MicroStrategy的最佳數據庫結構

Question

我的職業生涯大部分時間都是作爲Star Schemas開發數據倉庫\ marts，因爲它們通常與Microsoft的Analysis Services結合使用。但是，我們開始利用MicroStrategy 9.0.1，並且我被告知Star Schema對於這個平臺並不是最優的。 MicroStrategy對這個主題沒有正式的立場，所以我想我會問這個社區。我是否應該繼續使用非規範化結構，還是應該考慮在這個平臺上採用更規範化的方法？

我的意圖不是要開始金博爾與Inmon VS等戰爭，任何現實世界的經驗，將不勝感激

Answer 1

在MicroStrategy中使用星型模式實際上並不是什麼大問題。它只是需要一點習慣，並以該格式生成精細的查詢。

從一位經驗豐富的MSTR顧問，我聽說MSTR真正喜歡的數據形狀是一種修改過的雪花。數據維度被模擬爲雪花的情況下，但每層都包含上面層次結構中表格的數據。

我想你可以看到jumpstart項目中的模式。在這裏： http://www.microstrategy.com/BI-application-jumpstart/

最終，我認爲你應該繼續使用最適合你的技術。邏輯數據模型的設置應該不會太麻煩，MSTR有大量的性能優化技術（緩存，內存中的多維數據集......），您可以使用後綴來解決問題。

Answer 2

我在土耳其一家銀行工作，我們一直與MicroStrategy的工作了3年。我們確實有超過20個不同的項目運行在不同的數據庫和不同的模式類型上。當正確設計（和實現）時，MSTR完全可以處理星型模式，並且可以生成適度好的sql語句。在設計arcitecture時習慣MSTR的父母子女和查找/事實表處理可能是一件麻煩事，我應該說。但一旦你克服了它，這是非常方便的。

Answer 3

過去八年來，我一直很高興（或以其他方式）與MicroStrategy合作。我認爲可以公平地說，該產品設計用於第三範式的模式。也就是說，使用以這種方式設計的模式在工具中建模對象將是最容易的。因爲Ugur說MSTR完全可以使用星型模式，並且根據您的數據，即使建模稍微（或者很多），使用星型模式（出於性能目的）可能會更好一些）在MicroStrategy項目中更加困難。

Answer 4

當我們在2007年開始使用MicroStrategy路徑時，我們合作過的MicroStrategy顧問告訴我們星型架構是可以的，但是他們的技術在雪花架構中效果最好。不同之處在於維度是規範化的，即不是時間維度表格，而是具有日，周，月，季度和年度維度表。由於我們在運輸和物流行業經營，我們的數據倉庫有許多複雜的關係，但不是龐大的數據量;一個很高的「表與TB比」。在正統形式中，星形和雪花模式只能通過一致的尺寸才能加入事實表，並且一段時間以來我們認爲是一個「混合」模式，並在事實表之間進行連接。最後，我們選擇了一個規範化的數據倉庫結構，作爲公司的最佳選擇。

我們花費了好幾個月的時間開發並完善了我們倉庫表上的MicroStrategy模式對象標準，最終開發出了非常強大的模式。這些模式沒有得到很好的認可，並且據我所知還沒有被其他MicroStrategy客戶廣泛使用。他們生成非常複雜的sql，即使是臨時報告，我們也收到了極好的響應時間，因爲我們使用Netezza作爲我們的數據倉庫。不利方面是遵循該模式所需的應用對象的數量遠高於其他模式，並且開發新度量標準的專業知識水平很高。我們成功地培訓了所有BI用戶使用現有指標（由專業BI團隊開發）。這種BI/DW解決方案目前正在積極使用。

因此，我認爲MicroStrategy並不是針對規範化的數據倉庫模式構建的，儘管它們的技術非常穩定，足夠健壯，可以在這樣的數據庫上運行。他們喜歡的圖案是雪花，具有標​​準尺寸表和標準事實表。