12、数据仓库维度设计深入解析

数据仓库维度设计深入解析

1. 一致性维度概述

一致性维度是采用星型架构的数据仓库的关键组成部分，无论其具体架构如何。重叠维度也可以实现一致性，但部分设计师倾向于避免这种情况，因为这要求多个流程以相同方式加载等效的维度列。

1.1 一致性维度的重要性

一致性维度是跨主题领域扩展的关键，它允许事实表协同工作以生成强大的报告。通过“跨钻”过程，一致性维度能够实现跨流程分析。

1.2 表示方法

使用矩阵来展示一致性维度是最佳方式，因为交叉关系的数量容易使表格图变得混乱。矩阵可以描述数据集市内或跨数据集市的一致性。

1.3 不同架构下的情况

• 维度数据仓库架构 ：一致性维度是其核心特征，是战略设计工作的一部分。前期的设计工作使各个实现能够独立进行，确保它们上线后能相互配合。
• 企业信息工厂 ：由于存在企业数据仓库，规划一致性的重要性有所降低。不过，数据集市内部的一致性仍然是必要的，跨数据集市的一致性有助于避免创建额外的数据集市来跨越主题领域。
• 独立数据集市 ：通常不具备一致性。但可以通过规划一些在企业范围内具有重要意义的关键维度的一致性，来部分降低相关风险。独立数据集市也可以进行改造以与现有的一致性维度配合使用，但这个过程并不简单。

2. 维度表基础回顾

维度表是强大分析的基础，之前已经学习了很多相关基础知识：
- 维度的引入