我必须为贷款申请数据库设计数据仓库， 选择如何存储详细数据存在问题。 应用于OLTP数据库存储资本和当前余额每月处理一次 但对于报告，通常需要知道任何给定日期的当前余额与计算的利息，费用等。因此，应用程序即时生成此。问题是 - 每个贷款每天存储所有这些数据是个好主意吗？这将是一个月内数百万条记录！这种情况的最佳做法是什么？还在计算部分数据吗？
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数十万行不应成为OLAP软件的问题。例如，icCube仍在处理亚秒级典型MDX请求中的数亿个事实。即时聚合速度很快，详细信息可能非常便于详细分析问题。
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我通常更喜欢从OLTP系统中可用的最低粒度开始。数据处理时间不会非常显着。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。 这种粒子与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 - 操作数据存储中获得此粒度 如果您使用的是Inmon方法，那么您将在DWH层中使用此粒度 - 数据仓库