数据仓库上的Datamart练习

Question

这是练习的文本：

让我们考虑对例如制造业中的生产机器的监控。机器由唯一的ID标识，在给定的温度、湿度、电压、润滑剂水平和其他测量类型的范围内运行。机器上安装了传感器，每分钟读取一次测量值。如果出现故障，人工操作员会记录问题的类型，以及维修机器所需的时间(停机时间)。拥有多个工厂的公司将收集来自传感器和操作员的数据流，并填充用于故障分析的数据仓库。

以下是在用户访谈期间收集的一些业务问题示例。

(a)每月和工厂的故障次数。

(b)按故障类型划分的平均停机时间。

(c)按测量类型划分的平均值、最小值和最大测量值。

(d)按机器ID显示的故障前1小时内的平均润滑油水平。

关于上面的业务场景，回答以下问题为数据集市设计一个概念架构，以支持业务问题。您的模式至少应该能够满足上面提到的分析需求。您可以激发维度的其他合适属性。

我认为解决方案是一个包含两个事实表的数据仓库:一个用于机器，另一个用于故障。我想知道是否有其他的解决方案。

Answer 1

Dim Machine将是一个conformed dimension，它可以作为与同一数据仓库中的多个事实表相关的单个维度表存在，也可以作为独立数据集市中的相同维度表存在。

在您的示例中，使用的多维模式代码是银河模式代码，因为有两个事实表Fact Monitoring和Fact Failure在它们之间共享Dim Machine<代码>E210。它也称为事实星座模式。该模式被视为星形的集合，因此得名为Galaxy Schema。

​

​