[요약] 데이터 큐브와 스타 스키마와의 차이점

Kimball definition

데이터 마트

• 1개 이상의 스타 스키마

데이터 웨어하우스

• 데이터 마트의 집합
• 모든 데이터 마트의 소스

큐브

• 다차원 데이터 오브젝트

큐브 사용 장점

• 정의에 따라 주어진 정보에 아주 빠르게 응답한다.
• 드릴다운 경로가 동적이다. 큐브에서 깔끔하고 구조화된 aggregation이 나온다. 
• 질의가 간단하다. 조인이 없음. 팩트 기반으로 만들어졌기 때문에 세부 정보를 몰라도 됨.

큐브 사용 단점

• Ad-hoc 질의로 알맞지 않다.
• 실시간성이 떨어진다.
• 드릴다운은 저수준으로만 가능하다. 
• 크기: 큐브에 넣는 속성은 절대 작지 않다.
• 소스 데이터 크기: 속성이 많을 쓰로 가져다 사용할 데이터가 많다.
• 유지보수: 일간 데이터 생성에 수시간이 걸린다면 큐브 생성에도 오래걸린다.
• 복잡도: 큐브 질의에 SQL을 사용할 수 없다. MDX(Multidimensional Expression)을 사용해야 한다. 

원본: http://www.seemoredata.com/en/entry.php?10-Differences-between-CUBES-and-Star-Schema