0

分析のために人口統計データのデータベースを構築しています。このデータは、犯罪データから国勢調査データ、その他のものまで、いたるところにあります。地理、メトリック、または期間を介して掘り下げられるようにしたいと考えています。多くの正規化を行ったので、都市 A に関する多くの情報を見つけることができましたが、1 つのテーブルから人口データを引き出すのは明らかに困難です。リレーショナルな性質のため、多くの JOINing と UNIONing を使用せずに、3 つまたは 4 つの異なるデータ テーブルから別のケースまたは年ごとにデータを攻撃します。

OLAP がこれらの目的の一部であることは知っていますが、常にデータを追加する場合、常にデータ キューブを更新することに圧倒されるのでしょうか? また、ユーザーが非常に詳細な情報を必要とすることが多い場合、すべての集計計算はほとんど使用されないオーバーヘッドになるのでしょうか?

これを簡単にする別の代替、データ構造、またはORMタイプはありますか? より適したツールがあれば、SSAS のような特定のツールに時間を費やすのは嫌いです。ご意見ありがとうございます。

[編集 - データを倉庫に保管し、SSRS のようなものを適用するつもりです。私の状況で OLAP が最良の選択ではない可能性がある要因があるかどうか、またはいつでもより適切なストレージ メカニズムがあるかどうかをさらに尋ねています。]

4

1 に答える 1

1

データをクリーンアップして集約するには、何らかの説明のデータ ウェアハウスが必要です。これは、さまざまなソースからのデータに適しています (「このデータはいたるところにあります」)。

レポートには、おそらく何らかのBIシステムが必要になるでしょう。

これらはどちらも単純なアプリケーション/システムではありません。

于 2012-01-09T16:03:05.413 に答える