資料倉儲搭建好以後,若維度表資料量不是很大,可採用全部更新的方式來提高效率,因為若用增量更新,則需要漸變維度元件,效率較底.
採用全部更新,每次載入維度表之前必須先清空維度表,可在載入維度表的控制流前面加乙個「執行sql任務」用來清空維度表。但由於資料倉儲往往包有主外來鍵約束,清空表時會遇到問題,這時要注意:
1、因為存在主外來鍵引用關係，必須按照一定的順序清空表，否則會提示主外來鍵約束，不能清空。順序原則是：先清空事實表，再清空維度表。若是雪花型結構，先清空事實表，然後再清空離事實表最近的維度表，即最後清空「葉子」維度表。
2、清空時的語句用delete語句，不能用truncate語句。
如：delete from dbo.manufacturingfact
delete from dbo.dimproduct
delete from dbo.dimproductsubtype
delete from dbo.dimproducttype
delete from dbo.dimbatch
delete from dbo.dimmachine
delete from dbo.dimmachinetype
delete from dbo.dimmaterial
delete from dbo.dimplant
delete from dbo.dimcountry
資料倉儲 維度表
維度建模將業務抽象成事實和維度兩個概念。維度建模的核心是對齊維度。所以維度表的一致性是很重要的！維度表是如何進行處理的呢？穩定的維度表。比如 時間維度表 這種維度表的屬性是穩定的，不需要做天的全量快照資料，直接匯入一次即可 緩慢漸變維 維度會隨著時間發生緩慢的變化。比如 使用者維度表 資料量很大，但...
資料倉儲維度建模
雪花模型 星型模型 星座 多個事實表 問題 1 資料倉儲，不針對某乙個分析主題，而是有多個分析主題，即多個事實表，維度表怎麼設計？2 即使是同乙個分析主題，也可能存在多個事實表，維度表如何設計？多個時間維度？無論星型模型 雪花模型還是星座模型，都是針對維度上的區別而來，星座模型實質上還是星型模型，只...
資料倉儲維度建模概述
面向主題的。操作型資料庫的資料組織面向事物處理任務，各個業務系統之間各自分離，而資料倉儲中的資料是按照一定的主題域進行組織的。例如 當事人 協議 機構 財務 事件 產品等主題。整合的。資料倉儲中的資料是從多個不同的資料來源傳送來的。多個應用之間在編碼，命名習慣，物理屬性 不同的資料庫 欄位的資料型別...