Dimension i Fact są kluczowymi terminami w projekcie bazy danych OLAP.
- Tabela faktów zawiera dane, które można agregować.
- Miary są wyrażeniami danych sumarycznych (e. Suma kosztów, Liczba połączeń, ...)
- Wymiar zawiera dane używane do generowania grup i filtrów.
- Tabela faktów bez danych wymiarów jest bezużyteczna. Przykład: "suma zamówień to 1M" to nie informacja, ale "suma zamówień od 2005 do 2009".
Są dużo narzędzi BI, które pracują z tych pojęć (np Microsft SSAS, Tableau Software) i języków (np. MDX).
Czasami nie jest łatwo dowiedzieć się, czy dane są miarą czy wymiarem. Na przykład, analizują revenue
obu scenariuszy possibles:
- 3 Środki:
net profit
, overheads
, interest
- jeden środek:
profit
i jeden wymiar: profit type
(z 3 części: netto, koszty ogólne, odsetki)
Analityk BI s kto określa, jaki jest najlepszy projekt dla każdego rozwiązania.
EDITED ze względu na to pytanie również edytowanego:
Rozwiązanie OLAP zazwyczaj ma semantyczną warstwę. Ta warstwa dostarcza narzędziu OLAP informacji o tym, które elementy są danymi faktów, które elementy są danymi wymiarów i relacjami na stole.W przeciwieństwie do systemów OLTP, nie jest wymagane prawidłowe normalizowanie bazy danych OLAP. Z tego powodu można pobierać dane wymiarów z kilku tabel, w tym z tabel faktów. Wymiar pobierający dane z tabeli faktów nosi nazwę Fact Dimension or Degenerate dimension.
Są wiele pojęć, które należy pamiętać przy projektowaniu baz danych OLAP: „STAR Schemat”, „ŚNIEGU Schema”, „zastępcze”, „Klucze hierarchii rodzic-dziecko”, ...
proszę zobaczyć moje zaktualizowane pytanie. Jestem wdzięczny za dotychczasową odpowiedź, ale chcę wiedzieć nieco więcej na temat mojej wiedzy. –
ok, przeczytaj ponownie odpowiedź. – danihp