目录

一、维度概念

二、维度设计方法

三、维度的层次结构

四、规范化和反规范化

五、一致性维度和交叉探查

一、维度概念

        在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。

        维度使用主键标识其唯一性。

• 代理键：不具有业务含义（一般用于处理缓慢变化维）
• 自然键：有业务含义（如商品ID）

二、维度设计方法

1. 选择维度和新建维度（保证维度唯一性）
2. 确定主维表（ods表）
3. 确定相关维表（确定和主维表有联系的表生成维度属性）
4. 确定维度属性 

• 阶段一：从主维表中选择维度属性或生成新的维度属性
• 阶段二：从相关维表中选择维度属性或生成新的维度属性

确定属性维度的关键：

• 生成丰富的维度属性
• 属性应当是有意义的文字性描述（编码用于关联，名称是报表标签）
• 区分数值性属性和事实（用于约束和分组的字段是维度属性，参与度量计算的是事实）
• 沉淀出通用的维度属性（表关联/字段解析/字段加工【拼接/判断】）

三、维度的层次结构

        维度中的描述属性以层次方式或一对多的方式相互关联。在创建事实表时，可以按照属性的层次结构向下钻取数据。

四、规范化和反规范化

雪花模型：属性层次被实例化成一系列的维度，而不是单一的维度

规范化技术（雪花模型）：一个属性只存在于一张表， 删除冗余数据，可以避免数据的不一致性。（对OLTP友好，对OLAP能节约存储，但需要大量关联操作，查询性能差）

反规范化技术：将维度属性层次合并到单个维度中，更适用于统计分析，降低了分析复杂度。（用维表空间换取简明性和查询性能）。

五、一致性维度和交叉探查

交叉探查：将不同数据域某个维度的事实合并在一起进行数据探查（日志域的商品pv和交易域的商品GMV，计算转化率）。

维度一致性的表现形式：

1. 共享维表
2. 一致性上卷，一个维度的维度属性是另一个维度的维度属性的子集，两个维度的公共维度属性结构和内容相同。
3. 交叉属性，两个维度具有部分相同的维度属性。