Nos modelos em cubo no caso ficamos limitados a somente três dimensões, e quando a consulta exige mais dimensões qual o tipo de modelagem?
Nos modelos em cubo no caso ficamos limitados a somente três dimensões, e quando a consulta exige mais dimensões qual o tipo de modelagem?
Oii Francisco, tudo bem?
A modelagem é a mesma, você pode ter quantas dimensões forem necessárias dentro de um cubo. Entretanto, ao analisar todos dados que você tem, fazer as entrevistas e extrair os indicadores, você vai decidir qual modelagem você vai usar nessa dimensão: Star Schema ou Snowflake, mas em questão de dimensões dentro de um cubo, quantas você precisar.
Espero que eu tenha conseguido explicar bem. Qualquer coisa é só me falar, tá bom? :)
Oi Maria com certeza eu posso estar fazendo confusão com os conceitos, mas eu entendi que um cubo tem somente três dimensões(altura, largura e profundidade) e que as dimensões fazendo uma analogia com o relacional seria o que vem depois do where e portando ficaria limitado a três critérios especificos.
Oii Francisco,
Desculpa pela demora em dar o retorno.
Certo, eu entendi o que quis dizer. Matematicamente um cubo tem três dimensões mesmo, que é a altura, largura e profundidade.
Entretanto, falando em termos de dados e tabelas dimensões e fatos, um cubo/olap, pode ter quantas forem necessárias.
Espero que tenha ficado mais claro. Qualquer coisa só falar :)