데이터 마트를 구축하려고합니다.하나 이상의 팩트 테이블?
저는 많은 차원과 몇 가지 측정 값 - 사실을 가지고 있습니다. 모든 측정 값은 비즈니스 차원에서 모든 차원에 연결됩니다. 모든 조치가 포함 된 하나의 큰 팩트 테이블이 존재한다는 표준 접근 방식이 있습니다.
하지만 아이디어가 있습니다. 각 측정 값에 대해 팩트 테이블을 분리하면 어떨까요? 데이터베이스 성능, 솔루션 확장 성 등으로 무엇을 할 것인가?
EDIT ::: 정말 복잡한 기업 환경에서 olap 큐브를 기반으로하는 거대한 솔루션이있을 것입니다. 따라서 처음에는 쉽게 확장 성과 유지 보수가 가능합니다.
절벽 노트 : 확장 성 문제는 하나의 사실 테이블/측정법의 개념과 관련이 있습니다.
목표가 "확장 성 및 유지 관리"인 경우 업계 전반의 표준 방법론 (예 : Kimball)을 고려하고 비즈니스 프로세스별로 사실을 그룹화하고 두 번째로 규격에 맞게 세분화 할 수 있습니다. 확장 성 및 확장 성을 보장하면서 표준화를 통해 최대 유연성 (&)을 제공 할 것입니다.
SAN-admins는 측정 값의 수에 따라 공간 요구 사항을 효과적으로 늘리므로 각 측정 값에 대해 별도의 팩트 테이블을 디자인하는 경우 귀하의 용기가 싫어합니다. 단일 팩트 테이블
DW에 대한 쿼리 성능 또한 문제가 될 수 있습니다 ... 산 관리가 여전히 사용자와 대화하고 충분히 관대 한 경우 보고서 또는 임시 쿼리가 검색해야합니다 (또는 검색 ... ). 사실 테이블의 쓰레기를 올바르게 색인화하는 데 필요한 공간을 부여하려면) 언제든지 1 개 이상의 측정을 결합해야합니다.
아직 olap 큐브에 대해서는 언급하지 않았지만 이미 처리 할 문제가 있습니다. 전반적인 테이블 스캔 ... 또는 파티션 스캔 ... 사실 테이블에 파티션을 구현하면 ... 이제 SQL 2012를 수평선에 놓아야합니다 ... ColumnStore 인덱스를보고 있습니다!
모든 측정 단위의 세분성이 동일하면 동일한 테이블에 보관하십시오. 서로 다른 세분화 수준의 사실이있는 경우에만 여러 팩트 테이블을 사용하기 시작합니다. 모든 사실이 모든 차원에 연결되어 있다고 말했듯이이 단계에서는 하나의 사실 테이블 만 필요합니다.
Ther은 치수를 더 많거나 적게 조정하고, 사실을 추가하고, 차원을 추가하는 등 다양한 변경 요청이 될 수 있으며 새 ETL이 필요하고 ETL이 오랜 시간 동안 많은 CPU 전력을 소비 할 수있는 이러한 변경 요청 위에 - 수백만 개의 행이 다시 계산 될 것입니다. 그래서이 방법으로 이것을 보게됩니다. 확장 성과 유지 보수를 쉽게 할 수 있습니다. – John
차원 세분성 변경, 사실 추가, 수정 추가 ... 이들 모두는 별도의 사실 테이블에서 각 사실을 분리했는지 여부와 관계없이 ETL 개발 작업이 필요합니다. –
각 측정 값에 대한 별도의 팩트 테이블? 당신은 당신이 생각하고있는 것에 더 구체적 일 수 있습니까? – Diego
모든 측정 값에 대한 별도의 사실 테이블은 측정 값이있을 때와 동일한 수의 사실 테이블이 있음을 의미합니다. 단 하나의 측정 값이있을 때마다 모든 측정 값과 함께 하나의 큰 사실 테이블이있을 수 있습니다. – John