Решение проблем моделирования
Моделирование данных — это установление и поддержка отношений, позволяющих эффективно визуализировать данные в той форме, которая требуется вашему бизнесу. Распространенной ошибкой при создании отношений являются циклические связи.
Например, вы разрабатываете отчеты для отдела продаж и изучаете отношения между таблицами. В плохо спроектированной семантической модели таблица 1 имеет связь "многие к одному" со столбцом в таблице 2, но таблица 2 имеет связь "один ко многим" с таблицей 3, которая имеет собственную связь с таблицей 1. Этой сетью отношений сложно управлять, и построение визуальных объектов становится чрезвычайно трудной задачей, потому что совершенно непонятно, какие существуют отношения. Поэтому важно уметь обнаруживать циклические связи, чтобы ваши данные было удобно использовать.
Зависимости отношений
Чтобы разобраться в циклических связях, сначала нужно понять зависимости.
Например, предположим, что у вас есть следующий вычисляемый столбец Total в таблице Sales.
Sales[‘TotalCost'] = Sales[‘Quantity’] * Sales[‘Price’]
Столбец TotalCost зависит от столбцов Quantity и Price, поэтому при изменении в одном из этих столбцов происходит изменение и в столбце TotalCost. В этом примере описывается зависимость столбца от других столбцов, но зависимости также могут быть между мерами, таблицами и отношениями.
Рассмотрим следующие отношения между dSalesPerson, fSales и dCustomer. Изменение в dCustomer приведет к изменению в fSales, что, в свою очередь, приведет к изменениям в dSalesPerson. Такие типы зависимостей могут существовать внутри связей.
