【发布时间】：2011-10-09 21:51:58
【问题描述】：
源系统通过报告缺勤事件来跟踪学区的学生出勤情况。可以通过检查三个数据集来确定任何特定日期的出勤率：校历、学生注册和缺勤。
在任何给定的上课日，在校学生的出勤人数通常远大于缺勤人数，因此这种方法显着减少了为跟踪出勤而存储的记录数量。
我正在尝试确定在维度模型中表示日常出勤率的正确方法。最明显的方法是创建一个无事实表，其中包含每个学生每上学日的粮食，以及具有出勤和缺勤原因的值的出勤维度。使用 OLAP 非常简单，但缺点是事实表的大小。
例如，对于 30,000 名学生和 188 个上学日，意味着每年大约有 50 万条记录（如果这似乎不足以成为问题，那么请考虑一个必须报告每个期间的出勤率的示例而不是每天）。将此与仅记录缺勤的事实表进行对比，并且数量要小得多。但是，如果我这样做，那么我不确定如何构建聚合每日出勤事实的多维数据集。
使用的特定 OLAP 技术是 SQL Server Analysis Services 2008 R2。有什么想法吗？
【问题讨论】：
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1) 你是什么意思“每个学生每个上学日都很棒”； 2）定义周期？
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“great”是一个错字——我的意思是“grain”。我已经更正了。课时和上学时间一样——第一节课是当天的第一节课，第二节课是第二节课，以此类推。
标签： olap business-intelligence dimensional-modeling