А вот скажите, есть ли какая-нибудь программа, которая рассчитает оптимальный разброс признаков по измерениям куба?

а что значит оптимальный разброс?

Точного математического определения я дать не могу. Но, вот, предположим у вас есть три признака, которые вам нужно разбить на два измерения.

Есть три варианта

(A+B), (C)
(A+C), (B)
(A), (B+C)

Нужно считать, сколько каких уникальных комбинаций в каждом из трёх случаев. Но если признаков больше - то не понятно, как быть, слишком уж много вариантов нужно перебирать.

Эта программа пишет, как у нас всё плохо

Я и сам знаю, что плохо

Мне нужен ответ, как сделать лучше

А сесть и посчитать на бумажке количество комбинаций значений признаков для каждого варианта измерений не вариатн?

А сгенерить агрегаты по статистике не вариант? И на основании предложенных вариантов агрегатов выбрать оптимальное размещение признаков по измерениям?

На бумажке???

Вот я сейчас смотрю, как и что нужно переразбивать. У меня 17 признаков, которые нужно разбить по 4 измерениям.

Это даёт 4^17 возможных комбинаций разбиения. Правда, это у учётом порядка , там, по-моему, меньше... Но всё равно оптимум не найти перебором.

На бумажке!!!

Не морочтесь. Даже если вы посчитаете оптимальную структуру для сегодняшних данных, то завтра характер данных "слегка изменится" и оптимальным будет другой набор.

Используйте простое правило:
Если есть логическая взаимосвязь между признаками -- кладите их в одно измерение (покупатель, рынок сбыта), если нет -- в разные (покупатель, дата продажи).
Ну и плюс измерение-помойка, где лежит "все остальное".
Плюс пожелание, что таблица измерения не должна быть более 1/20 от таблицы фактов (на практике я не сталкивался с таким коэффициентом никогда, всегда было существенно меньше).

Имелось ввиду следующее - после логического моделирования (то что по сути описал G), возникнет лишь несколько вариантов, которые и можно примерно оценить руками.

Имхо, непонятки из-за того, что не совсем верно поставлена задача. Не признаки нужно распределять по заданным измерениям, а определять сколько будет измерений на основе имеющегося набора признаков. Как это делать, рассказал G.
И 17 признаков на 4 измерения - это как-то слишком плотно, если мы продолжаем говорить о сферическом коне в вакууме.

Давайте расскажу вам про проект, а заодно отвечу на ряд вопросов. Это FI, куб по главной книге на основе 0FI_GL_4.



Данных в продуктивной системе - с 2007-го года, 16 млн записей. Не думаю, что завтра всё будет слишком по-другому.



Именно этому интуитивному подходу я и следовал. В результате измерение-помойка содержит 9 млн уникальных записей, даже больше чем измерение - номер документа/бе/год (без номера позиции) Кстати, крайне любопытно, как вы будете жить без измерения в номер документа? На моём проекте нужна первичка для сверки. Drilldown - интересная штука, да только не работает с расчётными показателями, но ладно...

То есть, если моя интуиция даёт сбой, я могу только привлечь логику.

Угу, случай, по ходу, правда клинический. Такое обычно в ОДС кладут.

А что у Вас в помойке лежит?
Я так понимаю, задача сводится к тому, чтобы положить в одно измерение всякие номера и иже, поставить там галку "высокая кардинальность" и посмотреть, что получится.
Т.е. нужно сделать одно большое измерение.

Номер документа выносим в отдельное измерение ставим высокая кардинальность и измерение позиции
курс по оптимизации производительности вам в помощь

17 млн это много??? )))
1. признаки с высокой кардинальностью надо выносить в отдельные измерения, иначе они будут раздувать
dimension в линейной пропорции к числу записей (выше было сказано про это... это номер документа, чека, timestamp и любой уникальный неповторяющийся ключ)
2. признаки, число комбинаций которых не N*M, а конечное складывайте в одно измерений, даже если их будет 10 в одном измерении, а число комбинаций будет конечным - ничего страшного не произойдет, производительность не пострадает.
3. не забывайте про партицирование