Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Хранилище данных типа 2 scd Измерение сотрудников и HR-факты (Kimball's)

Я следую книге Кимбалла «Data Warehouse Toolkit», и меня смущает пример измерения сотрудников и таблицы фактов снимка кадров.

Вот скриншот примера, приведенного в книге:

снимок экрана

Меня путают поля «Количество сотрудников», «Количество новых сотрудников», «Количество переводов» и «Количество продвижений». Как вы можете видеть, существует связь между таблицей фактов HR и таблицей измерения сотрудников, но какой ключ будет назначен в таблице фактов в случае этих значений счетчика ?. Я понимаю, что в конце месяца может появиться «счетчик новых сотрудников», и у нас будет измерение «Месяц FK» в таблице фактов, указывающее на этот месяц, но как насчет ключа измерения «сотрудник»?

Надеюсь, я здесь ясно выражаюсь, и извините, если это каким-то образом глупый вопрос.

Спасибо.

sql data-warehouse dimensional-modeling
18.12.2015

  • На самом деле я не вижу связи между таблицей фактов HR и таблицей измерений сотрудников. Вы имеете в виду таблицы «Измерение транзакций сотрудников» и «Снимок кадров»? 18.12.2015
  • @DanBracuk Да, извините, под измерением «Сотрудник» я имел в виду измерение «Операция сотрудника». 18.12.2015

Ответы:


1

stigma, я считаю, что суррогатный ключ последней строки из Employee Transaction Dimension - это то, что можно было бы включить в таблицу фактов. В Employee Transaction Dimension за месяц может быть несколько строк, но в строке таблицы фактов для данного месяца будет ссылка только на самую последнюю.

Надеюсь это поможет.

С уважением, Джесси Дайсон

18.12.2015

2

В SCD (тип 2 или тип 3) вы хотите думать в терминах двух типов ключей; естественные ключи и псевдоключи. Естественный ключ - это идентификатор, который "реальный мир" мог бы понять, в примере измерения "Сотрудник", вероятно, это будет какой-то идентификатор сотрудника. Каждый раз, когда вы добавляете запись в эту таблицу, вы получаете новый псевдоключ, и мне нравится думать об этом как о ключе «как было». Он представляет состояние этого размерного члена «как было», когда была добавлена ​​запись.

Со временем в SCD у вас будет много-много записей на естественный ключ, каждая со своим собственным ключом «как было». Принимая во внимание самую последнюю запись, эта клавиша «как было» также является клавишей «как есть», поскольку представляет текущее состояние.

В таблице фактов ВСЕГДА следует ожидать найти ключ «как было». Если вы собираетесь предположить, что таблица фактов всегда будет содержать ключ «как есть» или самый последний ключ, тогда предполагается, что вы собираетесь вернуться и обновить исторические записи в своей таблице фактов просто потому, что атрибут размер изменился. Это пустая трата ресурсов для начала и на самом деле контрпродуктивна, поскольку одним из основных преимуществ SCD является возможность проводить анализ «как было против как есть», и для этого вам необходимо сохранить как было "состояние.

26.12.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..