Pocas y muchas dimensiones

Edwin Caldón

Data Warehouse & OLAP

Introducción

• Un modelo dimensional tiene de 5 a 15 dimensiones
• menor a 5 indica que hay dimensiones por fuera del diseño
• Mas de 20 o 30 => debe recortar el número de dimensiones
• Muchas dimensiones indica que no todas son independientes y deberían combinarse en una sola
• Espacio en disco

Pocas y muchas dimensiones

Pocas dimensiones

Pocas dimensiones

Snaphot de Balance con pocas dimensiones

Pocas dimensiones

• En este caso se debe considerar si es apropiado adicionar algunas de la siguiente clase de dimensiones:


• Dimensiones causales: provee info adicional a la causa de un evento


• Dimensiones fecha: especiales cuando la tabla de hechos se registran por períodos de tiempo


• Dimensiones con varios roles: una dimensión aparece varias veces en una tabla de hechos

Pocas dimensiones

• Dimensión auditoría: dim q' etiqueta cada fila de la tabla de hechos con metadatos operacionales cuando se crea la fila (calidad de los datos)


• Dimensión basura: grupo de atributos no organizados


• El nivel de detalle (grano) de la tabla de hechos no cambia


• Todas las aplicaciones existentes deben correr sin cambios

Pocas dimensiones

Snaphot de la tabla de hechos para todas las cuentas

Pocas y muchas dimensiones

Muchas dimensiones

Muchas dimensiones

Tabla de hechos ciempiés con muchas dimensiones

Muchas dimensiones

• Números joins -> consultas
• Deberían hacerse combinaciones:


• Dimensiones interrelacionadas en una dimensión simple


• Atributos que guarden interrelación (Niveles de jerarquía)


• El nuevo resultado debe ser mas pequeño que el producto cartesiano de las dimensiones separadas

FIN ...

Gracias