Dimension и Fact являются ключевыми условиями в OLAP дизайн базы данных.
- Таблица фактов содержит данные, которые могут быть агрегированы.
- Меры представляют собой агрегированные выражения данных (например, сумма затрат, количество вызовов, ...)
- Размер содержит данные, которые используются для создания групп и фильтров.
- Таблица фактов без данных измерений бесполезна. Образец: «сумма заказов 1М» - это не информация, а «сумма заказов с 2005 по 2009 год».
Они много BI инструментов, которые работают с этими понятиями (например Microsft SSAS, Tableau Software) и языков (е. MDX).
Несколько раз непросто узнать, являются ли данные мерой или размером. Например, мы анализируем revenue
, оба сценария-плюсом:
- 3 Меры:
net profit
, overheads
, interest
- 1 мера:
profit
и 1 размерности: profit type
(с 3 элемента: нетто, накладные расходы, проценты)
Аналитик BI i s, который определяет, что является лучшим дизайном для каждого решения.
EDITED из-за вопроса также редактируется:
раствор, OLAP обычно имеет семантический слой. Этот уровень предоставляет информацию инструмента OLAP о том, какие элементы являются данными фактов, элементами которых являются данные измерения и отношения таблицы.В отличие от OLTP-систем, не требуется нормальная нормализация базы данных OLAP. По этой причине вы можете принимать данные измерений из нескольких таблиц, включая таблицы фактов. Измерение, которое берет данные из таблицы фактов, называется Fact Dimension or Degenerate dimension.
Они много понятий, которые вы должны иметь в виду при разработке баз данных OLAP: «СТАР схемы», «СНЕЖИНКА схемы», «суррогатные ключи», «родитель-потомок иерархий», ...
см. Мой обновленный вопрос. Я благодарен за ваш ответ, но я хочу узнать немного больше, насколько мне известно. –
ok, re прочитанный ответ. – danihp