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私は現在、新しいアプリを設計しており、次の質問についてよく考えています。私はウェアハウスから大量のデータを消費し、エンティティには多くのディクショナリ ベースの値 (通貨、国、税金などのデータ) - ディメンションがあります。null がないことは保証できません。だから私は考えています：

  • 特別な keyID を使用して、各辞書に空の値を作成します。-1
  • ETL（ssis）を実行し、正しいことを実行し、必要な場所に-1を挿入します
  • -1 が特別であることを DAL に知らせます (Static const なんでも)
  • ディクショナリ エントリの nullness をチェックするコードは気にしないでください。それらは常に値を持つためです。

しかし、多分私は考えるべきです：

  • データをそのままインポート
  • 空のレコード パターンを使用して DAL に考えさせる
  • ビジネスレイヤーにはDALから必要なものがあるため、コードはまだ気にしません。

アプローチのほうが重要だと思いますが、ここで重要な何かが欠けているかもしれません... どう思いますか? 私の言いたいことが分かりますか？空のレコードの問題と混同しないでください。私は常に emptyCustomer think を使用し、他のデフォルトも使用します。

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データ プロファイリング ツールを使用して、それらのディメンションを調べます。原則として、ディメンション テーブルには null があってはなりません。また、0 = 不明、-1 = なしなどの「特別な」ディメンション行を持つことも一般的です。データ ウェアハウスの設計者 (おそらく) はすでにそれを処理しています。

null が見つかった場合は、問題をデータ ウェアハウス チームに渡して対処してもらいます。ウェアハウスは、参照データ ストレージとして機能し、複数のクライアント アプリケーションを提供することになっています。すべてのアプリケーション設計者が不明な値を処理する方法を決定する必要がある場合、最終的には同じデータセットに基づいて異なる結果 (レポート) を生成します。

于 2010-03-14T15:27:22.473 に答える