多維分析模型頻繁變動的解決方案有哪些？

大寬表是之前常用的解決方案之一。寬表是指把業務主題相關的指標、維度、屬性關聯在一起的一張資料庫表，這樣使用者的需求都在乙個表中了，也就不需要跟著需求做變更了。

這種方式的優點在於：結構簡單、模型容易理解。

但是缺點也很明顯：

1、有資料和表結構變動時需要重算寬表，成本較高；

2、冗餘較多

3、效能無法保證（很多資料庫是行存結構，表太寬就慢；列存不受表寬影響，但取字段多也慢）

所以，寬表一般只能解決常見查詢，並不能徹底解決自由查詢的問題。

自由查詢模型問題的解決可以使用一些專業報表廠商提供的解決方案：一次性建模。

在資料模型中進行表間關係的設定，資料實時從資料庫中查詢，避免了資料變動時需重新計算資料模型的問題，使用者可以根據自己需求自由拖拽字段進行資料分析，真正實現自由查詢。

詳細設定說明可以參考：

多維分析模型頻繁變動的解決方案有哪些？

大寬表是之前常用的解決方案之一。寬表是指把業務主題相關的指標 維度 屬性關聯在一起的一張資料庫表，這樣使用者的需求都在乙個表中了，也就不需要跟著需求做變更了。這種方式的優點在於 結構簡單 模型容易理解。但是缺點也很明顯 1 有資料和表結構變動時需要重算寬表，成本較高 2 冗餘較多 3 效能無法保證 ...

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