2 关于数据仓库维度数据处理的方法探究系列——无变化维度处理
2009-10-15 09:19
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无变化维度一般都是比较简单的维度,都是经过一次性处理后就不再变化的数据;通常这些维度都是一些常识数据 (如性别,重要程度 )和分段数据 (为了减少单层维度的数量,按照一定业务标准进行的人为分组 )。
2 无变化维度处理
2.1 概述
无变化维度一般都是比较简单的维度,都是经过一次性处理后就不再变化的数据;通常这些维度都是一些常识数据 (如性别,重要程度 )和分段数据 (为了减少单层维度的数量,按照一定业务标准进行的人为分组 )。
2.2实现
这类维度的实现一般都比较简单,即一次性插入之后就完成了;当然如果需要考虑以后的变化,还是建议按照缓慢变化维的第一种处理方式。
2.3代码
-- 创建一个维度表,简单维度表的 ID 字段通常为手工生成字段
CREATE TABLE t_dem_xxx
(
ID VARCHAR(20) NOT NULL,
Name VARCHAR(50),
CONSTRAINT PK_t_dem_xxx PRIMARY KEY (ID)
)
go
CREATE PROCEDURE p_dem_xxx
AS
-- 维度抽取存储过程
BEGIN
DECLARE
@num NUMERIC(10,0)
SELECT @num = COUNT(*) FROM t_dem_xxx
-- 下列情况为手工加入
IF @num = 0
BEGIN
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('1','aaa')
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('2','bbb')
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('3','ccc')
END
-- 下列情况为从临时表中加入
IF @num = 0
BEGIN
INSERT INTO t_dem_xxx (ID,Name) SELECT ID,Name FROM t_tmp_xxx
END
END
2 无变化维度处理
2.1 概述
无变化维度一般都是比较简单的维度,都是经过一次性处理后就不再变化的数据;通常这些维度都是一些常识数据 (如性别,重要程度 )和分段数据 (为了减少单层维度的数量,按照一定业务标准进行的人为分组 )。
2.2实现
这类维度的实现一般都比较简单,即一次性插入之后就完成了;当然如果需要考虑以后的变化,还是建议按照缓慢变化维的第一种处理方式。
2.3代码
-- 创建一个维度表,简单维度表的 ID 字段通常为手工生成字段
CREATE TABLE t_dem_xxx
(
ID VARCHAR(20) NOT NULL,
Name VARCHAR(50),
CONSTRAINT PK_t_dem_xxx PRIMARY KEY (ID)
)
go
CREATE PROCEDURE p_dem_xxx
AS
-- 维度抽取存储过程
BEGIN
DECLARE
@num NUMERIC(10,0)
SELECT @num = COUNT(*) FROM t_dem_xxx
-- 下列情况为手工加入
IF @num = 0
BEGIN
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('1','aaa')
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('2','bbb')
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('3','ccc')
END
-- 下列情况为从临时表中加入
IF @num = 0
BEGIN
INSERT INTO t_dem_xxx (ID,Name) SELECT ID,Name FROM t_tmp_xxx
END
END
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