维度建模指南.pdf
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1、维度建模指南 目录 1.基础术语2.维度建模中的三种模型 3.维度的类型 4.事实的类型 5.维度建模的一般过程1基础术语事实表(Fact Table)每个数据仓库都包含一个或 者多个事实数据表。事实数 据表可能包含业务销售数据,如现金登记事务所产生的数 据,事实数据表通常包含大 量的行 一般事实表中只存放数字或 者一些Flag用来统计(Count),如收益、数量、支出等销售事实收益 数量 支出 毛利维度表(Dimension Table)维度表可以看作是用 户来分析数据的窗口,维度表中包含事实数 据表中事实记录的特 性,有些特性提供描 述性信息,有些特性 指定如何汇总事实数 据表数据,以便为
2、分 析者提供有用的信息,维度表包含帮助汇总 数据的特性的层次结 构。时间维产品维8销售事实8I时间ID.I客户ID 产品 ID客户维|商场ID 商场维I收益is|I毛利粒度(Grain)层次(Hierarchy)粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或 综合程度的级别。细化程度越高,粒度级就越小;相反,细化程度越低,粒度级就越大。设计粒度是 设计数据仓库中的一个重要的前提层次指描述明细数据的层次2.维度建模中的三种模型维度的三种模型星形模型(Star Schema)雪花模型(Snowflake Schema)多维模型(Multi-dimension Schema)一些影响维度建模的因素数据
3、或展现的安全性复杂的查询和分析星形模型(Star Schema)事实被维度所包围,且维度没有被新的表连接星形模型是一个比较折 中的的建模方式(BI APPS中都是用的是星形 的建模方式)雪花模型(Snowflake Schema)事实表被多个维表或一个或多个层次所包围多维模型(Multi-Dimension Schema)层次数据库,只有一个结构(立方体Cube)相当于一 个多维数组。它包含了所有数据在各种级别的汇总需要特定的多维数据库或者多维数据库引擎(Essbase)的支持数据存储空间的问题:当新添加一个维度的时候,数据的量便会成指数增长3.维度的类型缓慢变化维(Slowly Changi
4、ng Dimension)快速变化维(Rapidly Changing Dimension)大维(Huge Dimension)和迷你维(Mini-Dimension)退化维(Degenerate Dimension)缓慢变化维(SCD)大多数的维度的内容都会有不同程度的改变。比如:雇员的升职客户更改了他的名称或地址我们如何去处理这些维度中的变化呢?下面提供了三个处理缓慢变化维的方式直接更新到原先记录中标记记录有效时间的开始日期和结束日期,加入版本控制在记录中添加一个字段来记录历史缓慢变化维Typel e.g.客户Sim my将自 己的地址由原先的 Addrl 改为Addr2。这时我们需要将这
5、 个记录了客户 Simmy的记录中 Address 从 Addd 更新为Addr2,且 不记录历史ID:1 1 1ID:1 1 1Name:Simmy Address:AddrlName:Simmy Address:Addr2OLD NEW记录ID为111的客户Simmy的信息的记 录中地址直接更改为Addr2,不保存历 史 Addrl缓慢变化维Type2 eg客尸Sim my将自 己的地址由原先的 Addrl 改为Addr2 这时我们需要将这 个记录乙客户 Simmy弛记录中 的有效截止日期改 为现在,并重新添 加一条有效截止日 期为现在的和一个 新的版本号且 Address 为 Addr2
6、 的记录OID:1 1 1Version:1Name:Simmy Address:AddrlEffective StartDate:2007-4-21Effective EndDate:Now更新为ID:1 1 1Version:1Name:Simmy Address:AddrlEffective Start Date:2007-4-21 Effective End Date:Null加的录 添新记ID:1 1 1Version:2Name:SimmyAddress:Addr2Effective Start Date:Now Effective End Date:Null缓慢变化维Type3
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