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关于维度建模

原创 Linux操作系统 作者:NinGoo 时间:2019-07-06 09:51:04 0 删除 编辑

Ralph Kimball在《The Data Warehouse Toolkit》一书中,将维度建模的过程归纳为四个步骤:

  • 确定业务流程(Select the business process to model)
  • 确定分析粒度(Declare the grain of the business process)
  • 确定维度(Choose the dimensions that apply to each fact table row)
  • 确定度量(Identify the numeric facts that will populate each fact table row)


一.确定业务流程

这里的流程指的是,公司中的一个具体的商业活动,并且其数据已经通过某种系统收集到源系统中,典型的比如:采购系统,订单系统,出货系统,库存系统等等,这些业务系统已经运行在企业的OLTP数据库上。数据仓库就是在这些OLTP的源数据的基础上来构建。建模应当一步一步来,一个流程一个流程的清理,通过倾听客户的需求,可以确定各个流程建模的优先级。

要注意的是,这里的流程是业务流程,而不是部门流程。不能说这个A部门有个采购系统,B部门也有个采购系统,然后就针对A部门和B部门分别建模。而应该针对采购流程来建模,各部门的采购系统的数据通过ETL汇入到数据仓库的采购模型当中。

二.确定粒度

在选择了某个具体的业务流程后,第二步要做的就是确定粒度。所谓粒度,就是指事实表中存储的数据的汇总程度,比如一个销售系统,事实表中如果存储的是具体的每一笔销售记录,则说它的粒度比较小,如果存储的是每种商品的日销售总额的记录,则粒度相对较大。粒度的选择,决定了数据仓库的规模,也影响着分析查询的计算量。

在数据仓库构建中,可以分两层,一层叫做ODS(Operational Data Storage),存储粒度较小的细节数据,数据仓库则在ODS的基础上,存储粒度较大的汇总数据。

三.确定维度

维度就是分析的角度。比如一个销售系统,从时间的角度,分析一个月那一天的销售量最好?一年中哪一个月的销售量最好?这样就有一个时间维度。从商品的角度,哪一种商品的利润最大?哪一种商品的销量最大?这样就有一个商品的维度。

四.确定度量

度量就是事实表中记录的数字。比如销售系统,事实表按每天的粒度设计,一条数据就代表某种商品一天的销售量,这个销售量就是度量,另外还有商品单价,一天销售总价,等等。度量是分析的基础,简单点讲,数据仓库的一个目的,就是通过不同的维度,对度量进行不同的聚合,得到各种报表。

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