【云享读书会-数据仓库工具箱】DAY02 Kimball维度建模技术概述

本次讲解的内容概要：

1）维度建模过程

2）EDW总线矩阵

3）事实表基础技术

4）维度表基础技术

一、维度建模过程（过程迭代，逐步求精）

1）需求分析：业务需求理解（BD）和信息系统探索

2）建模研讨：行业领域专家、数据管理人员、模型设计人员（多方参与研讨）

3）维度设计：业务过程选择->粒度声明->确认维度->确认事实

二、数据仓库总线矩阵

1）多个事实表共享维度

2）每一行代表一个业务过程，每一列代表一个一致性的公共维度

三、事实表技术基础

1）可加、半可加、不可加事实

2）空值问题

3）【重点】交易型事实表

     每一行都代表了某个时点所发生的可度量的事件，也称为流水表，事件表

4）【重点】周期快照事实表

     每一行是发生在一个特定周期（日，周，月）内的许多度量事件的汇总

5）【重点】累计快照事实表

     每一行是发生在一个特定周期（日，周，月）内的许多度量事件的汇总

6）无事实事实表

     表示事件是否发生

7）聚集事实表及OLAP立方体

     进行初步的，浅层次的聚集，加速后续BI用户的分析操作

8）联合事实表

     进行横向的多表联合操作，也是为了加速后续的分析操作

四、维度表技术基础

1）维度表的结构

2）维度代理键

3）自然键，持久键和超自然键

4）退化维度

5）反范式化扁平维度

6）多层级维度

7）Flags和Indicator

8）多角色维度

9）雪花维度

10）支架维度