DWS建模原则

DWS（Data Warehouse Summary）层通常是指数据仓库中的汇总层，它在数据仓库架构中扮演着将DWD层（明细数据层）的数据进行进一步聚合和汇总的角色。在设计DWS层时，颗粒度的选择非常关键，因为它直接影响到数据的汇总方式和分析的灵活性。

根据搜索结果，DWS层的设计应该围绕业务过程进行，并且需要考虑以下设计原则：

事实表设计时，应该尽可能包含所有与业务过程相关的事实，即使这可能导致一些冗余。因为事实通常为数字型，存储开销不会很大。
在选择维度和事实之前，必须先声明粒度。粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次，决定了维度模型的扩展性。
在同一个事实表中，不能包含多种不同粒度的事实，以保持数据的一致性。
事实的单位要保持一致，以方便使用和分析。
此外，搜索结果中提到，DWS层的数据表通常为宽表，用于提供后续的业务查询、OLAP分析和数据分发等。这些表会涵盖较多的业务内容，字段较多，因此也被称为宽表。

搜索结果中也强调了在DWS层设计时，应该遵循一些原则，例如：

一个明细粒度事实表通常仅和一个维度关联。
在选择维度和事实之前必须先声明粒度。
在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实。
使用退化维度提高事实表的易用性。
这些设计原则和方法可以指导我们在DWS层进行合理的数据建模和颗粒度设计，以满足不同业务场景下的数据分析需求。

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维度退化：
退化维度（Degenerate Dimension）是数据仓库设计中的一个概念，它指的是将维度表中的一些属性直接包含在事实表中，而不是通过外键与维度表相联系。这种做法可以提高查询性能，因为它减少了查询时需要进行的表连接操作。以下是关于退化维度的一些详细说明：

定义：退化维度通常是指在事实表中直接包含维度表的某些属性，这些属性通常是维度表的主键或一些重要的属性。

目的：退化维度的主要目的是为了优化查询性能。在某些情况下，如果事实表和维度表之间的连接不是查询的瓶颈，将维度属性直接包含在事实表中可以减少查询时的连接操作，从而提高查询效率。

使用场景：退化维度通常用在以下场景：

当维度属性在查询中频繁使用，并且对查询性能有显著影响时。
当维度属性的值在事实表中是唯一的，或者几乎唯一时。
当维度表的某些属性对于事实表中的记录具有固有的业务意义时。
优点：

减少查询时的表连接，提高查询效率。
简化数据模型，使得数据模型更加直观易懂。
缺点：

增加了事实表的存储需求，因为额外的维度属性会增加每行数据的大小。
可能会引入数据冗余，如果维度属性在多个事实表中重复出现。
更新和维护的复杂性增加，因为维度属性的变更需要在所有包含这些属性的事实表中同步更新。
设计考虑：在设计退化维度时，应该考虑以下因素：

维度属性的重要性和查询频率。
维度属性的更新频率和维护成本。
数据模型的复杂性和可维护性。
示例：例如，在电商交易的事实表中，如果“商品ID”是查询中经常使用的属性，并且每个交易记录都对应一个唯一的商品，那么可以将“商品ID”作为退化维度直接包含在事实表中。

在实际的数据仓库设计中，是否使用退化维度以及如何使用，需要根据具体的业务需求和查询模式来决定。