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2.9 特殊目的模式

《数据仓库工具箱(第3版)--维度建模权威指南》第2章Kimball维度建模技术概述,本章内容出自这些设计模式的发明者。我们并不期望您一开始就从头到尾阅读本章,但希望您能将本章作为所提供技术的参考。本节为大家介绍特殊目的模式。

作者:王念滨/周连科/韦正现 译来源:清华大学出版社|2015-12-10 17:12

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2.9  特殊目的模式

下列设计模式适用于特定的用例。

2.9.1  异构产品的超类与子类模式

金融服务与其他商业通常提供不同业务类型的广泛的产品。例如,零售银行可以提供许多不同类型的账目,从支票账户到抵押贷款到商业贷款,但是所有这些都是账户的实例。试图建立单一的、固定的事实表,将所有可能的事实都包含在内,联系维度表包含所有不同产品的属性,是不会成功的,因为存在大量的不兼容事实和属性。解决方案是建立单一的超类事实表,该事实表遍历所有账户类型的事实表(以及包含公共属性的超类维度表),然后系统化地为不同子类建立不同的事实表(与维度表关联)。超类与子类事实表也被称为核心或自定义事实表。

2.9.2  实时事实表

实时事实表需要比传统的夜间批处理过程更频繁地被更新。有许多技术可用于支持这一需求。采用何种技术要考虑最后部署到BI报表层的DBMS或OLAP多维数据库的能力。例如,"热分区"可以定义一个事实表占用专用物理内存。不用再在该分区上建立聚集和索引。其他DBMS或OLAP多维数据库可能支持延迟更新,允许已存在的运行完毕的查询,仍然可执行更新。

2.9.3  错误事件模式

数据仓库中数据质量的管理需要一个综合性系统,管理数据质量通过屏幕或过滤器来实现,用于测试从源系统到BI平台的数据。当数据质量屏幕检测到错误时,该事件将被记录在特殊的维度模式中,该维度模式仅能被ETL后端处理系统处理。这一模式包含错误事件事实表,其粒度为单独错误事件和相关错误事件详细事实表,相关错误事件详细事实表粒度为参与错误事件的每个表中的列。


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