Bom dia! Aqui está algumas possibilidades para lidar com essa situação:
1. Tabela Fato Venda:
Começaremos pela tabela fato, que armazena as informações de vendas. Esta tabela conterá as chaves estrangeiras para as dimensões "Status" e "Meio de Cobrança", bem como outras métricas relacionadas às vendas, como valor, quantidade, data, etc.
FatoVenda:
- ID_Venda (PK)
- DataVenda
- ValorTotal
- Quantidade
- ID_Status (FK para DimStatus)
- ID_MeioCobranca (FK para DimMeioCobranca)
2. Tabela Dimensão Status:
Agora, para a dimensão "Status", que pode sofrer alterações, você pode implementar o tipo 2 Slowly Changing Dimension para rastrear as mudanças ao longo do tempo. Nesse cenário, a chave primária da dimensão deve incluir a combinação de ID_Status e uma coluna de data que indica quando o estado foi válido. Além disso, uma coluna "Versão" pode ser usada para acompanhar as mudanças sequencialmente.
DimStatus:
- ID_Status (PK)
- DataInicio (PK)
- Versao
- NomeStatus
- OutrosAtributos
Isso permitirá que você mantenha um histórico de alterações no status ao longo do tempo, enquanto ainda mantém a cardinalidade 1:N com a tabela de fatos.
3. Tabela Dimensão Meio de Cobrança:
A mesma abordagem pode ser aplicada à dimensão "Meio de Cobrança".
DimMeioCobranca:
- ID_MeioCobranca (PK)
- DataInicio (PK)
- Versao
- NomeMeioCobranca
- OutrosAtributos
4. Consultas:
Ao fazer consultas em seu data warehouse, você usaria as chaves estrangeiras nas tabelas de fatos para fazer a junção com as dimensões. Isso permitirá que você acompanhe o status e o meio de cobrança correspondentes para cada venda ao longo do tempo.
Lembre-se de que essa abordagem adiciona complexidade à sua estrutura, mas é comum quando você precisa rastrear alterações em dimensões em um ambiente de data warehouse. Certifique-se de planejar bem a implementação e testar as consultas para garantir que você esteja obtendo os resultados desejados.
Como sempre, a modelagem de um data warehouse pode variar dependendo das necessidades específicas da sua organização e dos dados envolvidos. É sempre uma boa ideia trabalhar em estreita colaboração com os especialistas da sua equipe e considerar as melhores práticas de modelagem de dados.
