आयामी मॉडलिंग के बारे में कुछ मिथक तैर रहे हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है।
यह एक आयामी डेटा मॉडल को निष्पादित करने का दावा करता है जो स्टोवपाइप निर्णय समर्थन प्रणालियों को जन्म देगा। यह मिथक डिनॉर्मलाइजेशन को केवल विशिष्ट सॉफ्टवेयर प्रदान करने के लिए दोषी ठहराता है जिसे इसलिए संशोधित नहीं किया जा सकता है। यह आयामी मॉडलिंग की एक अदूरदर्शी व्याख्या है जो संदेश को बिल्कुल उल्टा पाने में कामयाब रही है।
सबसे पहले, हमने तर्क दिया है कि प्रत्येक एंटिटी-रिलेशन मॉडल में आयामी मॉडल का एक समकक्ष सेट होता है जिसमें समान जानकारी होती है। दूसरा, हमने दिखाया है कि संगठनात्मक परिवर्तन और अंतिम-उपयोगकर्ता अनुकूलन की उपस्थिति में भी, आयामी मॉडल अपने रूप को बदले बिना सुंदर ढंग से विस्तारित होता है। यह एंटिटी-रिलेशन मॉडल है जो एप्लिकेशन डिजाइनरों और अंतिम-उपयोगकर्ताओं को SQL को फिर से लिखने की आवश्यकता के कारण परेशान करता है।
हमने उन लोगों द्वारा किए गए सैकड़ों वास्तव में अच्छे आयामी डिजाइन देखे हैं जिनसे हम कभी नहीं मिले या हमारी कक्षाओं में नहीं थे। पैकेज्ड सामान खुदरा और विनिर्माण उद्योगों के डिजाइनरों की एक पूरी पीढ़ी है जो पिछले 15 वर्षों से आयामी डेटाबेस का उपयोग और डिजाइन कर रहे हैं।
यह मिथक आयामी मॉडलिंग की ऐतिहासिक उत्पत्ति में निहित है लेकिन इसकी वर्तमान वास्तविकता में नहीं। आयामी मॉडलिंग का उपयोग कई व्यावसायिक क्षेत्रों में किया गया है, जिनमें खुदरा बैंकिंग, वाणिज्यिक बैंकिंग, संपत्ति और दुर्घटना बीमा, स्वास्थ्य बीमा, जीवन बीमा, ब्रोकरेज ग्राहक विश्लेषण, टेलीफोन कंपनी संचालन, समाचार पत्र विज्ञापन, तेल कंपनी ईंधन बिक्री, सरकारी एजेंसी खर्च, विनिर्माण शिपमेंट, स्वास्थ्य देखभाल, और कई अन्य शामिल हैं।
स्नोफ्लेकिंग कम-कार्डिनैलिटी टेक्स्टुअल विशेषताओं को डायमेंशन टेबल्स से हटाकर और उन्हें "सेकेंडरी" डायमेंशन टेबल्स में रखकर किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक उत्पाद श्रेणी को इस तरह माना जा सकता है और निम्न-स्तरीय उत्पाद डायमेंशन टेबल से भौतिक रूप से हटाया जा सकता है।
स्नोफ्लेकिंग आयामी मॉडलिंग से अलग नहीं है। हम स्नोफ्लेकिंग को बुनियादी आयामी मॉडल की सादगी के अलंकरण के रूप में मानते हैं। हम सोचते हैं कि एक डिजाइनर स्पष्ट विवेक के साथ स्नोफ्लेक कर सकता है यदि यह तकनीक उपयोगकर्ता समझदारी में सुधार करती है और समग्र प्रदर्शन में सुधार करती है।
तर्क कि स्नोफ्लेकिंग डायमेंशन टेबल की रखरखाव क्षमता में सहायता करता है, कपटपूर्ण है। रखरखाव मुद्दे वास्तव में एंटिटी-रिलेशन-जैसे विषयों द्वारा लाभान्वित होते हैं, लेकिन यह सब डेटा स्टेजिंग क्षेत्र में होता है इससे पहले कि डेटा आयामी स्कीमा में लोड हो।
एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडलिंग एक व्यवसाय को मॉडल नहीं करता, बल्कि यह डेटा तत्वों के बीच सूक्ष्म संबंधों को मॉडल करता है। एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडलिंग में व्यावसायिक नियम नहीं होते, इसमें डेटा नियम होते हैं।
एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडल संरचना में बेतहाशा परिवर्तनशील होते हैं। एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडल के तंत्र की बेतहाशा परिवर्तनशीलता का अर्थ है कि प्रत्येक डेटा वेयरहाउस को कस्टम-लिखित और फाइन-ट्यून SQL की आवश्यकता होती है। यह भी दर्शा सकता है कि प्रत्येक स्कीमा, क्योंकि यह ट्यून की गई है, ग्राहक क्वेरी आदतों में परिवर्तनों के प्रति बहुत संवेदनशील है क्योंकि ऐसे स्कीमा विषम हैं।
