다음과 같은 개별 팩트 테이블을 설계하는 방법은 다음과 같습니다. -
데이터 마트 선택 − 가장 간단한 방법으로 데이터 마트를 선택하는 것은 기존 정보 소스를 선택하는 것과 동일합니다. 일반적인 데이터 마트에는 구매 주문, 배송, 소매 판매, 지불 또는 사용자 연결이 포함됩니다. 이는 단일 소스 데이터 마트의 인스턴스가 될 수 있습니다.
어떤 경우에는 다중 레거시 소스를 포함해야 하는 데이터 마트를 정의할 수 있습니다. 다중 소스 데이터 마트의 예는 수익을 정의하는 레거시 소스가 비용을 나타내는 레거시 소스와 결합되어야 하는 사용자 수익성입니다.
데이터 웨어하우스 설계자는 처음에는 단일 소스 데이터 마트만 수행하여 위험을 제한하여 긴 추출 시스템 개발 기능의 수를 줄입니다. 또한 일치하는 차원 그룹의 컨텍스트에서만 이러한 독립 데이터 마트를 구현하도록 규정할 수 있으므로 데이터 마트는 데이터 웨어하우스 버스에 연결할 수 있습니다.
팩트 테이블 그레인 선언 − 제안된 차원 설계에서 팩트 테이블 데이터가 무엇인지를 매우 명확하게 표현하는 것이 필수적입니다. 설계를 진행할 수 없으며 명확한 설명이 없으면 데이터 설계자는 차원이 무엇이며 사실이 무엇인지에 대해 논쟁하는 귀중한 시간을 남용하게 됩니다.
팩트 테이블 그레인은 가능한 한 낮거나 세분화하는 것이 좋습니다. 단일 거래, 일일 스냅샷 또는 단일 문서 항목을 포함하여 낮은 수준의 그레인을 선택하면 여러 가지 이점이 있습니다.
세분성 방법이 낮을수록 디자인이 더 강력해집니다. 낮은 세분성 방법이 예상치 못한 새로운 쿼리에 응답하는 데 훨씬 우수하고 보다 큰 세분성 방법보다 더 많은 새로운 데이터 요소 설정에 응답하는 데 훨씬 우수하다는 견해가 될 수 있습니다.
크기 선택 − 팩트 테이블의 결이 견고하게 생성되기 때문에 차원 선택이 적당히 간단합니다. 그레인은 종종 차원의 기본 또는 토큰 집합을 결정합니다. 예를 들어 주문의 라인 요소에 대한 차원의 토큰 집합에는 주문 날짜, 사용자, 제품 및 주문 번호만 포함하는 적절한 축퇴 차원이 포함되어야 합니다.
차원 모델의 팩트 테이블은 특정 세분성에서 동시 측정 그룹입니다. 일반적인 측정은 숫자이지만 숫자일 필요는 없습니다.
사실 선택 − 팩트 테이블의 입자는 또한 단일 팩트를 선택할 수 있도록 하며 이러한 팩트의 범위가 무엇인지 명확하게 만듭니다.