Resolver desafios de modelação
A modelação de dados consiste em estabelecer e manter relações para que possa visualizar eficazmente os dados na forma necessária para a sua empresa. Ao criar estas relações, uma armadilha comum que pode encontrar são relações circulares.
Por exemplo, está a desenvolver relatórios para a equipa de Vendas e está a analisar as relações entre tabelas. Num modelo semântico mal concebido, a Tabela 1 tem uma relação muitos-para-um com uma coluna na Tabela 2, mas a Tabela 2 tem uma relação um-para-muitos com a Tabela 3 que tem a sua própria relação com a Tabela 1. Esta rede de relacionamentos é difícil de gerir e criar elementos visuais torna-se uma tarefa assustadora, porque já não é claro quais são as relações que existem. Deste modo, é importante que consiga identificar relações circulares para que os seus dados sejam utilizáveis.
Dependências de relações
Para compreender as relações circulares, primeiro é preciso compreender as dependências.
Por exemplo, considere que tem a seguinte coluna calculada Total na tabela Sales.
Vendas['TotalCost'] = Vendas['Quantidade'] * Vendas['Preço']
TotalCost depende de Quantity e Price, pelo que, se ocorrer uma alteração da quantidade ou do preço, também ocorrerá uma alteração do TotalCost. Este exemplo descreve a dependência de uma coluna relativamente a outras colunas, mas também pode ter dependências entre medidas, tabelas e relações.
Considere as seguintes relações entre dSalesPerson, fSales e dCustomer. Uma alteração no dCustomer resultará numa alteração nas fSales, o que resulta em alterações em dSalesPerson. Estes tipos de dependências podem existir nas relações.
