Foreign Keys im DWH: Optimierung und Management

In einem Data Warehouse, insbesondere in der Core-Schicht, ist die Verwendung von Foreign Keys (FK) ein Diskussionspunkt. Hier sind einige Punkte, die Sie in Betracht ziehen sollten:

Pro Foreign Keys:

Datenintegrität: FKs stellen sicher, dass die Beziehungen zwischen den Tabellen konsistent bleiben und verhindern, dass ungültige Daten eingefügt werden.
Selbstdokumentation: FKs dokumentieren die Beziehungen zwischen Tabellen direkt im Datenbankschema, was nützlich für Entwickler und Analysten sein kann, die mit der Datenbank arbeiten.

Contra Foreign Keys:

Leistung: Das Überprüfen von FK-Beziehungen kann, insbesondere in großen Datenbanken, zusätzlichen Overhead bei Ladevorgängen verursachen. Dies kann insbesondere dann relevant sein, wenn große Mengen an Daten geladen oder aktualisiert werden müssen.
Flexibilität: In einigen Fällen kann es vorkommen, dass Sie Daten in einer Weise laden oder transformieren möchten, die vorübergehend FK-Verletzungen verursacht. Das Fehlen von FKs kann den ETL-Prozess in solchen Szenarien vereinfachen.

Praktische Überlegungen:

Hybrider Ansatz: Einige Data-Warehousing-Teams verwenden eine Art hybriden Ansatz, bei dem FKs während des ETL-Prozesses deaktiviert oder ignoriert werden, um die Leistung zu verbessern und die Flexibilität zu erhöhen, und dann während der Datenvalidierungsphase überprüft oder erzwungen werden.
Soft-FKs: Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von „Soft“ FKs, bei denen die Beziehungen nicht im Datenbankschema, sondern im Data Dictionary, in der Dokumentation oder in Metadaten-Verwaltungstools dokumentiert sind.
Data Quality Checks: Unabhängig von Ihrer Entscheidung bezüglich FKs ist es entscheidend, regelmäßige Datenqualitätsprüfungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten zuverlässig und genau sind. Wenn Sie sich entscheiden, FKs nicht zu verwenden, sollten Sie alternative Strategien implementieren, um die Konsistenz der Daten zu überprüfen.

Letztendlich hängt die Entscheidung, FKs zu verwenden oder nicht, stark von Ihren spezifischen Anforderungen, dem Datenmodell und den Datenmengen ab. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile im Kontext Ihres spezifischen Projekts zu bewerten.