数仓解惑：一致性维度和一致性事实

在 Kimball 的维度建模的数据仓库中，关于多维体系结构（MD）有三个关键性概念：总线架构（Bus Architecture），一致性维度（Conformed Dimension），一致性事实（Conformed Fact）。

总线架构

多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫 Multidimensional Architecture（MD），中文一般翻译为“多维体系结构”，也称为“总线架构”（Bus Architecture）。

多维体系结构的创始人是数据仓库领域中最有实践经验的 Kimball 博士。

多维体系结构主要包括后台（Back Room）和前台（Front Room）两部分。后台也称为数据准备区（Staging Area），是 MD架构的最为核心的部件。在后台，是一致性维度的产生、保存和分发的场所，同时，代理键也在后台产生。 前台是MD架构对外的接口，包括两种主要的数据集市，一种是 原子数据集市，另一种是 聚集数据集市。

原子数据集市保存着最低粒度的细节数据，数据以星型结构来进行数据存储。聚集数据集市的粒度通常比原子数据集市要高，和原子数据集市一样，聚集数据集市也是以星型结构来进行数据存储。

前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。

在多维体系结构中，所有的这些基于星型结构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分