Ich führe eine inkrementelle Belastung in meinen Cube (von einer CSV-Datenquelle) aus, aber wenn einige der inkrementellen Daten in meinen Faktentabellen neuen Dimensionselementen zugeordnet sind, kann ich nicht ermitteln darüber hinaus, wie neue dimensionsbezogene Daten inkrementell geladen werden. Ist es möglich, dies zu tun?Verarbeitung von Dimensionen bei inkrementeller Auslastung
2
A
Antwort
2
Ja, es ist möglich. Ähnlich wie bei den Fakten können Dimensionen inkrementell geladen werden (siehe page). Sie müssen die inkrementelle Ladestrategie definieren, die für die Tabellen gilt, die zum Laden der Dimensionen verwendet werden. Wenn Sie die Tabellenkonsistenz nicht sicherstellen können (Faktenzeilen verweisen auf vorhandene Dimensionselemente), lesen Sie die Richtlinie für nicht aufgelöste Zeilen (www).
Hoffe, dass hilft.
Verwandte Themen
- 1. inkrementeller k-core-algorithmus
- 2. Kollisionserkennung bei Verarbeitung
- 3. Langformatige Verarbeitung bei der Berechnung von Fakultät
- 4. Fallanweisung bei der Verarbeitung von HTTPoison-Aufruf
- 5. Inkrementeller Clustering-Algorithmus zum Gruppieren von Nachrichtenartikeln?
- 6. inkrementeller UI Updates von mehreren Versprechen
- 7. Hohe System-CPU-Auslastung bei konkurrierenden Futex
- 8. Docker blockiert ausgehende Verbindungen bei hoher Auslastung?
- 9. Matlab Hilfe bei der Suche nach Dimensionen
- 10. Android Studio - Gradel inkrementeller Build
- 11. Redis reagiert nicht mehr bei hoher Auslastung
- 12. Unterschiedliche Farben bei der Verarbeitung
- 13. 100% CPU-Auslastung bei Verwendung von vsync (OpenGL)
- 14. Verwenden von Verarbeitungsskizzen mit Tabs bei der Verarbeitung von JS
- 15. CUDA Fehler bei der Verarbeitung des Bildes
- 16. Fehler bei der Verarbeitung [TRUE === FALSE]
- 17. Speicherprobleme bei der Verarbeitung großer Textmengen vermeiden
- 18. Hyperloop-Fehler bei der Verarbeitung von Cocoapods-Abhängigkeiten
- 19. (jQuery) Problem bei der Verarbeitung von Werten in der Multiselektionsliste
- 20. Unerwarteter Fehler bei der Verarbeitung von hprof-Datei: null
- 21. Fehler bei der Verarbeitung von Sonderzeichen XML C#
- 22. Fehler bei der Verarbeitung von Formatparametern mit mysql.connector in Python
- 23. Python nicht RAM bei der Verarbeitung von großen Dateien parallel
- 24. Formatieren von hervorgehobenem Text in inkrementeller Suche JS
- 25. llvm-clang: inkrementeller oder Online-Parser?
- 26. Laravel updateOrCreate mit automatisch inkrementeller Datenbank
- 27. Numpy Slice von beliebigen Dimensionen
- 28. Fehler bei der Verarbeitung von Fehlern bei der Verwendung von api.retweet() Tweepy 3.5/Python3
- 29. Hohe CPU-Auslastung bei Verwendung der sächsischen Bibliothek
- 30. Subtract Matrix von n, k Dimensionen von Array von Matrizen von n, k Dimensionen