维度建模总结

公共维度层（DIM，Dimension）

DIM：这一层比较单纯，举个例子就明白，比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、国旗图片等信息就存在DIM层中。

基于维度建模理念思想，建立整个企业的一致性维度。降低数据计算口径和算法不统一风险。

公共维度汇总层（DIM）主要由维度表（维表）构成。维度是逻辑概念，是衡量和观察业务的角度。维表是根据维度及其属性将数据平台上构建的表物理化的表，采用宽表设计的原则。因此，构建公共维度汇总层（DIM）首先需要定义维度。

高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表。数据量可能是千万级或者上亿级别。

低基数维度数据：一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，或者日期维表。数据量可能是个位数或者几千几万。

设计维表：

完成维度定义后，您就可以对维度进行补充，进而生成维表了。维表的设计需要注意：

建议维表单表信息不超过1000万条。

维表与其他表进行Join时，建议您使用Map Join。

避免过于频繁的更新维表的数据。缓慢变化维：拉链表

公共维度汇总层（DIM）维表规范

公共维度汇总层（DIM）维表命名规范：dim_{业务板块名称/pub}{维度定义}[{自定义命名标签}]，所谓pub是与具体业务板块无关或各个业务板块都可公用的维度，如时间维度。

例如：公共区域维表dim_pub_area 商品维表dim_asale_itm

事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度，一种是所表示的具体业务含义。通透！数据仓库领域常见建模方法及实例演示。

建模方式及原则

需要构建维度模型，一般采用星型模型，呈现的状态一般为星座模型（由多个事实表组合，维表是公共的，可被多个事实表共享）；

为支持数据重跑可额外增加数据业务日期字段，可按日进行分表，用增量ODS层数据和前一天DWD相关表进行merge处理？

粒度是一行信息代表一次行为，例如一次下单。

维度建模步骤

选择业务过程：在业务系统中，挑选感兴趣的业务线，比如下单业务，支付业务，退款业务，物流业务，一条业务线对应一张事实表。如果是中小公司，尽量把所有业务过程都选择。DWD如果是大公司（1000多张表），选择和需求相关的业务线。

声明粒度：数据粒度指数据仓库的数据中保存数据的细化程度或综合程度的级别。声明粒度意味着精确定义事实表中的一行数据表示什么，应该尽可能选择最小粒度，以此来应各种各样的需求。典型的粒度声明如下：订单当中的每个商品项作为下单事实表中的一行，粒度为每次。每周的订单次数作为一行，粒度为每周。每月的订单次数作为一行，粒度为每月。如果在DWD层粒度就是每周或者每月，那么后续就没有办法统计细粒度的指标了。所以建议采用最小粒度。

确定维度：维度的主要作用是描述业务是事实，主要表示的是“谁，何处，何时”等信息。确定维度的原则是：后续需求中是否要分析相关维度的指标。例如，需要统计，什么时间下的订单多，哪个地区下的订单多，哪个用户下的订单多。需要确定的维度就包括：时间维度、地区维度、用户维度。维度表：需要根据维度建模中的星型模型原则进行维度退化。

确定事实：此处的“事实”一词，指的是业务中的度量值（次数、个数、件数、金额，可以进行累加），例如订单金额、下单次数等。在DWD层，以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。

注意：DWD层是以业务过程为驱动。DWS层、DWT层和ADS层都是以需求为驱动，和维度建模已经没有关系了。DWS和DWT都是建宽表，按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度。对应着维度表。