Uma dimensão desnormalizada tem uma relação um para um com sua dimensão pai contável.
Você definiria uma dimensão desnormalizada sempre que a dimensão desejada contivesse um elemento exclusivo para cada elemento do pai. Por exemplo, EMail Address é uma dimensão desnormalizada com um pai de Visitante. Cada Visitante tem um endereço de email, e cada elemento na dimensão Endereço de email é o endereço de email de um único visitante. Mesmo que dois visitantes tenham o mesmo endereço de email, os endereços são elementos distintos da dimensão Endereço de email.
É possível usar dimensões desnormalizadas em qualquer visualização de tabela, em tabelas detalhadas ou para criar filtros. Além disso, é possível usar dimensões desnormalizadas com a funcionalidade de exportação de segmentos do servidor da análise de big data para exportar valores de campos (como Tracking ID ou EMail Address) com muitos valores. Como qualquer dado de segmento que você deseja exportar deve ser definido como uma dimensão dentro do perfil, é necessário criar uma dimensão desnormalizada que armazene as sequências de caracteres brutas dos dados do campo.
Ao usar uma dimensão desnormalizada em uma tabela ou outra visualização que espera uma dimensão normal, uma dimensão desnormalizada derivada é criada automaticamente. A dimensão denormal derivada tem uma relação um para muitos com a dimensão pai.
Para obter informações sobre a visualização de tabelas de detalhes e filtros, consulte o capítulo Visualizações de análise no Guia ** do usuário da Análise de big data. Para obter informações sobre exportação de segmentos, consulte o capítulo Configuração de recursos de interface e análise no Guia do usuário da Análise de big data.
Dimensões desnormalizadas podem ser muito caras em tempo de consulta e espaço em disco. Uma dimensão desnormalizada com pai Page Viewe uma sequência de caracteres de entrada média de 50 bytes pode adicionar 25 GB de dados aos buffers em um conjunto de dados comum e grande, equivalente a cerca de 13 dimensões de visualização de página simples ou numéricas, ou cerca de 125 dimensões de nível de sessão. Nunca adicione uma dimensão desnormalizada a um conjunto de dados sem uma avaliação cuidadosa do impacto no desempenho.
As dimensões denormal são definidas pelos seguintes parâmetros:
Parâmetro | Descrição | Padrão |
---|---|---|
Nome | Nome descritivo da dimensão como aparece na análise de big data. O nome da dimensão não pode incluir um hífen (-). | |
Comentários | Opcional. Notas sobre a dimensão estendida. | |
Condição | As condições em que a relação entre o Pai e o valor do campo de entrada deve ser criada. | |
Oculto | Determina se a dimensão aparece na interface da análise de big data. Por padrão, esse parâmetro é definido como false. Se, por exemplo, a dimensão for usada apenas como base de uma métrica, você poderá definir esse parâmetro como verdadeiro para ocultar a dimensão da exibição da análise de big data. | true |
Entrada | O valor relacionado à dimensão pai (Pai). | |
Elementos normalizados | Um parâmetro de ajuste de desempenho que especifica o número de elementos de dimensão cujos nomes devem ser armazenados na memória do sistema. A configuração desse parâmetro para um valor mais alto faz com que uma dimensão desnormalizada use mais RAM, mas resulta em consultas mais rápidas. O valor padrão é 16383. | |
Operação | As operações disponíveis são as seguintes:
Observação: Se Operation não gerar valor, um valor em branco ("") será usado. Você deve especificar uma operação para garantir que a dimensão seja definida conforme desejado. |
|
Pai | O nome da dimensão pai. Qualquer dimensão contável pode ser uma dimensão pai. |
A dimensão desnormalizada mostrada neste exemplo pega todos os dados no campo x-trackingid como entrada e os inclui em uma dimensão chamada ID do visitante. Para um segmento de visitantes que você criou, é possível exportar os dados na dimensão ID do visitante (bem como em qualquer outra dimensão definida).