スタースキーマとは？ファクトテーブルとディメンションテーブルを理解する【DS検定】

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まず結論

スタースキーマ（Star Schema）とは、データウェアハウスで使われるデータ構造の一つです。
中心に ファクトテーブル（事実データ） を置き、その周囲に ディメンションテーブル（分析軸） を配置します。

DS検定では

ファクトテーブルとディメンションテーブルの違い

を理解しているかがよく問われます。

直感的な説明

例えば売上分析を考えます。

企業では

商品
地域
日付

などの視点から売上を分析します。

このときデータは次のように整理されます。

商品
     |
地域 — 売上 — 日付 | 顧客

中央にある

売上データ

がファクトテーブルです。

周囲にある

商品
地域
日付
顧客

などは 分析の視点であり、ディメンションテーブルです。

この形が星の形に見えるため

スタースキーマ

と呼ばれます。

定義・仕組み

スタースキーマは

データウェアハウスで使われるデータモデル

です。

構成は次の2種類です。

ファクトテーブル

事実データ（数値データ）を持つテーブルです。

例

日付	商品ID	地域ID	売上
2024/01	A	東京	100

特徴

数値データ
集計対象
外部キーを持つ

ディメンションテーブル

分析の視点となる情報を持つテーブルです。

例

商品テーブル

商品ID	商品名	カテゴリ
A	ノートPC	電子機器

地域テーブル

地域ID	地域名
1	東京

特徴

分析の軸
属性情報を持つ

どんな場面で使う？

スタースキーマは

データウェアハウス（DWH）

で使われます。

例えば

BIツール分析

BIツールでは

商品別売上
地域別売上
月別売上

などを分析します。

このとき

ファクトテーブルとディメンションテーブルを使うことで

高速な分析が可能になります。

OLAP分析

OLAPでは

スライス
ダイス
ドリルダウン

などの分析を行います。

これらは

ディメンションを使った分析

です。

よくある誤解・混同

ファクトテーブル vs ディメンションテーブル

テーブル	内容
ファクトテーブル	売上・数量などの数値データ
ディメンションテーブル	商品・地域などの分析軸

DS検定では

数値データ＝ファクト

と覚えると判断しやすいです。

スタースキーマ vs 正規化データベース

通常のデータベースは

データの重複を減らす（正規化）

ことを重視します。

一方、スタースキーマは

分析の高速化

を重視します。

そのため

多少データが重複していても
分析しやすい構造になっています。

まとめ（試験直前用）

スタースキーマ＝データウェアハウスのデータ構造
中央：ファクトテーブル（数値データ）
周囲：ディメンションテーブル（分析軸）
BIツールやOLAP分析で利用される
DS検定では
ファクト＝数値データと覚えると判断しやすい

対応スキル項目（データエンジニアリング力シート）

データ基盤
データ管理

★ データベースやデータウェアハウスなどのデータ管理基盤の基本概念を理解している

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