在我的星型模式中，我有一个项目维度，其中包含start_date、finish_date、service_date、onhold_date、resume_date等列。
我应该为事实表中的所有日期引入外键并将它们连接到日期维度，还是应该使用date_dimension对project_dimension进行雪花化？并非所有日期都可用于给定项目，因此将所有这些列保留在 fact_table 中可能会导致 fact_table 中的键为空。
在这种情况下处理日期的最佳方法是什么？
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在数据仓库中，我总是更喜欢一般的星型模式，尽可能少的雪花，虽然这显然有点个人喜好，并且可能取决于您使用的环境。对于 Oracle（我最习惯的环境），它在物理上支持雪花，但最佳实践表示不要对业务模型（逻辑）层进行雪花。
就个人而言，出于几个原因，我会推动将 FK 置于事实之上。一，维护一个星，它通常会随着雪花引入更多的连接而表现更好，并且星可以更快地处理聚合。第二，如果您让用户将此数据与来自其他事实的数据相结合，那么具有一致的日期维度就很有意义，可以提高查询性能，并且更加健壮。最后，星号可能是最常见的，所以将来让其他人在这个领域工作应该会更容易/将来数据可能会更好地与其他应用程序一起工作。
对于空 FK，我将默认为您的系统具有的任何默认日期，对我们来说，我们未指定的记录是 01/01/1901。我不会让它们为空，除非业务用户不希望看到 1901，即使那样，我也可能会使用 case 语句将它们清空，但仍将字段填在表上。
这是一篇很好的文章，描述了每种类型的优点/缺点。就像我说的，两者都不是完全正确或错误的。
http://www.dataonfocus.com/star-schema-and-snowflake-schema/
于 2016-06-13T18:36:52.163 回答