维度表设计原则

本文深入探讨了维度建模的关键原则,包括每个维表的颗粒度设定、公共维表的设计、非键属性的处理、主键的选择、特殊情形的记录以及维度数量的限制。同时,提供了优化查询性能的建议,旨在帮助数据分析师和数据工程师构建高效的数据模型。

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·         每个维表必须有而且只有一个最明细层作为该维表的颗粒度。

·         任何一个维表若被多个事实表使用,该维表应作为公共维表来设计。

·         除非出于性能考虑,否则每一个非键属性应只出现在一张维表里。

·         需要记录属性变化的维的主键应该是使用代理键,并使用具有业务含义,业务用户可识别的代码作为自然键。业务系统自带的代理键不能做为维表的主键。

·         维表应尽量保存业务使用的代码和ID,以及描述信息。

·         维表的主键(代理键)应做为事实表的外键包含在事实表内。

·         每个维表中要有相应的行记录来处理特殊的情形来避免在事实表中置空值。如记录不存在,以及迟到的维记录。

通常情况下,一个维度模型不应该有超过1015个以上的维度,否则需要将维度合并以提升查询性能。

### 设计并创建四个维度表的最佳实践 #### 数据仓库中的维度建模原则 在构建数据仓库时,遵循良好的维度建模原则对于确保系统的可维护性和性能至关重要。为了实现这一点,在详细设计之前应为数据仓库系统指定规范,这主要包括源系统、主题、业务术语、报表等方面的规划[^1]。 #### 维度表的选择与定义 当决定要建立哪些维度表时,应当考虑实际业务需求以及未来可能的变化趋势。通常情况下,会选择那些能够描述事实表中记录特征的数据作为维度字段。例如时间戳可以转换成日期维;产品编号对应到商品维等。 #### SQL Server Management Studio (SSMS) 中的具体操作指南 ##### 创建数据库对象前准备 - **确认服务器连接状态正常** - **选择目标数据库** ##### 编写 T-SQL 脚本以创建维度表结构 下面是一个简单的例子来展示如何利用T-SQL语句在一个名为`AdventureWorksDW`的数据库里创建四张典型的维度表格: ```sql USE AdventureWorksDW; GO -- 创建客户维度表 CREATE TABLE DimCustomer ( CustomerKey INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), FirstName NVARCHAR(50), LastName NVARCHAR(50), EmailAddress NVARCHAR(50), Phone NVARCHAR(25) ); GO -- 创建地理位置维度表 CREATE TABLE DimGeography ( GeographyKey INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), City NVARCHAR(30), StateProvinceCode CHAR(2), CountryRegionCode VARCHAR(3), PostalCode NVARCHAR(15) ); GO -- 创建产品类别维度表 CREATE TABLE DimProductCategory ( ProductCategoryKey INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), CategoryName NVARCHAR(50) ); GO -- 创建销售渠道维度表 CREATE TABLE DimSalesChannel ( SalesChannelKey INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), ChannelDescription NVARCHAR(50) ); GO ``` 上述脚本展示了基本框架下的维度表创建过程,其中包含了必要的约束条件(如主键)。当然,具体的应用场景可能会有所不同,因此还需要根据实际情况调整列名及类型设置。 #### 关于优化建议 考虑到查询效率等因素,在创建索引或者分区策略等方面也需要做出合理安排。比如针对频繁访问的关键字添加非聚集索引可以帮助加速检索速度。
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