データウェアハウス：ドリルアクロス(Drill-Across)という技術

データウェアハウスのスタースキーマを設計する際、重要なのはビジネスプロセスごとに
スタースキーマのセットを作成することです。
これは例えば、受注と配送のデータはデータの発生のタイミングが違ったり、配送には
配送者や配送場所などのDimensionが加わったりすのでビジネスプロセスは別考え、別の
スタースキーマにするということです。

ただ、そこで問題になるのが、じゃ、受注と配送を月別で比べたりする場合はどうすれば
いいのでしょうか。
そこで必要になる技術がドリルアクロス(Drill-Across)という技術。
これはドリルダウンやドリルアップとは一切関係ありません。。。

ドリルアクロス(Drill-Across)を簡単に説明すれば、比べたいスタースキーマから
粒度を合わせたサマリーのデータをそれぞれ抽出してからそのデータをマージして
レポートを作るという方法です。比率などもマージの際に計算して出します。

現在、読んでいる「The complete reference: Star schema」には、ドリルアクロスの方法として
下記の３つの方法が紹介されています。
１データベースからそれぞれサマリー情報を出して、レポートシステム側でマージする。

２それぞれのサマリー情報をテンポラリーテーブルに出力してからマージする。

３出力とマージをSQL一本で行う。。。

詳細は「The complete reference: Star schema」の第４章に紹介されています。。。