我的事实表包含他参加的课程中的用户分数。我必须在报告中显示的课程的一些细节来自不止一个表（在实际的 OLTP 数据库中）。
我是否在维度表中创建该课程条目的非标准化版本？
还是我只是将事实表直接加入课程表加入描述该课程的其他表（课程类型，创建该课程的教师等）
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雪花或桥表确实使连接更加复杂，不仅从编码的角度来看，它还使 BI 用户变得不那么简单。
在大多数情况下，我会将这些直接放在现有的或附加的维度表中。
例如，您有一个分数事实表，它在一个维度中包含用户详细信息，该维度可能包含也可能不包含用户的人口统计数据（也许它只是一个桥梁）。有时最好将人口统计信息分开。因此，即使性别和年龄可能与用户实体相关联，但在维度模型中，这些可能是单独的维度或集中到单个维度中——这一切都取决于使用场景。
也许您的分数附加到一个州，并且州有地区（雪花）。将区域维度直接链接而不是通过状态维度进行分析可能更有效。
我想你会发现维度模型是一种非常实用的非规范化方法。不可协商的主要事情是事实 - 之后维度的选择很大程度上取决于数据的行为，您对常见使用场景的预见 - 并避免陷入维度太少和维度太多的问题。
于 2010-07-02T01:42:59.120 回答
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也许我不明白你的问题，但星型模式中的事实表应该连接到它周围的维度表。如果您不想进行连接，只需创建一个视图，然后使用该视图进行报告。
如果您要发布模型（模式），评论/帮助会更容易。
于 2010-06-30T12:21:08.473 回答
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将多个维度合并在一起是一种常见的做法，牺牲标准化以提高性能。这通常在您的典型查询需要所有维度时完成（而不是针对不同的用例使用不同的位）。
另请记住，虽然您减少了连接开销，但也有一些缺点：
- 失去灵活性，这可能会随着仓库的扩展而阻碍开发
- 全表扫描需要更长的时间（在传统的基于行的 RDBMS 中，例如 SQL Server）
- 磁盘空间消耗
您必须分别考虑每种情况。
如果您的 RDBMS 提供了这种能力，那么考虑创建物化视图的选项可能也是值得的。
于 2010-07-06T16:04:49.897 回答
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我们通常将雪花模式作为物理 DWH 设计，但添加一个报告视图层，将雪花模式扁平化为星型模式。
通过这种方式，您的 OLAP 多维数据集变得更加简单且易于管理。
于 2011-06-03T16:00:51.480 回答