Ssas 数据仓库和类型2 SCD和/或每日快照事实表

我很难决定哪一个更适合我的场景。此场景中涉及的维度包括

员工维度

╔═════════════╦════════════╦════════╦════════╦═══════════╦══════════╦════════╗
║ EmployeeKey ║ EmployeeID ║ DeptID ║ Salary ║ StartDate ║ EndDate  ║ Active ║
╠═════════════╬════════════╬════════╬════════╬═══════════╬══════════╬════════╣
║ 1           ║ 1          ║ 1      ║ 9000   ║ 20150901  ║ 20150930 ║ FALSE  ║
║ 2           ║ 2          ║ 3      ║ 5000   ║ 20150901  ║ NULL     ║ TRUE   ║
║ 3           ║ 1          ║ 1      ║ 9500   ║ 20150930  ║ NULL     ║ TRUE   ║
╚═════════════╩════════════╩════════╩════════╩═══════════╩══════════╩════════╝

╔═══════════════╦══════════════╦══════╦══════╦═══════════╦═════════╦════════╗
║ DepartmentKey ║ DepartmentID ║ Name ║ Sepc ║ StartDate ║ EndDate ║ Active ║
╠═══════════════╬══════════════╬══════╬══════╬═══════════╬═════════╬════════╣
║ 1             ║ 1            ║ XXXX ║ AWK  ║ 20150901  ║ NULL    ║ TRUE   ║
║ 2             ║ 2            ║ YYYY ║ AUTO ║ 20150901  ║ NULL    ║ TRUE   ║
║ 3             ║ 3            ║ ZZZZ ║ AMD  ║ 20150901  ║ NULL    ║ TRUE   ║
╚═══════════════╩══════════════╩══════╩══════╩═══════════╩═════════╩════════╝

部门维度

╔═════════════╦════════════╦════════╦════════╦═══════════╦══════════╦════════╗
║ EmployeeKey ║ EmployeeID ║ DeptID ║ Salary ║ StartDate ║ EndDate  ║ Active ║
╠═════════════╬════════════╬════════╬════════╬═══════════╬══════════╬════════╣
║ 1           ║ 1          ║ 1      ║ 9000   ║ 20150901  ║ 20150930 ║ FALSE  ║
║ 2           ║ 2          ║ 3      ║ 5000   ║ 20150901  ║ NULL     ║ TRUE   ║
║ 3           ║ 1          ║ 1      ║ 9500   ║ 20150930  ║ NULL     ║ TRUE   ║
╚═════════════╩════════════╩════════╩════════╩═══════════╩══════════╩════════╝

╔═══════════════╦══════════════╦══════╦══════╦═══════════╦═════════╦════════╗
║ DepartmentKey ║ DepartmentID ║ Name ║ Sepc ║ StartDate ║ EndDate ║ Active ║
╠═══════════════╬══════════════╬══════╬══════╬═══════════╬═════════╬════════╣
║ 1             ║ 1            ║ XXXX ║ AWK  ║ 20150901  ║ NULL    ║ TRUE   ║
║ 2             ║ 2            ║ YYYY ║ AUTO ║ 20150901  ║ NULL    ║ TRUE   ║
║ 3             ║ 3            ║ ZZZZ ║ AMD  ║ 20150901  ║ NULL    ║ TRUE   ║
╚═══════════════╩══════════════╩══════╩══════╩═══════════╩═════════╩════════╝

员工情况表（每天）

部门事实表（每天）

我的问题

知道Department维度包含活动的700万条记录，Departments维度包含活动的500000条记录，实现每日快照事实表的正确且最充分的方法是什么

每天填写事实员工和事实部门并每天重复记录是否足够

---

我正在使用SQL Server 2014数据库，预计将使用OLAP

为什么要每天快照您的事实？事实应该拥有所有的数据。事实上，日期键应该足以处理基于日期的查询

---

此外，我不建议将员工和维度视为事实——他们只考虑直接的维度。事实应该是衡量一些我在这里没有看到的东西。围绕在某个部门工作的员工所完成的某些流程/事务构建您的事实。将此事实链接到两个维度和日期维度。如果要保留事务中更改的历史记录，请启用维度SCD。

可能的布局是为每个维度设置一个SCD2表

这是一个部门的例子

注意，我添加了一个数字版本属性来唯一地定义版本的顺序。 VALIDFROM_DATE列对应于用于构建维度的快照的有效性。 通常也会添加VALIDTO Date以优化访问-对于开放（最后）版本，会使用一些虚拟高值

还请注意，设计区域介于有效起始日期和开始日期之间。 前者是您（从快照）获取信息的时间戳，后者是逻辑有效性。 在您于2013年8月20日获得的示例中，将于2013年9月1日创建一个新部门。 第二个版本代表一个部门的更名，第三个版本显示该部门于2015年9月1日关闭

这种维度通常通过ETL作业来维护，该作业定期处理快照，识别更改并构建维度

从事实数据表（即带有引用部门的交易记录的表）中，维度由DEPARTMENTKEY和Validation date（可选）引用（以匹配正确的版本）

您还可以设置维度的当前视图（使用PK DEPARTMENTKEY）。这很简单，可以使用视图或带有查询的物化视图来完成 例如：

 with dept as (
 select 
   DEPARTMENTKEY,  
   min(VALIDFROM_DATE) over (partition by DEPARTMENTKEY) created_date,
   VALIDFROM_DATE last_change_date, DEPARTMENTID, NAME,
   FIRST_VALUE(NAME) over (partition by DEPARTMENTKEY order by VERSION) as INITIAL_NAME,
   SEPC, START_DATE, END_DATE, IS_ACTIVE,
   row_number() over (partition by DEPARTMENTKEY order by VERSION desc) as rn
 from Department_history)
 select 
   DEPARTMENTKEY, CREATED_DATE, LAST_CHANGE_DATE, DEPARTMENTID, NAME, INITIAL_NAME, SEPC, START_DATE, END_DATE, IS_ACTIVE
 from dept
 where rn = 1
 order by DepartmentKey

您可能会从历史记录表的所有日期中获益-请参阅属性CREATED_date和INITIAL_NAME（您可以以非常低的成本优雅地实现SCD3（新列））

更新有效期至当前日期

如上所述，出于实际原因，历史维度通常会实现VALIDTO date。此列在ETL作业中维护，日常快照的一个可能解决方案是将其设置为

• 开放版本的虚拟lagre日
• 有效期的前一天到下一版本的前一天

请注意，还有其他选项，但此模式的最大优点是，您始终可以使用此谓词查询正确的版本

 where to_date('01012015','ddmmyyyy') between validfrom_date and validto_date

我在这里通过以下查询添加VALIDTO日期

 create table department_history2 as 
 with dept as (
 select  
 DEPARTMENTKEY, VERSION, VALIDFROM_DATE, 
 lead(VALIDFROM_DATE-1,1,to_date('31122500','ddmmyyyy')) over (partition by DEPARTMENTKEY order by VERSION) as VALIDTO_DATE,
 DEPARTMENTID, NAME, SEPC, START_DATE, END_DATE, IS_ACTIVE
 from Department_history
 )
 select * from dept

更新查询每天的计数

要从历史维度重建每日计数，必须首先 创建时间维度的相关部分（每天一条记录），然后将其加入历史维度。最后执行聚合

以下是从2015年8月30日起4天“减压”的示例

 with snapshots as (
 select to_date('30082015','ddmmyyyy') -1 + rownum transaction_date from dual connect by level <= 4),
 deps_snaps as (
 select 
  transaction_date, DEPARTMENTKEY, VERSION, VALIDFROM_DATE, VALIDTO_DATE,      DEPARTMENTID, NAME, SEPC, START_DATE, END_DATE, IS_ACTIVE
 from   department_history2, snapshots
 where transaction_date between  validfrom_date and validto_date
 )
 -- aggregate
 select transaction_date, count(*) active_dept_count
 from deps_snaps
 where is_active = 'Y'
 group by transaction_date
 order by transaction_date;

 transaction_date     active_dept_count
 30.08.2015 00:00:00    2
 31.08.2015 00:00:00    2
 01.09.2015 00:00:00    1
 02.09.2015 00:00:00    1

将快照作为(
从dual connect按级别选择to_date（'30082015'，'ddmmyyyy'）-1+rownum transaction_date您存储的事实是什么，以及它们的可测量属性？感谢David，所需的度量是任何给定时间的员工数和部门数，因此事实表实际上可能是“无事实的”，因为它可以只存储：日期、员工id、部门id？是否对员工、部门或总体就业情况进行分类（到目前为止的就业天数、工作id？）等等，您希望能够测量或筛选？确切地说，这只是员工属性和部门属性随时间的变化。因此，我应该使用无事实真相表方法吗？像这个EmployeeKey、DepartmentKey、DateKey知道客户要求的窗口为5年，所以每da重复700万条记录是正确的吗在无事实的表格中，你有5年的时间吗？我认为这取决于你实际需要报告的内容。如果只是按日期统计每个部门的员工数量，那么你可以有DepartmentKey、DateKey、employee_count。如果你需要随时间跟踪一群员工的部门（向我展示1月1日参与客户服务的所有员工的当前部门）然后，您需要在事实表中跟踪员工id。非常感谢您的回答，他们需要每日快照，因为他们需要每天的员工计数，并且他们希望能够每天向下钻取和钻取员工属性。部门也是如此。我已经将员工和部门用作t的维度事务和业务流程事实表。问题是，他们需要部门和员工的每日计数，以及在任何给定日期从一个部门向下钻取到另一个员工的能力。阅读构建维度层次结构，您将了解如何允许向下钻取。对于计数，只需在事实表w上启动一个查询通过适当的日期范围，您可以获得任何一天/月的计数HI Marmite，非常感谢您的贡献。他们希望获得员工或部门的计数