具有重叠期的表的星型模式
Star schema for tables with overlap periods
我需要设计一个星型模式，它响应我未来的指标，稍后将在数据仓库中实现，但我的知识很基础，我在开发模型时遇到了严重的困难
我不确定我是否应该创建单独的星型模式，或者我是否可以使用桥 tables。
每个会话都在一个频道上完成，但根据其时间间隔，可能会或可能不会观看超过 1 个节目
每个节目都有自己的分类（一组 12 种可能的分类）
-TuneTime >> 开始日期时间会话（例如 2020-12-02 00:35:00）
-TuneDuration >> 以秒为单位的会话持续时间
-StartDate >> 启动 DateTime 程序（例如 2020-12-01 23:35:00）
-EndDate >> 结束日期时间程序（例如 2020-12-01 00:23:00）
最小时间粒度 = 15 分钟
我要分析一系列的指标，一般的设备接入，每个频道，分类，最受关注的节目排名，每个频道的份额等。想法是能够获得此数据用于用户预定义的日期范围，并且能够更改时间尺度，例如：
- 每月的每周
- 按星期几（星期一、星期二...）计算的费率
- 按每日时间段（晚上、早上……）
- 每天（15 分钟间隔）
对我来说很明显我将不得不创建：
- DIM_Time
- DIM_Date
但是我如何评估每个程序的持续时间 table
我做了一个小示意图来可视化，它可能不会有任何作用:)
我对自己的推理没有信心，非常感谢您的帮助
星型模式的起点应该是您希望聚合的度量以及您希望用于切片、切块和聚合这些度量的属性。
您尝试实现的目标的复杂性应该在用于加载您的星型模式的 ETL 过程中处理，以便查询您的星型模式以生成您需要的信息很简单
我需要设计一个星型模式，它响应我未来的指标，稍后将在数据仓库中实现，但我的知识很基础，我在开发模型时遇到了严重的困难
我不确定我是否应该创建单独的星型模式，或者我是否可以使用桥 tables。
每个会话都在一个频道上完成，但根据其时间间隔，可能会或可能不会观看超过 1 个节目
每个节目都有自己的分类（一组 12 种可能的分类）
-TuneTime >> 开始日期时间会话（例如 2020-12-02 00:35:00）
-TuneDuration >> 以秒为单位的会话持续时间
-StartDate >> 启动 DateTime 程序（例如 2020-12-01 23:35:00）
-EndDate >> 结束日期时间程序（例如 2020-12-01 00:23:00）
最小时间粒度 = 15 分钟
我要分析一系列的指标，一般的设备接入，每个频道，分类，最受关注的节目排名，每个频道的份额等。想法是能够获得此数据用于用户预定义的日期范围，并且能够更改时间尺度，例如：
- 每月的每周
- 按星期几（星期一、星期二...）计算的费率
- 按每日时间段（晚上、早上……）
- 每天（15 分钟间隔）
对我来说很明显我将不得不创建：
- DIM_Time
- DIM_Date
但是我如何评估每个程序的持续时间 table
我做了一个小示意图来可视化，它可能不会有任何作用:)
我对自己的推理没有信心，非常感谢您的帮助
星型模式的起点应该是您希望聚合的度量以及您希望用于切片、切块和聚合这些度量的属性。
您尝试实现的目标的复杂性应该在用于加载您的星型模式的 ETL 过程中处理，以便查询您的星型模式以生成您需要的信息很简单