我需要设计一个星型模式，它响应我未来的指标，稍后将在数据仓库中实现，但我的知识非常基础，我在开发模型时遇到了严重的困难
我不确定是否应该创建单独的星型模式，或者是否可以使用桥接表。
每个会话在单个频道上完成，但根据其时间间隔，可能会或可能不会观看超过 1 个节目
每个程序都有自己的分类（12 种可能的分类）
-TuneTime >> 开始 DateTime 会话（例如 2020-12-02 00:35:00）
-TuneDuration >> 会话持续时间（以秒为单位）
-StartDate >> 开始DateTime程序（例如2020-12-01 23:35:00）
-EndDate >> End DateTime Program (eg 2020-12-01 00:23:00)
最小时间粒度 = 15 分钟
我将不得不分析一系列与设备访问相关的指标，包括每个频道、分类、观看次数最多的节目的排名、每个频道的份额等。我们的想法是能够在预定义的日期获得这些数据范围由用户决定，并能够改变时间尺度，例如：
- 每月每周
- 按星期几（星期一，星期二，...）
- 按每日时段（晚上，早上，...）
- 每天（15 分钟间隔）
对我来说很明显我将不得不创建：
- DIM_Time
- DIM_Date
但是我如何评估事实表中每个程序的持续时间
我做了一个小示意图来可视化，它可能不会做任何事情:)
我对自己的推理没有信心，非常感谢一些帮助