{"id":29021,"date":"2019-03-13T09:48:58","date_gmt":"2019-03-13T08:48:58","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.scalefree.com\/?p=8719"},"modified":"2026-04-16T11:54:30","modified_gmt":"2026-04-16T09:54:30","slug":"bridge-tables-101","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/bridge-tables-101\/","title":{"rendered":"Bridge Tables 101: Warum sie n\u00fctzlich sind"},"content":{"rendered":"<div id=\"fws_69e100b97e0f9\"  data-column-margin=\"default\" data-midnight=\"dark\"  class=\"wpb_row vc_row-fluid vc_row\"  style=\"padding-top: 0px; padding-bottom: 0px; \"><div class=\"row-bg-wrap\" data-bg-animation=\"none\" data-bg-animation-delay=\"\" data-bg-overlay=\"false\"><div class=\"inner-wrap row-bg-layer\" ><div class=\"row-bg viewport-desktop\"  style=\"\"><\/div><\/div><\/div><div class=\"row_col_wrap_12 col span_12 dark left\">\n\t<div  class=\"vc_col-sm-12 wpb_column column_container vc_column_container col no-extra-padding inherit_tablet inherit_phone\"  data-padding-pos=\"all\" data-has-bg-color=\"false\" data-bg-color=\"\" data-bg-opacity=\"1\" data-animation=\"\" data-delay=\"0\" >\n\t\t<div class=\"vc_column-inner\" >\n\t\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t\t\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2>Was sind Bridge Tables?<\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Bridge Tables sind spezielle Entit\u00e4ten innerhalb von Data Vault, die die Abfrageleistung auf dem Weg aus dem Data Vault heraus verbessern. Diese Entit\u00e4ten werden zwischen dem Data Vault und dem Information Delivery Layer platziert und sind f\u00fcr F\u00e4lle erforderlich, in denen viele Joins und Aggregationen auf dem Raw Data Vault ausgef\u00fchrt werden, was Leistungsprobleme verursacht.<\/p>\n<p>Dies geschieht h\u00e4ufig bei der Gestaltung der virtualisierten Faktentabellen in den Informations- und Data Marts. Um die erforderliche Granularit\u00e4t in den Faktentabellen zu erreichen, ohne die Abfragezeit zu erh\u00f6hen, kommen Bridge Tables ins Spiel. Bridge Tables geh\u00f6ren zum Business Vault und haben den Zweck, die Leistung zu verbessern, \u00e4hnlich wie die <a href=\"http:\/\/blog.scalefree.com\/2018\/10\/17\/point-in-time-tables-insurance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PIT-Tabelle<\/a> die bereits in einem fr\u00fcheren Newsletter behandelt wurde.<\/p>\n<p>Bridge Tables sind ein Mittel zur Erreichung der Ziele, da sie die im Informationsbereitstellungsprozess h\u00e4ufig erforderliche Kornverschiebung realisieren. Bevor wir uns jedoch n\u00e4her mit den Besonderheiten der Verwendung von Bridge Tables f\u00fcr die Leistungsoptimierung befassen, ist es wichtig, zun\u00e4chst die Granularit\u00e4t innerhalb eines Data Warehouses zu definieren.<\/p>\n<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In diesem Artikel:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#grain-definitions-in-data-warehousing\">Granularit\u00e4t definieren im Data Warehousing<\/a><li><a href=\"#comparison-to-data-vault-2-0\">Vergleich mit Data Vault 2.0<\/a><li><a href=\"#conclusion\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2>Granularit\u00e4t definieren im Data Warehousing<\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Granularit\u00e4t innerhalb eines dimensionalen Modells ist die f\u00fcr jede Tabelle verf\u00fcgbare Detailstufe. So wird der Detaillierungsgrad einer Faktentabelle durch die Anzahl der zugeh\u00f6rigen Dimensionen definiert.\u00a0<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Grunds\u00e4tzlich gibt es drei verschiedene Arten von Granularit\u00e4ten f\u00fcr Faktenentit\u00e4ten innerhalb eines dimensionalen Modells. <\/span><!--more--><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die erste ist die Faktentabelle der Transaktion, die einem Messereignis zu einem bestimmten Zeitpunkt in Raum und Zeit entspricht. Die Faktentabellen enthalten einen Fremdschl\u00fcssel f\u00fcr jede zugeh\u00f6rige Dimension und optional genaue Zeitstempel sowie degenerierte Dimensionsschl\u00fcssel. Es wird deutlich, dass die Struktur der Transaktionstabelle die Struktur der Transaktion selbst ist.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die zweite ist die Faktentabelle des periodischen Schnappschusses. Die periodische Momentaufnahme ist eine Standardperiode, da sie Messereignisse \u00fcber einen bestimmten Zeitraum zusammenfasst, der manchmal ein Tag, eine Woche usw. sein kann. Sie wird jedoch h\u00e4ufiger zur Erfassung von Lagerdaten verwendet, z. B. von Produktst\u00e4nden pro Tag. Ein Schnappschuss der Produktf\u00fcllst\u00e4nde wird zum Beispiel t\u00e4glich erstellt, daher der Name. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Drittens: Akkumulierte <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/knowledge\/webinars\/data-vault-friday\/snapshot-based-bridge-table-on-link-and-effectivity-satellite\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Snapshot<\/a> Faktentabellen \u00e4hneln in ihrer Art den periodischen Snapshot-Tabellen. Im Gegensatz zur Meldung der Daten innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens werden jedoch nur die Abweichungen nach dem ersten Snapshot gemeldet. In einer Faktenentit\u00e4t, die die Lagerbest\u00e4nde beschreibt, w\u00fcrde beispielsweise die erste Ladung aller Produkte im ersten Snapshot enthalten sein. Nach dieser ersten Momentaufnahme w\u00fcrden in den nachfolgenden Momentaufnahmen nur noch die Deltas, die der ein- und ausgehenden Produkte, zu finden sein. Um die aktuellen Lagerbest\u00e4nde eines bestimmten Tages zu ermitteln, m\u00fcssten also alle Daten bis zu diesem Tag aggregiert werden.<\/span><\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Vergleich mit Data Vault 2.0<\/span><\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb von Data Vault enthalten rohe Data Vault-Link-Entities immer die feinstm\u00f6gliche K\u00f6rnung, n\u00e4mlich die von der Quelle kommende. Dies ist darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass der Raw Data Vault die urspr\u00fcngliche Granularit\u00e4t des Quellsystems ohne die beim Laden der Daten vorgenommenen Aggregationen erfasst.\u00a0<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb der Informationslieferung gibt es oft eine Zielgranularit\u00e4t, die durch Anforderungen des Unternehmens definiert ist. In vielen F\u00e4llen ist diese Zielgranularit\u00e4t nicht direkt im Data Vault-Modell zu finden. Daher muss diese Granularit\u00e4t von der Granularit\u00e4t des Data Vault-Modells abgeleitet werden.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bridge Tables fungieren als \u00fcbergeordnete faktenlose Faktentabelle und enthalten Hash-Schl\u00fcssel von den Knotenpunkten und Verbindungen, die sie \u00fcberspannen. Eine weitere Leistungsverbesserung kann erreicht werden, indem ressourcenintensive Berechnungen in die Bridge Tables verlagert werden. Dies ist besonders wichtig, wenn virtuelle Information Marts auf dem Data Vault erstellt werden, da diese einige Berechnungen erfordern, die den Zugriff auf die virtualisierten Information Mart Entit\u00e4ten verlangsamen. Mit Bridge Tables kann die Abfrageleistung drastisch verbessert werden. Bridge Tables m\u00fcssen nicht die gleiche K\u00f6rnung haben wie die Links, die sie abdecken. In diesen F\u00e4llen kann die Bridge Table aggregierte Werte enthalten, die der Struktur hinzugef\u00fcgt und mit GROUP BY-Anweisungen geladen werden. Die resultierende Bridge Table hat eine h\u00f6here Granularit\u00e4t als die in der Tabelle enthaltenen Links.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">G\u00e4ngige Gesch\u00e4ftsbeispiele f\u00fcr eine Granularit\u00e4tsver\u00e4nderung in einer Transaktionsfaktentabelle sind Rechnungen. In dem gegebenen Beispiel ben\u00f6tigt der Business User einen Information Mart, der Rechnungen in der Faktentabelle enth\u00e4lt. In den meisten F\u00e4llen bestehen Rechnungen aus Einzelposten (bekannt als <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/knowledge\/webinars\/data-vault-friday\/dependent-child-links-with-status-tracking\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dependent Child Key<\/a>) und diese Einzelposten w\u00fcrden in der Raw Data Vault gespeichert werden, was zu einer feineren Granularit\u00e4t als in der Zielfaktentabelle f\u00fchrt. Um jedoch den gew\u00fcnschten Detaillierungsgrad zu erreichen, m\u00fcssen die Einzelposten zu Rechnungen aggregiert werden.<\/span><\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div><div class=\"img-with-aniamtion-wrap center\" data-max-width=\"100%\" data-max-width-mobile=\"default\" data-shadow=\"none\" data-animation=\"fade-in\" >\n      <div class=\"inner\">\n        <div class=\"hover-wrap\"> \n          <div class=\"hover-wrap-inner\">\n            <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"img-with-animation skip-lazy\" data-delay=\"0\" height=\"332\" width=\"666\" data-animation=\"fade-in\" src=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56.png\" alt=\"Bridge Tables Screenshot der Verbindungen\" srcset=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56.png 666w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56-300x150.png 300w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56-320x160.png 320w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56-640x319.png 640w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56-360x179.png 360w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.28.56-600x299.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 666px) 100vw, 666px\" \/>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Abbildung 1: Modell Data Vault - Bridge Table<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 15px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ist der <\/span><a href=\"http:\/\/blog.scalefree.com\/2017\/04\/03\/the-value-of-non-historized-links\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;\">Non-Historized Link<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> sehr hilfreich. Als Faktentabelle einer Transaktion kann typischerweise aus den nicht-historisierten Verkn\u00fcpfungen abgeleitet werden. Wenn sie die urspr\u00fcngliche Granularit\u00e4t der Transaktion speichern und wenn es der Ziel-Granularit\u00e4t entspricht, sind keine weiteren Aggregationen erforderlich. In unserem Beispiel der Rechnungen wird eine h\u00f6here Granularit\u00e4t f\u00fcr die Transaktionsfaktentabelle ben\u00f6tigt. Um eine bessere Leistung zu erhalten, w\u00e4re eine Bridge Table erforderlich, die die \u00c4nderung der Granularit\u00e4t realisiert.<\/span><\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div><div class=\"img-with-aniamtion-wrap center\" data-max-width=\"100%\" data-max-width-mobile=\"default\" data-shadow=\"none\" data-animation=\"fade-in\" >\n      <div class=\"inner\">\n        <div class=\"hover-wrap\"> \n          <div class=\"hover-wrap-inner\">\n            <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"img-with-animation skip-lazy\" data-delay=\"0\" height=\"334\" width=\"311\" data-animation=\"fade-in\" src=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/bridge_structure.png\" alt=\"Bridge Tables Br\u00fcckenstruktur Bild\" srcset=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/bridge_structure.png 311w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/bridge_structure-279x300.png 279w\" sizes=\"auto, (max-width: 311px) 100vw, 311px\" \/>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Abbildung 2: Aufbau einer Bridge Table<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div><div class=\"img-with-aniamtion-wrap center\" data-max-width=\"100%\" data-max-width-mobile=\"default\" data-shadow=\"none\" data-animation=\"fade-in\" >\n      <div class=\"inner\">\n        <div class=\"hover-wrap\"> \n          <div class=\"hover-wrap-inner\">\n            <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"img-with-animation skip-lazy\" data-delay=\"0\" height=\"121\" width=\"648\" data-animation=\"fade-in\" src=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48.png\" alt=\"Bridge Tables Beispielgrafik\" srcset=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48.png 648w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48-300x56.png 300w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48-320x60.png 320w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48-640x120.png 640w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48-360x67.png 360w, https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Screen-Shot-2019-03-13-at-08.30.48-600x112.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 648px) 100vw, 648px\" \/>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p>Tabelle 1: Bridge Table-Informationen<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 15px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Granularit\u00e4t der abgebildeten Bridge Table wird durch die Hub-Referenzen definiert. Zus\u00e4tzlich erh\u00e4lt die <\/span><a href=\"http:\/\/blog.scalefree.com\/2017\/04\/28\/hash-keys-in-the-data-vault\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;\">Bridge Table Link-Hash-Keys<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und mit diesen k\u00f6nnen Link-Satelliten von der Br\u00fccke aus verbunden werden, um auf beschreibende Attribute zuzugreifen. Zus\u00e4tzliche Attribute zur Messung, speichern die Ergebnisse von Aggregationen. Das letzte Attribut der Bridge Table ist das Snapshot-Datum, das durch das Ladeverfahren hinzugef\u00fcgt wird. In einigen F\u00e4llen k\u00f6nnen die Snapshot-Daten Teil des Prim\u00e4rschl\u00fcssels sein, z. B. bei der kumulativen Umsatzverfolgung. In diesem Fall werden die Verk\u00e4ufe pro Kunde, pro Filiale und pro (Snapshot-)Tag verfolgt. Das folgende Beispiel zeigt ein Beispiel f\u00fcr eine Bridge-Ladung.<\/span><\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<pre>SELECT\r\n\r\n                hk_invoice,\r\n\r\n                hk_Kunde,\r\n\r\n                hk_store,\r\n\r\n                ? als SnapshotDate,\r\n\r\n                RechnungsNummer,\r\n\r\n               SUMME(Gesamt)\r\n\r\nFROM Link_Rechnung inv\r\n\r\n \r\n\r\nWO NICHT VORHANDEN (\r\n\r\n              SELECT\r\n\r\n                       1\r\n\r\n             FROM\r\n\r\n                       DataVault.biz.BridgeInvoice tgt\r\n\r\n             WHERE\r\n\r\n                        inv.hk_invoice = tgt.hk_invoice AND\r\n\r\n                        inv.hk_Kunde = tgt.hk_Kunde AND\r\n\r\n                        inv.hk_store = tgt.hk_store AND\r\n\r\n                        inv.SnapshotDate = tgt.SnapshotDate\r\n\r\n)\r\n\r\n\r\nGROUP BY hk_invoice, hk_customer, hk_store,SnapshotDate,InvoiceNumber;<\/pre>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 15px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">'?' ist ein Parameter, der auf das Snapshot-Datum gesetzt wird. Zum Beispiel auf 6 Uhr morgens bei einer t\u00e4glichen Br\u00fcckenlast.<\/span><\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"divider-wrap\" data-alignment=\"default\"><div style=\"height: 30px;\" class=\"divider\"><\/div><\/div>\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit<\/span><\/h2>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element\" >\n\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel wird eine Data Vault-Entit\u00e4t vorgestellt, die f\u00fcr Granularit\u00e4ts\u00e4nderungen im Rahmen der Informationsbereitstellung von wesentlicher Bedeutung ist. Mit Bridge Tables k\u00f6nnen \u00c4nderungen der GRanularit\u00e4t realisiert werden, um die Leistung f\u00fcr die erforderlichen Aggregationen und Join-Operationen zu steigern. Im Vorangegangenen wurden verschiedene Granularit\u00e4ts-Definitionen f\u00fcr Faktentabellen behandelt und die transaktionale Faktentabelle ausf\u00fchrlicher besprochen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Gesch\u00e4ftsbeispiel hat gezeigt, wie eine solche Tabelle aussehen wird und wie man sie aufbaut. Da es nach Kimball noch zwei weitere Definitionen von \"grain\" f\u00fcr Faktentabellen gibt, wird in einem sp\u00e4teren Artikel er\u00f6rtert, wie die periodischen Snapshot-Faktentabellen und die akkumulierenden Snapshot-Faktentabellen grain sind. <\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: right;\">- Marc Winkelmann (Scalefree)<\/p>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\t\t\t<\/div> \n\t\t<\/div>\n\t<\/div> \n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Aufl\u00f6sung innerhalb eines dimensionalen Modells ist die f\u00fcr jede Tabelle verf\u00fcgbare Detailstufe. So wird die Gliederung einer Faktentabelle durch die Anzahl der zugeh\u00f6rigen Dimensionen definiert. Grunds\u00e4tzlich,...<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":29669,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[101],"tags":[1213,468,586,479,327,583,1210,1214,395,1208,907,1215,1209,1212,587,402,585,1211],"class_list":{"0":"post-29021","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-data-vault","8":"tag-accumulating-snapshot-fact-table","9":"tag-bridge-tables","10":"tag-business-vault","11":"tag-data-vault","12":"tag-data-vault-2-0","13":"tag-dimensional-model","14":"tag-grain-definitions","15":"tag-hash-keys","16":"tag-hubs","17":"tag-information-delivery-layer","18":"tag-link-entities","19":"tag-link-satellites","20":"tag-performance-tuning","21":"tag-period-snapshot-fact-table","22":"tag-primary-key","23":"tag-raw-data-vault","24":"tag-snapshot-date","25":"tag-transaction-fact-table"},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29021","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29021"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29021\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":54962,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29021\/revisions\/54962"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29669"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29021"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29021"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29021"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}