説明
テキスト、表の説明が自動生成されます

ボックス 1: 第 2 正規形に非正規化する
非正規化は、高正規形関係の結合を基本関係として保存することによって、高正規形を低次正規形に変換するプロセスです。非正規化により、データベースに更新異常が発生するという代償を払って、データ取得のパフォーマンスが向上します。
ボックス 2: 新しい ID 列
このステップでは、リレーションの折りたたみ戦略を使用して、分類エンティティをコンポーネント エンティティに折りたたみ、ファクト テーブルに直接接続する単一部分のキーを持つディメンション テーブルを取得できます。単一部分キーは、長期にわたって一意性を維持するために生成される代理キーです。
例：
自動生成される図の説明

注: テーブルの代理キーは、各行に一意の識別子を持つ列です。キーはテーブル データから生成されません。データ モデラーは、データ ウェアハウス モデルを設計するときに、テーブルに代理キーを作成することを好みます。IDENTITY プロパティを使用すると、負荷のパフォーマンスに影響を与えることなく、この目標を簡単かつ効果的に達成できます。
参照：
https://www.mssqltips.com/sqlservertip/5614/explore-the-role-of-normal-forms-in-Dimensional-modeling/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-identity

説明
グラフィカル ユーザー インターフェイス、アプリケーション、テーブル、電子メールの説明が自動的に生成される

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/populate-slowly-changing-dimensions-azure-synapse-analytics-pipelines/3-choose-between-dimension-types

説明

ボックス 1: 寄木細工
Parquet はデータを列に格納しますが、Avro はデータを行ベースの形式で格納します。その性質上、列指向のデータ ストアは読み取りが多い分析ワークロードに最適化されており、行ベースのデータベースは書き込みが多いトランザクション ワークロードに最適です。
ボックス 2: アブロ
Avro スキーマは JSON 形式を使用して作成されます。
AVRO はタイムスタンプをサポートします。
注: Azure Data Factory は、次のファイル形式をサポートしています (GZip または TXT ではありません)。
* アブロ形式
* バイナリ形式
* 区切り文字で区切られたテキスト形式
※エクセル形式
* JSON形式
* ORC形式
* 寄木細工のフォーマット
* XML形式
参照：
https://www.datanami.com/2018/05/16/big-data-file-formats-demystified

参照：
https://rajanieshkaushikk.com/2020/09/09/how-to-choose-right-data-distribution-strategy-for-azure-synapse/