数据仓库生命周期工作箱 第六章 维度建模

6.1 使用维度建模的场景

 

 

 维度建模和关系建模都能通过ER模型描述，维度建模和关系建模主要区别是规范化程度不同

 

Demo：

 

 

 

四步维度设计

业务过程：用户购买商品的订单记录表

申明粒度：每一条记录代表一个有效订单

确认维度：商户，用户，支付，收货

确认事实：订单总金额

构建数据表时会有多个数值，通过对不同维度的统计组合，得到了多维数据集，可以从多角度观察业务的好坏

 

 

 事实表键（多方键）、事实表粒度

6.2.2 维度表

特点：名称由完整词汇组成，具有描述性、完整性（没有遗漏值）、离散取值（维度表中的每一行仅取一个值）、质量保证（没有拼写错误、无效取值范围）

空值用NA或类似描述代替，字段使用描述性名称优于代码缩写

维度表必然用于表示层次关系，产品上卷到品牌，品牌上卷到类别，用一个单独的产品维度即可表示关系

维度表键

建议使用从1开始的数字序列，称之为代理键

代理键的好处：性能、运营键管理实践提供的缓冲、通过映射集成不同数据源、处理位置或者不适用的条件、跟踪维度属性值的变化

代理键的代价：ETL系统负担

一致性维度

两种情况：

1、如果两个一致性维度是完全相同的，则它们有相同的键、属性名、属性定义和域值，不管它们连接什么样的事实表

demo，销售订单事实表 的产品维 和 库存量事实表 的 产品维是相同的。

2、当一个维整正好是另一个更为详细的粒度维度表的完全子集时，这两个维也是一致的。

一致性维度的优点

● 一致性。确保每个事实表都使用一致的过滤条件，查询的结果集也被唯一标识

● 集成。使查询可以横向钻取描述不同业务过程的事实表，也就是首先单独查询每个事实表，然后再将结果集连接到一个公共维度属性上。

● 缩减了开发周期，系统可以快速上市。

 

 

一致性维度即DW/BI中的描述性主数据。

一致性维度达成共识见第7章，ETL一次性创建一致性维度见第9章。