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建网站买什么主机,计算机类十大含金量证书,优秀网站界面设计,国内搜索引擎有哪些数据仓库中缺失维度成员的处理策略 在数据仓库的构建与管理中，数据质量是至关重要的。其中，缺失维度成员是一个常见且可能导致严重问题的情况。本文将深入探讨如何检测和处理这些缺失的维度成员，以提高数据仓库的数据质量。 缺失维度成员的影响 缺失维度成员可能会导致事实…数据仓库中缺失维度成员的处理策略在数据仓库的构建与管理中，数据质量是至关重要的。其中，缺失维度成员是一个常见且可能导致严重问题的情况。本文将深入探讨如何检测和处理这些缺失的维度成员，以提高数据仓库的数据质量。缺失维度成员的影响缺失维度成员可能会导致事实行被排除在数据仓库之外。一旦出现这种情况，分析结果很可能是错误的，而且往往没有明显的问题提示。例如，在销售数据中，每个销售事实都期望有一个有效的日期、商店、产品和客户信息，因为我们希望以此来分析数据。如果某个事实行中缺少了这些维度成员之一，就无法按照预期对销售数据进行分类和分析。若处理不当，该事实将不会被包含在仓库中，从而导致销售总额统计错误。检测缺失成员当首次接收到事实行时，它包含业务键。构建数据仓库的一部分工作就是将这些业务键转换为代理键，代理键能唯一标识维度中的成员。在这个转换过程中，我们可以首次得知是否存在缺失的成员。在 Integration Services 中，使用 Lookup 转换将业务键转换为代理键。对于与事实相关的每个维度，都使用一个 Lookup 转换。默认情况下，如果 Lookup 转换找不到匹配的业务键，会引发错误，并且 Integration Services 包会停止处理更多数据。但这种方式虽然能防止不良数据进入数据仓库，却不利于识别问题、修复问题或让良好的数据继续处理流程。因此，我们可以配置 Lookup 转换，将失败的行重定向到不同的数据流进行修复。重定向失败的查找数据如果事实行的查找失败，我们可以将该行重定向到一个单独的数据流。以下是具体的操作步骤：1. 打开 SalesFact Integrat