มีความเชื่อผิดๆ เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองมิติที่สมควรได้รับการแก้ไข
มันสามารถดำเนินการแบบจำลองข้อมูลมิติที่จะนำไปสู่ระบบสนับสนุนการตัดสินใจของ stovepipe ตำนานนี้กล่าวโทษการดีนอร์มัลไลเซชันสำหรับการจัดหาซอฟต์แวร์เฉพาะที่ไม่สามารถแก้ไขได้ นี่คือการตีความแบบสายตาสั้นของการสร้างแบบจำลองมิติที่จัดการเพื่อให้ได้ข้อความย้อนหลังไปโดยสิ้นเชิง
ประการแรก เราได้โต้แย้งว่าแบบจำลองความสัมพันธ์เอนทิตีทุกตัวมีชุดแบบจำลองมิติที่เทียบเท่ากันซึ่งมีข้อมูลเหมือนกัน ประการที่สอง เราได้แสดงให้เห็นว่าแม้ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงองค์กรและการปรับตัวของผู้ใช้ปลายทาง โมเดลมิติก็ขยายออกไปอย่างสวยงามโดยไม่เปลี่ยนรูปแบบ เป็นโมเดลความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีที่โจมตีผู้ออกแบบแอปพลิเคชันและผู้ใช้ปลายทางโดยกำหนดให้ต้องเขียน SQL ใหม่
สามารถเห็นการออกแบบมิติที่ดีจริงๆ หลายร้อยแบบที่ทำโดยคนที่เราไม่เคยพบหรือมีในชั้นเรียนของเรา มีนักออกแบบทั้งรุ่นจากอุตสาหกรรมการขายปลีกและการผลิตสินค้าบรรจุภัณฑ์ที่ใช้และออกแบบฐานข้อมูลมิติในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา
ตำนานนี้มีรากฐานมาจากต้นกำเนิดทางประวัติศาสตร์ของการสร้างแบบจำลองเชิงมิติ แต่ไม่ใช่ในความเป็นจริงในปัจจุบัน แบบจำลองมิติถูกนำมาใช้ในหลากหลายธุรกิจ รวมถึงการธนาคารเพื่อรายย่อย ธนาคารพาณิชย์ ประกันทรัพย์สินและอุบัติเหตุ ประกันสุขภาพ ประกันชีวิต การวิเคราะห์ลูกค้านายหน้า การดำเนินงานของบริษัทโทรศัพท์ โฆษณาทางหนังสือพิมพ์ การขายน้ำมันเชื้อเพลิงของบริษัทน้ำมัน การใช้จ่ายของหน่วยงานรัฐบาล การขนส่งเพื่อการผลิต , การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย
Snowflakes กำลังกำจัดแอตทริบิวต์ข้อความที่มีลำดับความสำคัญต่ำออกจากตารางไดเมนชันและระบุตำแหน่งในตารางไดเมนชัน "รอง" ตัวอย่างเช่น สามารถจัดการหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ด้วยวิธีนี้และลบออกจากตารางมิติผลิตภัณฑ์ระดับต่ำได้จริง
เกล็ดหิมะไม่แตกต่างจากการสร้างแบบจำลองมิติ เราถือว่าเกล็ดหิมะเป็นส่วนเสริมความเรียบง่ายของแบบจำลองมิติพื้นฐาน เราคิดว่านักออกแบบสามารถแสดงความรู้สึกผิดชอบชั่วดีอย่างชัดเจนหากเทคนิคนี้ช่วยปรับปรุงความเข้าใจของผู้ใช้และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม
อาร์กิวเมนต์ที่เกล็ดหิมะช่วยในการบำรุงรักษาของตารางไดเมนชันนั้นกว้างขวาง ปัญหาการบำรุงรักษามักถูกนำไปใช้โดยระเบียบวินัยที่สัมพันธ์กับเอนทิตี แต่ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในพื้นที่การจัดเตรียมข้อมูลก่อนที่ข้อมูลจะถูกโหลดลงในสคีมามิติ
การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีไม่ได้จำลองธุรกิจ แต่เป็นแบบจำลองความสัมพันธ์ระดับจุลภาคระหว่างองค์ประกอบข้อมูล การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีไม่มีกฎเกณฑ์ทางธุรกิจ แต่มีกฎของข้อมูล
แบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีมีความแปรปรวนอย่างมากในโครงสร้าง ความผันแปรของกลไกของแบบจำลองความสัมพันธ์เอนทิตีกำหนดว่าคลังข้อมูลแต่ละคลังต้องการ SQL ที่เขียนแบบกำหนดเองและแบบละเอียด นอกจากนี้ยังสามารถแสดงว่าแต่ละสคีมาเนื่องจากมีการปรับแต่ง สามารถเข้าถึงได้มากในการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการสอบถามของลูกค้าเนื่องจากสคีมาดังกล่าวไม่สมมาตร
