user_preferences というテーブルがあります。これらは名前と値のペアであり、各ユーザーは任意の数の設定をカスタム定義できます。私たちがデータ ウェアハウス/データ マートに求めているのは、これらのプリファレンスがディメンションであるかのようにレポートを提供することです。たとえば、ユーザーの好みは性別、場所などです。特定の時間枠で男性ユーザーが実行したアクションの数を見つけたいと考えています。
人々は通常これをどのように行いますか?データマートを爆発させることなく。
user_preferences というテーブルがあります。これらは名前と値のペアであり、各ユーザーは任意の数の設定をカスタム定義できます。私たちがデータ ウェアハウス/データ マートに求めているのは、これらのプリファレンスがディメンションであるかのようにレポートを提供することです。たとえば、ユーザーの好みは性別、場所などです。特定の時間枠で男性ユーザーが実行したアクションの数を見つけたいと考えています。
人々は通常これをどのように行いますか?データマートを爆発させることなく。
これは、Entity-Attribute-Value データ モデルとして知られているものであり、「誰もがそれを発明し、一度使用すると、二度と使用しない」データ モデルとしても知られています。
使用すべきではない理由は無数にあり、使用すべきいくつかの特殊なケースもあります。ただし、モデルをより良いモデルに変更できないと仮定すると、この SO の質問に対する私の回答で十分です。