Questions tagged «dimensional-modeling»

我们刚刚开始为新的数据仓库设计，我们正在尝试设计日期和时间维度的工作方式。我们需要能够支持多个时区（可能至少是GMT，IST，PST和EST）。最初，我们以为我们可以将日期时间维度的组合范围缩小到15分钟左右，这样一来，事实表中就有一个键，而所有受支持时区的所有不同日期时间数据都在一个维度表中。（即日期键，GMT日期，GMT时间，IST日期，IST时间等） Kimball建议将日期维度与日期时间维度分开，以防止表格过大（数据仓库工具包第240页），听起来不错，但这意味着我们在每个时区的事实表中都有两个键我们需要支持（一个代表日期，另一个代表一天中的时间）。 由于我在这方面经验不足，所以我希望有人知道两种方法之间的权衡，即性能与所有不同时区密钥的管理。也许还有其他方法，我已经看到有人谈论每个时区在事实表中有单独的行，但是如果您的事实表有数百万行，那么您需要将其四倍以添加时区，这似乎是一个问题。 如果我们进行15分钟的粒化，那么我们的日期时间维度表中每年将有131,400（24 * 15 * 365）行，这听起来听起来并不可怕，但是直到我们测试了一些之后，我们才能确定原型查询。在事实表中具有单独的时区键的另一个问题是查询必须根据所需的时区将维度表连接到其他列，也许这是SSAS为您解决的事情，我不确定。 感谢您的任何想法，-Matt

10 sql-server  ssis  data-warehouse  ssas  dimensional-modeling 

我一直在研究Amazon的Redshift数据库，以作为将来替换我们的数据仓库的可能。我的经验一直是使用维度建模和Ralph Kimball的方法，因此看到Redshift不支持自动递增列的串行数据类型等功能有点奇怪。 但是，AWS Big Data博客最近有一篇博客文章，介绍如何针对星型架构优化Redshift：https : //blogs.aws.amazon.com/bigdata/post/Tx1WZP38ERPGK5K/Optimizing-for-Star-Schemas和交错排序在Amazon Redshift上 我的问题是在Redshift中加载星型架构的最佳实践是什么？我在Redshift的任何文档中都找不到答案。 我倾向于将文件从S3导入到临时表中，然后在插入目标表之前使用SQL进行诸如查找和生成代理键之类的转换。 这是别人目前在做什么吗？有没有值得花这笔钱的ETL工具来简化这一过程？

9 etl  dimensional-modeling  redshift 

我自己和我们公司的另一个DBA的任务是审查供应商为我们开发的数据库设计。该供应商表示，他们使用Kimball作为其设计的基础。（注意：我不是在寻找Kimball与Inmon等的论点。）他们设计了一个具有多个事实和维度的集市。 公平地说，我们公司从未设计过一个集市。我们一直都有顾问来做。而且我们从未上过课。因此，我们对仓储/超市/维度建模等的了解是基于我们的经验不足，可以在互联网上找到的内容以及自我阅读（我们拥有Inmon和Kimball的书，并正在努力通过它们进行学习） 。 现在已经为我的知识水平奠定了基础，现在我们来应对设计挑战。 有一个称为“索赔损失统计”的事实表（用于保险）。他们正在尝试同时获取索赔的付款（累计到每月水平），然后是准备金中的钱（类似于用于索赔的银行帐户）。他们希望看到每月的付款金额（没什么大不了的）。但是他们希望看到该帐户当前的准备金余额。 我将给出一个图片示例。 假设我们为索赔设置了1000美元的储备金。这被搁置了（因此在某些方面它的功能有点像银行帐户）。 在2014年10月，我们尚未支付任何款项。因此，该公司希望在10月底看到付款和储备金余额。 ----------------------------------------------- - MONTH_YEAR - PAYMENTS - RESERVE_BALANCE - ----------------------------------------------- - 102014 - 0.00 - 1000.00 - ----------------------------------------------- 然后十一月来了。我们会分别支付$ 100，$ 150和$ 75美元。他们希望看到这些总额，余额中的准备金如下： ----------------------------------------------- - MONTH_YEAR - PAYMENTS - RESERVE_BALANCE - ----------------------------------------------- - 102014 - 0.00 - 1000.00 - ----------------------------------------------- - 112014 - 325.00 …

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