluso con 1 o 2 millones de filas, mientras las columnas no sean enormes ni muy repetitivas, el modelo estrella sigue siendo la mejor opción. El motor de Power BI está preparado para eso.
Normalizar empieza a tener sentido cuando una dimensión crece mucho y ves que el mismo texto o atributos se repiten millones de veces (por ejemplo, países, categorías, marcas), y separar tablas realmente reduce tamaño y facilita mantenimiento.
Saludos
Darío Pedro Morena
Estudiante
•hace 1 mes
La consulta es: hay algún tamaño (en cuanto a cantidad de registros), el cual me convenga mantener un copo de nieve? O en Tablas de Dimensiones siempre es aconsejable desnormalizar y llevar a un Modelo Estrella?
Juan Z.
Estudiante
•hace 5 meses
Sarai R.
Equipo Datdata
•hace 5 meses
¡Saludos!