따라서 판매주기 테이블 (또는 팩트 스냅 샷 테이블 누적)과 매우 다른 여러 날짜 키 열 (판매 날짜 , 환불 날짜 등). 비어있는 판매 날짜 키 열의 합계는 [판매 수]이고 비어 있지 않은 비어있는 환불 날짜 키 열의 합계는 [환급 수]입니다. 각 날짜 열에 대해 다른 조치를 취했습니다. 날짜 키 열은 다른 날짜 키 차원과 관련됩니다. 판매일 차원과 환불
저는 사용자가 임의로 사실 테이블 집합을 쿼리하고 각 사실 테이블의 여러 차원 테이블을 제약 할 수있는보고 시스템을 개발 중입니다. 필자는 제약 조건 매개 변수를 기반으로 모든 올바른 조인과 하위 쿼리를 자동으로 어셈블하는 쿼리 작성기 클래스를 작성했으며 모든 것이 설계된대로 작동합니다. 그러나 나는 가장 효율적인 쿼리를 생성하지 않는다고 생각합니다. 몇
스타 스키마를 사용하여 데이터웨어 하우스를 만들고 있습니다. 모든 차원 테이블을 성공적으로 작성했지만 필자는 사실 테이블에 머물러 있습니다. Sales 테이블을 Fact 테이블로 만들 필요가 있습니다. SalesKey, OrderKey, ProductKey 등이 있습니다 ... 모든 주문은 판매이므로 각 주문에는 고유 한 SalesKey가 있지만 각 판매에
Department -> Category -> Product
(각 부서에는 여러 제품이 포함 된 여러 범주가 있습니다.) dimensional modeling에 대한 Kimball 접근 방식을 사용하여 다음과 같은 ProductDim 테이블을 작성했습니다 columns : ProductKey
Product
Category
Department
E
저는 스타 스키마를 모델링하는 데있어 새로운데, 신선한 것은 Data Warehouse Toolkit입니다. 고객 및 비 고객이 일부 직원과 전화 회의 통화를 요청하는 비즈니스 프로세스가 있습니다. "잠재 고객"이라고하는 사실 테이블에는 참석자가 통화에 연결된 기간 및 통화에 대한이 사람의 연결 비용이 포함됩니다. 곡물은 "전화 회의 개별 연결"입니다. 나