MPP（大規模並列処理）

数百から数万の多数のプロセッサを結合し、処理を分割して同時に実行することで高い処理能力を得るコンピュータ。MPPと略す。各プロセッサが専用のメモリを持ち、プロセッサ間はネットワークでデータをやり取りする構成が多く、スーパーコンピュータや大規模なデータウェアハウスに使われる。

数百から数万の多数のプロセッサに処理を分割して割り当て、同時に実行することで高い処理能力を得る方式。超並列（MPP）ともいう。各プロセッサが専用のメモリを持つ構成が多く、スーパーコンピュータやデータウェアハウスの並列処理に用いられる。

並列処理システムの構成で、複数のサーバ（ノード）がディスクなどの資源を共有し、どのノードからもすべてのデータにアクセスできるもの。どのノードも全データを処理できるので負荷が偏りにくく、ノードが故障しても処理を引き継ぎやすいが、共有資源へのアクセスの調整が性能拡張の制約になる。共有ディスク型のデータベースクラスタが例。

複数の業務システムのデータを、分析しやすいように主題別に統合・整理して時系列で蓄積するデータベース。履歴を保持し、原則として更新せずに追記していく点が業務システムのデータベースと異なる。スキーマオンライトで事前に構造を定めるため、品質の揃ったデータを全社で横断的に集計・分析するのに向く。

DWHのデータから、特定の部門や用途に必要なものだけを抽出・集計して切り出した小規模なデータベース。利用者が扱うデータを絞り、目的に合わせた形に整えておくため、BIツールでの集計や定型レポートを高速に行える。

データレイクの安価なオブジェクトストレージの上に、DWHが持つトランザクション管理（ACID特性）、スキーマの管理、高速な検索などの機能を加えたデータ基盤のアーキテクチャ。Delta Lake、Apache Icebergなどのオープンなテーブル形式を使い、1つの基盤でBIの集計と機械学習の両方に同じデータを使えるようにする。

DWHの代表的なデータモデルで、売上金額などの数値を持つファクトテーブルを中心に置き、日付・商品・顧客などの分析軸を表すディメンションテーブルを周囲に配置した星形の構造。ディメンションテーブルを非正規化しておくため結合が少なく、集計の問合せが単純で高速になる。

スタースキーマのディメンションテーブルを正規化し、商品→商品分類→大分類のように階層ごとの表に分割した構造。データの重複が減り、マスタの更新や整合性の維持がしやすい反面、問合せで結合する表が増えて、集計の性能や分かりやすさはスタースキーマに劣る。