Data warehouse 无法随时间进行有意义的聚合的数据仓库事实度量？

是否存在数据仓库中可能存在的随时间变化的数字量的示例，这些数据量不能随时间进行有意义的聚合？如果是这样，为什么？

使用我们的“时间”概念可以观察到许多亚原子过程，但在聚合时可能没有多大意义。这是因为我们对“时间”的概念在量子层次上没有多大意义。

股票层次不能，因为它们代表的是一个在特定时刻已经是一个集合的值

如果您今天有十个项目在库存，昨天有十个项目在库存，本周每天有十个项目在库存，那么您无法在整个一周内将它们有意义地相加到“70”，除非您正在测量空间利用效率之类的东西

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其他示例：银行余额、飞轮转速或大修后的时间。

您的问题的背景是什么？你只是在寻求家庭作业方面的帮助吗？没有。我在一次采访中被问及这个问题，但我无法回答，也无法在网上找到任何可信的答案。这些不是非加性事实的例子吗？难道它们不能用sum（）以外的函数聚合吗？比如avg（）？哦，当然可以——平均值、最大值、最小值等等。。但在数据仓库中有一个普遍的问题，我希望提问者所指的是非加性指标。如果它们真的意味着根本无法聚合的度量，那么我怀疑是否存在任何度量。我可以想象在不相等的时间间隔上拍摄的快照。但仍然可以应用最小/最大值，但不能应用总和、平均值和百分位数。我不认为有任何例子不能应用man/mix。