通用尺寸与一致尺寸
Generic vs Conformed dimensions
我是维度建模的新手。我正在阅读 Kimball 的 "The Data Warehouse Toolkit"。
一听就明白了，Conformed Dimensions are a good thing, a key concept for integration of different fact tables. Usually you will have a separate fact table per business process, and if someone want to make decisions based on multiple processes - in most cases conformed dimensions allow to perform Drilling Across instead of Consolidated Fact Table。看起来很简单。
但是 Abstract Generic Dimensions 与合并维度有何不同？
对我来说看起来一样。出于某种原因，抽象通用维度被认为是反模式。引用的示例表示，对员工、客户和供应商使用相同的地理位置维度 table 是不好的。两个原因：属性可能不同，维度 table 大小。 但是 Conformed Dimensions 没有同样的缺点吗？
关于抽象通用维度的 Kimball 文章没有提及日期。
跨销售和营销事实共享的客户维度是一致的维度
包含员工和客户的单个人员维度是抽象通用维度的示例（如果属性或流程中的共性很少，则可能是 "bad"）
但是恕我直言，Kimball 中没有什么是硬性规定 - 我将其视为指导，关于抽象通用维度的注释对我来说只是一个警告，在开始使用一个维度对两个事物建模之前进行适当的分析看起来一样，但从数据细节的角度来看可能不是。
我是维度建模的新手。我正在阅读 Kimball 的 "The Data Warehouse Toolkit"。
一听就明白了，Conformed Dimensions are a good thing, a key concept for integration of different fact tables. Usually you will have a separate fact table per business process, and if someone want to make decisions based on multiple processes - in most cases conformed dimensions allow to perform Drilling Across instead of Consolidated Fact Table。看起来很简单。
但是 Abstract Generic Dimensions 与合并维度有何不同？
对我来说看起来一样。出于某种原因，抽象通用维度被认为是反模式。引用的示例表示，对员工、客户和供应商使用相同的地理位置维度 table 是不好的。两个原因：属性可能不同，维度 table 大小。 但是 Conformed Dimensions 没有同样的缺点吗？
关于抽象通用维度的 Kimball 文章没有提及日期。
跨销售和营销事实共享的客户维度是一致的维度
包含员工和客户的单个人员维度是抽象通用维度的示例（如果属性或流程中的共性很少，则可能是 "bad"）
但是恕我直言，Kimball 中没有什么是硬性规定 - 我将其视为指导，关于抽象通用维度的注释对我来说只是一个警告，在开始使用一个维度对两个事物建模之前进行适当的分析看起来一样，但从数据细节的角度来看可能不是。