如何将详细数据存储在数据仓库中以进行贷款处理?
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【中文标题】如何将详细数据存储在数据仓库中以进行贷款处理?【英文标题】:How detailed data to store in Data Warehouse for loan processing? 【发布时间】:2014-01-19 19:45:48 【问题描述】:我必须为贷款申请数据库设计数据仓库, 并且在选择要存储的详细数据时遇到问题。 OLTP db store 中的应用程序每月处理一次资金和当前余额 但是对于报告,通常需要知道任何给定日期的当前余额以及计算出的利息、费用等。所以该应用程序即时生成了这个。问题是 - 为每笔贷款存储每天的所有这些数据是个好主意吗?这将在一个月内达到数百万条记录!这种情况的最佳做法是什么?还是计算部分数据?
【问题讨论】:
【参考方案1】:数以亿计的行对于 OLAP 软件来说应该不是问题。例如,icCube 仍在处理数亿个事实的亚秒级典型 MDX 请求。动态聚合速度很快,详细信息可能有助于对问题进行详细分析。
【讨论】:
【参考方案2】:我通常更喜欢从 OLTP 系统中可用的最低粒度开始。数据处理时间不会很重要。我们使用最低粒度的原因是,当我们需要在分析中添加更多属性时,我们不需要返回 OLTP 系统并获取数据。 这种粒度与您的数据集市的粒度不同。
如果您使用的是 Kimball 方法,那么您将在 ODS 层 - 操作数据存储中拥有此颗粒 如果您使用的是 Inmon 方法,那么您将在 DWH 层 - 数据仓库中拥有这种颗粒
【讨论】:
以上是关于如何将详细数据存储在数据仓库中以进行贷款处理?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章