維度建模方法

維度建模概述度量和粒度度量：是用于評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)狀況的數(shù)值型數(shù)據(jù)或關(guān)鍵的性能指標(biāo)例如:銷售額成本利潤庫存量交易數(shù)不同的度量反映出不同的業(yè)務(wù)性質(zhì)。度量之間相互獨(dú)立。粒度是指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)的細(xì)化或綜合程度的級(jí)別。細(xì)化程度越高，粒度級(jí)就越??；相反，細(xì)化程度越低，粒度級(jí)就越大。設(shè)計(jì)粒度是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫中的一個(gè)重要的前提事實(shí)表(FactTable)事實(shí)表：通常包含了一系列的度量值。事實(shí)表所有度量值必須具有相同粒度。每個(gè)數(shù)據(jù)倉庫都包含一個(gè)或者多個(gè)事實(shí)數(shù)據(jù)表。事實(shí)數(shù)據(jù)表可能包含業(yè)務(wù)銷售數(shù)據(jù)，如現(xiàn)金登記事務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，事實(shí)數(shù)據(jù)表通常包含大量的行特征：數(shù)據(jù)量大、列數(shù)少，經(jīng)常變化銷售事實(shí)收益數(shù)量支出毛利…維度表(DimensionTable)維度：可以看作是用戶來分析數(shù)據(jù)的窗口，維度表中包含事實(shí)記錄的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何匯總事實(shí)數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)。每一張維表對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中的一個(gè)對(duì)象或者概念。例如：客戶、產(chǎn)品、日期、地區(qū)、商場維表的特征：屬性列很多，行數(shù)較少，內(nèi)容較固定客戶維時(shí)間維商場維產(chǎn)品維銷售事實(shí)時(shí)間ID客戶ID產(chǎn)品ID商場ID收益數(shù)量支出毛利…

維層次：明細(xì)數(shù)據(jù)的層次維成員（類別）：是各維度每層中數(shù)據(jù)的具體取值，每一個(gè)維成員屬于某一個(gè)特定的維層次。例如：時(shí)間維：三個(gè)層次，日、月、年，

維成員：

1999年5月20日、1999年5月；1999年維層次屬性（ATTRIBUTES）:維層次上的描述屬性，例如產(chǎn)品的“規(guī)格”、“顏色”、“銷地”、“產(chǎn)地”…粒度、層次(Hierarchy)和類別(Categories)粒度是指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)的細(xì)化或綜合程度的級(jí)別。細(xì)化程度越高，粒度級(jí)就越??；相反，細(xì)化程度越低，粒度級(jí)就越大。設(shè)計(jì)粒度是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫中的一個(gè)重要的前提維粒度：數(shù)據(jù)的細(xì)化程度多維分析：對(duì)多維數(shù)據(jù)組織和分析的過程。既在線分析處理（OLAP）過程。多維數(shù)據(jù)能按照貼近業(yè)務(wù)規(guī)則的方式組織數(shù)據(jù)，多個(gè)多角度探查和回答業(yè)務(wù)問題，發(fā)現(xiàn)某種信息或者知識(shí)。多維分析

、切片（Slice）從多維數(shù)組選定一個(gè)二維子集，切出一個(gè)“平面”切塊（Dice）從多維數(shù)組選定一個(gè)三維子集，切出一個(gè)“立方體”旋轉(zhuǎn)改變一個(gè)報(bào)告（或頁面）顯示的維方向鉆取根據(jù)維層次，改變數(shù)據(jù)的粒度多維分析的基本分析動(dòng)作

1997年1月產(chǎn)品銷售情況產(chǎn)品維產(chǎn)品維

產(chǎn)品

銷售情況時(shí)間維選定時(shí)間維的維成員＂1997年1月＂選定兩個(gè)維：產(chǎn)品維和地區(qū)維

數(shù)據(jù)切片定位地區(qū)維地區(qū)維

注：多維數(shù)組（地區(qū)、時(shí)間、產(chǎn)品、銷售額）

若在時(shí)間維上選定維成員“1997年11月”

切片舉例旋轉(zhuǎn)：改變一個(gè)報(bào)告或頁面顯示的內(nèi)容產(chǎn)品維時(shí)間維產(chǎn)品維

行列交換時(shí)間維

把一個(gè)橫向?yàn)闀r(shí)間，縱向?yàn)楫a(chǎn)品的報(bào)表旋轉(zhuǎn)成為橫向?yàn)楫a(chǎn)品和縱向?yàn)闀r(shí)間的報(bào)表

旋轉(zhuǎn)的含義

年份月份銷售量20132013011002013201302200......2013201313100年份銷售量201320000鉆?。恒@取是改變維的層次，變換分析的粒度。鉆透：直接下鉆到最明細(xì)的數(shù)據(jù)。鉆取、鉆透鉆取鉆透年份月份日期銷售量201320130120130101100201320130120130102200......201320131220131231100維度建模是什么

建模是建立一個(gè)可回答用戶業(yè)務(wù)問題的過程，通過維度事實(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織的過程。

建模方法：建模時(shí)由事實(shí)驅(qū)動(dòng)維度。先建立要分析事實(shí)，以此為中心找出（擴(kuò)展）處相應(yīng)維度，維度是從事實(shí)上剝離出去的。通過模型建立起數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。注意：數(shù)據(jù)進(jìn)行維度和事實(shí)的劃分并非是固定的。有時(shí)同一數(shù)據(jù)在不同的分析場景既是事實(shí)也是維度。例如：統(tǒng)計(jì)客戶數(shù)量時(shí)，客戶是事實(shí)。

統(tǒng)計(jì)客戶的銷量時(shí)，客戶是維度。模型設(shè)計(jì)的好壞主要取決于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的規(guī)范和對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及其關(guān)系的理解。維度的三種模型星形模型(StarSchema)雪花模型(SnowflakeSchema)多維模型(Multi-dimensionSchema)一些影響維度建模的因素?cái)?shù)據(jù)或展現(xiàn)的安全性復(fù)雜的查詢和分析星形模型(StarSchema)事實(shí)被維度所包圍，且維度沒有被新的表連接優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系清晰。查詢效率較高。最終用戶更加容易理解（表數(shù)量最少）可編輯和擴(kuò)展，可以輕松添加一個(gè)新的事實(shí)并重復(fù)使用現(xiàn)有維度

客戶維時(shí)間維商場維產(chǎn)品維銷售事實(shí)時(shí)間ID客戶ID產(chǎn)品ID商場ID收益數(shù)量支出毛利…星形模型是一個(gè)比較折中的的建模方式(BIAPPS中都是用的是星形的建模方式)雪花模型(SnowflakeSchema)事實(shí)表被多個(gè)維表或一個(gè)或多個(gè)層次所包圍。特點(diǎn)：可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)情景。通過多個(gè)維表代表一個(gè)維表的客戶維時(shí)間維商場維產(chǎn)品維銷售事實(shí)時(shí)間ID客戶ID產(chǎn)品ID商場ID收益數(shù)量支出毛利…聯(lián)系人維聯(lián)系人維雪花模型一般在處理大的且相對(duì)靜態(tài)的層次的時(shí)候使用多維模型(Multi-DimensionSchema)層次數(shù)據(jù)庫，只有一個(gè)結(jié)構(gòu)(立方體Cube)相當(dāng)于一個(gè)多維數(shù)組。它包含了所有數(shù)據(jù)在各種級(jí)別的匯總需要特定的多維數(shù)據(jù)庫或者多維數(shù)據(jù)庫引擎(Essbase)的支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)空間的問題：當(dāng)新添加一個(gè)維度的時(shí)候，數(shù)據(jù)的量便會(huì)成指數(shù)增長維度的類型

緩慢變化維(SlowlyChangingDimension)快速變化維(RapidlyChangingDimension)大維(HugeDimension)和迷你維(Mini-Dimension)退化維(DegenerateDimension)緩慢變化維(SCD)大多數(shù)的維度的內(nèi)容都會(huì)有不同程度的改變。比如：

雇員的升職

客戶更改了他的名稱或地址我們?nèi)绾稳ヌ幚磉@些維度中的變化呢？下面提供了三個(gè)處理緩慢變化維的方式

直接更新到原先記錄中

標(biāo)記記錄有效時(shí)間的開始日期和結(jié)束日期，加入版本控制

在記錄中添加一個(gè)字段來記錄歷史快速變化維(FCD)當(dāng)某個(gè)維度的變化是非?？斓臅r(shí)候，我們認(rèn)定他為快速變化維(具體要看實(shí)際的變化頻率)，比如：

產(chǎn)品的價(jià)格，地產(chǎn)的價(jià)格等對(duì)于這種快速變化維的變化捕獲應(yīng)該在實(shí)施中進(jìn)行捕獲而不是維度中大維度(HugeDimension)數(shù)據(jù)倉庫中最有意思的維度是一些非常大的維度，比如客戶，產(chǎn)品等等。一個(gè)大的企業(yè)客戶維度往往有上百萬記錄，每條記錄又有上百個(gè)字段。而大的個(gè)人客戶維度則會(huì)超過千萬條記錄，這些個(gè)人客戶維度有時(shí)也會(huì)有十多個(gè)字段，但大多數(shù)時(shí)候比較少見的維度也只有不多的幾個(gè)屬性。大維度需要特殊的處理。由于數(shù)據(jù)量大，很多涉及大維度數(shù)據(jù)倉庫功能可能會(huì)很慢，效率很低。你需要采用高效率的設(shè)計(jì)方法、選擇正確的索引、或者采用其它優(yōu)化技術(shù)來處理以下問題，包括：

向大維度表填充數(shù)據(jù)

非限制維度的瀏覽性能，尤其是那些屬性較少的維度

多限制的維度屬性值的瀏覽時(shí)間

涉及大維度表的對(duì)事實(shí)表查詢的低效率問題

為處理第二類修改所需要增加的額外的記錄迷你維(MiniDimension)將常用的大維度中的少數(shù)字段提取出來，形成一個(gè)字段少的維度，在查詢的時(shí)候便可以使用迷你維中的字段這樣的設(shè)計(jì)明顯提高查詢效率事實(shí)的類型粒度事實(shí)表(AdditiveFact)周期快照事實(shí)表(Semi-AdditiveFact)聚合快照事實(shí)表(Non-AdditiveFact)非事實(shí)事實(shí)表(FactlessFactTable)粒度事實(shí)表(AdditiveFact)客戶維時(shí)間維商場維產(chǎn)品維銷售事實(shí)時(shí)間ID客戶ID產(chǎn)品ID商場ID價(jià)格…表示的是在特定時(shí)間、空間點(diǎn)上的一次瞬間的測量。與粒度同層次的事實(shí)表，可以直接將事實(shí)字段進(jìn)行Sum,Count等聚合操作周期快照事實(shí)表(Semi-AdditiveFact)周期快照事實(shí)表表現(xiàn)的是一個(gè)時(shí)間段，或者規(guī)律性的重復(fù)。這類表非常適合跟蹤長期的過程，例如銀行賬戶和其他形式的財(cái)務(wù)報(bào)表。最常用的財(cái)務(wù)上的周期快照事實(shí)表通常有一個(gè)月粒度。在周期快照事實(shí)表中的數(shù)據(jù)必須符合該粒度（就是說，他們必須量測的是同一個(gè)時(shí)間段中的活動(dòng)）。對(duì)于一個(gè)好的周期快照事實(shí)表來說就是在粒度上有更多的事實(shí)。代理鍵(WID)月(FK)賬戶(FK)機(jī)構(gòu)(FK)家庭成員(FK)期末余額(Fact)變更余額(Fact)日平均額(Fact)保證金數(shù)(Fact)保證金總計(jì)(Fact)回收款數(shù)(Fact)……(Fact)聚合快照事實(shí)表(Non-AdditiveFact)聚合快照事實(shí)表用于描述那些有明確開始和結(jié)束的過程，例如合同履行，保單受理以及常見的工作流。聚合快照不適合長期連續(xù)的處理，如跟蹤銀行賬戶或者描述連續(xù)的生產(chǎn)制造過程，如造紙。聚合快照事實(shí)表的粒度是一個(gè)實(shí)體從其創(chuàng)建到當(dāng)前狀態(tài)的完整的歷史。代理鍵(WID)請(qǐng)求發(fā)貨日期(FK)實(shí)際發(fā)貨日期(FK)交付日期(FK)退貨日期(FK)結(jié)算日期(FK)倉庫(FK)客戶(FK)產(chǎn)品(FK)固定價(jià)格清單(Fact)額外補(bǔ)助(Fact)支付數(shù)量(Fact)退還數(shù)量(Fact)貨物凈利數(shù)(Fact)標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)非事實(shí)事實(shí)表(FactlessFactTable)每個(gè)事實(shí)表的粒度是一個(gè)事件量測。用來描述數(shù)據(jù)或事件。事件可以發(fā)生，但是沒有具體的測量值。事故事件(FK)位置(FK)事故類型(FK)事故當(dāng)事人組(FK)原告組(FK)證人組(FK)事故當(dāng)事人組(FK)事故當(dāng)事人(FK)事故角色原告組(FK)原告(FK)原告角色證人組(FK)證人(FK)證人角色事故當(dāng)事人PK)屬性..原告PK)屬性..證人(PK)屬性..維度建模四個(gè)步驟分析內(nèi)容是什么A選取要建模的業(yè)務(wù)處理過程如何描述事實(shí)表單個(gè)行B定義業(yè)務(wù)處理的粒度（事實(shí)表）1.對(duì)分析內(nèi)容（事實(shí)）給出明確說明，維度分析的達(dá)到層級(jí)。2確定每個(gè)事實(shí)表的粒度從那些方面描述事實(shí)C選取用于每個(gè)事實(shí)表的維度1確定維度的屬性2確定維度的層次3確定每個(gè)事實(shí)所需要關(guān)聯(lián)的維度用那些內(nèi)容（指標(biāo)）進(jìn)行評(píng)測D確定用于分析形成每