Hello there, ('ω')ノ
データ分析において、「データがどのように整理されているか」は非常に重要なポイントです。 複雑なデータベースでも、ある一定の「型」に従って整理されていることが多く、 それがいわゆる「スキーマ（schema）」と呼ばれるものです。
✅ スキーマって何？
スキーマ（schema） とは、ざっくり言えば「データベースの設計図」のようなものです。
- どんな表（テーブル）があるのか
- それぞれの表がどうつながっているのか
- どの列がキー（識別子）なのか
…といった構造やルールを視覚的に表現したものです。
⭐ スター型スキーマとは？
スター型スキーマ（Star Schema）は、中心にひとつの「主テーブル（ファクトテーブル）」があり、 その周りに複数の「補助テーブル（ディメンションテーブル）」が放射状に並んでいる構造です。
見た目が“星（スター）”の形に見えることから、そう呼ばれています。
🔷 図でイメージすると…
顧客テーブル
↑
商品 ← 売上テーブル → 日付
↓
店舗テーブル
この中央の「売上テーブル」が主テーブル（ファクトテーブル）で、 周囲の「商品」「顧客」「日付」「店舗」が補助テーブル（ディメンション）です。
🧩 各テーブルの役割
| テーブル | 役割 |
|---|---|
| 主テーブル（ファクト） | 実績データ（例：売上、数量などの数値）を記録する |
| 補助テーブル（ディメンション） | 説明情報（例：商品名、顧客属性、日付など）を持つ |
例：
「売上テーブル」にある“顧客ID”を使って、「顧客テーブル」から名前や年齢を参照する、という使い方です。
✅ スター型スキーマの特徴とメリット
✔ 特徴
- 中心のテーブルから、放射状に各テーブルが接続されている
- 各補助テーブルは、主テーブルとキーで接続されている
- テーブル構造がシンプルで視覚的に理解しやすい
✔ メリット
- 分析処理が高速
- クエリ（SQL文）が書きやすい
- 初心者や非エンジニアにも扱いやすい構造
- BIツール（例：Power BI, Tableau）との相性も抜群
✔ デメリット
- 同じ情報が複数の場所に重複して保存される（＝冗長性が高い）
- 大規模なデータには非効率な場合もある
📊 スター型の具体例（売上データ）
中央にある主テーブル：
| 売上ID | 顧客ID | 商品ID | 店舗ID | 日付ID | 売上金額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | A001 | P001 | S001 | D2025 | 1200 |
補助テーブルの一部（例：顧客テーブル）：
| 顧客ID | 名前 | 年齢 | 地域 |
|---|---|---|---|
| A001 | 田中 | 34 | 東京 |
▶ 分析時には「売上テーブル」と「顧客テーブル」をJOIN（結合）して、 「東京に住む30代の顧客の売上は？」といった分析が可能になります。
👩💼 スター型はどんな場面で使うの？
スター型スキーマは、次のような用途に特に向いています：
- ✅ BIツールでのダッシュボード作成
- ✅ マーケティングレポート
- ✅ 顧客ごとの売上分析
- ✅ 商品別の月次集計
特に「誰でも簡単にレポートを作れる仕組みをつくりたい」という場面では、スター型が最適です。
✨ まとめ：スター型は「わかりやすさ」と「スピード」が魅力
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| スター型とは | 主テーブルを中心に、補助テーブルが放射状に接続された構造 |
| 特徴 | シンプルで初心者向き、クエリが書きやすい |
| 向いている場面 | レポート作成、ダッシュボード分析など |
スター型スキーマは、構造が明快な「データ分析の入門設計図」とも言えます。
Best regards, (^^ゞ
