Хранение больших объемов демографических данных, чтобы их можно было легко проанализировать - OLAP, ORM, индивидуальное решение?
Мы создаем базу данных демографических данных для анализа; эти данные повсюду: от данных о преступности до данных переписей и прочего. Мы хотим, чтобы у нас была возможность просматривать географию, метрику или период времени, и хотя мы проделали большую работу по нормализации, чтобы мы могли узнать много нового о городе А, очевидно, что трудно получить данные о населении из одной таблицы. и нападение на дела из другого или данных по годам из трех или четырех разных таблиц данных без большого количества СОЕДИНЕНИЯ и ОБЪЕДИНЕНИЯ из-за его реляционной природы.
Я знаю, что OLAP предназначен для некоторых из них, но когда мы будем постоянно добавлять данные, будем ли мы постоянно перегружены обновлением кубов данных? И когда пользователям часто требуется очень детализированная информация, все ли вычисления агрегации будут просто бесполезными накладными расходами?
Есть ли другая альтернатива, структура данных или тип ORM, которые облегчили бы это? Я ненавижу тратить время на конкретный инструмент, такой как SSAS, если есть более подходящий инструмент. Спасибо за любой вклад!
[РЕДАКТИРОВАТЬ - я намерен хранить данные и применять к ним что-то вроде SSRS; Я больше спрашиваю, есть ли какие-либо факторы в моей ситуации, когда OLAP может быть не лучшим выбором или есть более подходящий механизм хранения в любое время.]
1 ответ
Вам нужно хранилище данных некоторого описания для очистки и агрегирования данных. Это подходит для данных, которые поступают из разных источников ("эти данные повсюду").
Для отчетности вам, вероятно, понадобится какая-то система BI.
Оба они не являются простыми приложениями / системами.