德阳网站怎么做seo,网站设置关键字,菏泽网站建设方案,价格网官网文章目录 1. 引言1.1基本概念1.2 维度表定义 2. 设计方法2.1 选择或新建维度2.2 确定维度主维表2.3 确定相关维表2.14 确定维度属性 3. 维度的层次结构3.1 举个例子3.2 什么是数据钻取#xff1f;3.3 常见的维度层次结构 4. 高级维度策略4.1 维度整合维度整合#xff1a;构建… 文章目录 1. 引言1.1基本概念1.2 维度表定义 2. 设计方法2.1 选择或新建维度2.2 确定维度主维表2.3 确定相关维表2.14 确定维度属性 3. 维度的层次结构3.1 举个例子3.2 什么是数据钻取3.3 常见的维度层次结构 4. 高级维度策略4.1 维度整合维度整合构建数据的统一视图4.1 维度拆分 5. 写在最后 在之前的文章中我们已经深入探讨了数据 数据仓库核心揭秘事实表与维度表的角色与区别 和 解锁数据潜能深入理解数据仓库建模及其模型对比 。这两篇文章为我们奠定了数据仓库的基础知识让我们对数仓的架构和模型有了初步的认识。
在本章中我们将聚焦于维度表——维度建模中不可或缺的核心元素。维度表不仅为事实表提供了丰富的上下文信息更是数据仓库查询性能和易用性的关键。本文将带你深入了解维度表的设计要点帮助你构建一个高效、灵活且易于维护的数据仓库。
1. 引言
1.1基本概念
维度表则是用来描述事实的表它提供了分析数据的上下文。维度表通常包含描述性的信息如产品名称、客户信息、时间等。
维度表就是你观察该事物的角度, 维度表就像故事中的背景它包含了描述事实表中数据的上下文信息比如时间、地点、产品、顾客等等这些信息帮助我们理解事实表中的数据。维度表通常描述了事实表中数据的各种属性比如产品的类别客户的地理位置等。
维度表就像是事实表的说明书。它们帮助我们理解事实表中的数字背后的故事。例如我们可能会有一个产品维度表它包含了产品的详细信息
CREATE TABLE Product_Dimension (ProductID INT PRIMARY KEY,ProductName VARCHAR(255),Category VARCHAR(100),SupplierID INT
);在这个产品维度表中ProductID 是产品的唯一标识它与事实表中的 ProductID 相匹配ProductName 和 Category 提供了产品的描述性信息SupplierID 可能与另一个维度表相关联。
具体维度表和事实表的区别可以看这篇文章 数据仓库核心揭秘事实表与维度表的角色与区别
1.2 维度表定义
说回维度表它承载着丰富的描述性信息是连接事实表的桥梁。在维度表中我们能够找到两样宝贵的东西
主键它是维度表的“身份证”一个独特的标签确保了每一行数据的唯一性。描述性属性这些属性是维度表的灵魂它们描绘了维度的细节比如时间的流逝、地点的特色、产品的特性等。
其就像一个精心编排的目录它通过主键来确保每个条目都是独一无二的。这个主键就像是一把钥匙不仅打开了数据的大门还确保了与它相连的任何事实表之间的联系是牢固和完整的。主键有两种类型代理键和自然键它们都是用来标识维度表中的特定条目的。 想象一下代理键就像是图书馆里的索引号它没有特定的业务意义但是它能够确保我们能够快速找到想要的书籍。在数据仓库中代理键通常用来处理那些会随着时间变化的维度比如缓慢变化维。这样即使业务数据发生变化代理键也能保持稳定帮助我们追踪数据的历史。 而自然键则像是书的ISBN号它与书的内容紧密相关具有实际的业务意义。比如对于商品这个维度来说商品的自然键可能是商品ID这个ID在业务中有着明确的含义。
有趣的是对于前台应用系统来说商品ID可能是代理键因为它只是用来标识商品的一个符号。但对于数据仓库系统来说商品ID则变成了自然键因为它代表了商品的实际业务属性。
总的来说无论是代理键还是自然键它们都是数据仓库中不可或缺的部分帮助我们确保数据的准确性和完整性。通过合理地使用这两种键我们可以构建一个既灵活又稳定的数据仓库为业务决策提供强有力的支持。
2. 设计方法
让我们以商品维度表的设计为例一步步揭开维度设计的神秘面纱。
2.1 选择或新建维度
在构建维度表时我们首先需要确保它在数据仓库中的唯一性。这意味着对于商品这一维度整个数据仓库中只能有一个商品维度表以保证数据的一致性和准确性。
2.2 确定维度主维表
维度的主维表表通常是ODS层操作数据存储中的表它与业务系统的表结构保持一致。例如商品表jd_items_info就是商品维度的主维表。
2.3 确定相关维表
数据仓库的设计遵循高内聚低耦合的原则。在确定了主来源表之后我们还需要根据实际的业务需求扩展商品的相关信息。这可能包括类目、所属卖家、所属店铺等维度。 高内聚原则维度表中的属性应该高度相关。 低耦合原则不同维度表之间的属性应该尽量独立。 一致性原则相同含义的属性在不同维度表中应保持一致。 可理解性原则维度表的命名和属性应该易于理解和使用。 2.14 确定维度属性
在主来源表和相关维表的基础上我们开始创建或补充维度属性
生成新的维度属性尽可能地从现有数据中派生出新的维度属性以丰富维度表的内容。文字描述属性提供包含文字描述的属性而不仅仅是编码。例如除了一级类目ID之外还应该包含一级类目名称使得维度表更加易于理解和使用。度量作为维度某些数字度量也可以作为维度属性。例如商品单价既可以作为观察商品价格段的维度也可以在计算平均商品价格时作为事实。沉淀常用字段尽量沉淀出常用和公用的字段如商品状态这通常需要通过上架时间等信息来判断。
通过这样的设计过程我们不仅能够确保维度表的完整性和可用性还能够提升数据仓库的分析能力。
3. 维度的层次结构
3.1 举个例子
以商品维度表为例我们可以看到这样的层次结构
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dw.dw_commodity_jd_items_info_td (product_id INT COMMENT 商品ID,product_name STRING COMMENT 商品名称,product_category STRING COMMENT 商品类目,first_level_category_id INT COMMENT 一级类目ID,first_level_category_name STRING COMMENT 一级类目名称,second_level_category_id INT COMMENT 二级类目ID,second_level_category_name STRING COMMENT 二级类目名称,third_level_category_id INT COMMENT 三级类目ID,third_level_category_name STRING COMMENT 三级类目名称,listing_time TIMESTAMP COMMENT 上架时间
)
COMMENT 商品维度表在这里类目层次清晰地展示了从宏观到微观的划分
一级类目 → 二级类目 → 三级类目
而时间层次则按照时间的流逝由大到小排列
年 → 月 → 季度 → 周 → 天
这种层次结构在什么场景下大放异彩呢答案就是数据钻取。
3.2 什么是数据钻取
数据钻取是一种强大的数据分析技术它包括两个方向的操作
上钻Roll-up减少维度的详细程度从更细的粒度提升到更粗的粒度。例如从每天的数据提升到按季度或年度来查看数据。下钻Drill-down增加维度的详细程度深入到更细的数据粒度。比如从年度数据深入到具体的月份或天。
简单来说如果你想从年份数据中查看更详细的月度或日度数据这个过程就是下钻相反如果你从每天的数据转向查看季度或年度数据那就是上钻。
3.3 常见的维度层次结构
在数据仓库中有几个常见的维度层次结构它们极大地方便了数据钻取操作
日期维度年、月、日、季度等方便按时间序列进行数据分析。地址维度国家、省、市、区等有助于地理空间分析。类目维度如商品的一级、二级、三级类目有助于了解商品的分类和层次。
通过这些层次化的设计维度表不仅仅是数据的存储容器它们成为了数据分析的有力工具帮助我们从不同角度和深度洞察业务的各个方面。
4. 高级维度策略
4.1 维度整合
想象一下如果你的团队成员来自世界各地大家说不同的语言沟通起来肯定费劲。维度整合的目的就是要让大家说同一种“语言”。比如不同系统可能用不同的方式表示用户ID或性别我们的任务就是把它们统一起来这样无论数据来自哪里我们都能轻松识别。
维度整合是数据仓库的核心之一它要求我们将来自不同源系统的维度属性统一起来。这包括统一表名、字段名以及同步公共代码和编码值。例如将不同系统中表示性别的不同代码如1TRUE、0FALSE统一为一个标准。此外我们还可能需要决定是否将具有部分重合字段的表合并或者保持它们独立以避免产生大量空值。
维度整合构建数据的统一视图
维度整合是数据仓库设计中的精妙手法它帮助我们将分散的数据汇聚成一个易于理解和使用的统一视图。
垂直整合集中同一主题的信息
垂直整合就像是将同一主题的不同信息层次叠加起来。以会员数据为例源系统中可能分散着会员的基础信息、扩展信息以及不同平台的会员等级信息等多个表。这些表虽然都关注同一实体——会员但每个表都存储着不同的细节。垂直整合的目的就是将这些分散的信息汇集到一个统一的会员维度模型中让我们对会员的了解更加全面。
水平整合合并不同来源的数据集
水平整合则是将关注不同实体且可能存在交集的数据集进行合并。设想一下一个大型电商平台的数据仓库它可能收集了来自不同购物平台的会员数据。面对这种情况我们需要决定是否将这些数据合并到一个统一的会员表中。
如果选择进行整合我们首先需要检查这些不同的会员数据集之间是否有重叠并相应地进行去重处理。接下来如果不存在重叠我们还需要考虑不同数据集的自然键是否会冲突。如果自然键不冲突我们可以将它们作为整合后表的自然键。如果存在冲突我们可能需要创建一个超自然键将不同来源的自然键合并为一个新的字段。
在实践中一种常见的方法是将不同来源的自然键作为联合主键并在物理实现时将来源字段用作分区字段。这种方法的好处在于它既保留了数据的原始来源信息又提高了数据查询的效率。
4.1 维度拆分
当一张维度表变得太庞大就像一本厚重的电话簿用起来很不方便时我们就需要考虑把它拆分成几张表。这就好比把电话簿按字母顺序分开查找起来就快多了。
拆分的方法有好几种比如我们可以按照商品的类型来拆分普通商品和特殊商品各一张表或者按照属性的使用频率来拆分常用的信息放在一张表不常用的放在另一张表。常见的拆分方法包括 水平拆分在数据层面上根据类别或类型细分维度如将特殊商品和普通商品分别维护在不同的子维度表中。 垂直拆分在维度属性层面上根据属性的重要性、使用频率或稳定性进行拆分。 历史归档对积累的大量过时或不再使用的维度记录进行归档以优化性能和存储。
5. 写在最后
在本章我们像搭积木一样一块块地搭建起对维度表的理解。维度表这个数据仓库里的重要角色其实就是个大目录帮我们把数据整理得井井有条。
首先我们明白了维度表的基本构成它就像个故事背景告诉我们事实表里数字背后的故事。每个维度表都有个独一无二的“身份证”——主键它可能是个没特殊意义的编号也可能是和业务紧密相关的实际ID。
接着我们一步步走进了维度表的设计世界。好比挑选食材做大餐我们得从业务需求出发挑出最合适的维度属性还得考虑怎么让这个大餐更易消化——也就是让数据模型既灵活又易于理解。
我们还聊到了维度表的层次结构这就像是给数据分门别类让我们能从不同的角度看问题无论是时间的流转还是商品的分类都能轻松应对。
最后我们探讨了维度表整合和拆分的高级策略。就像是整理衣橱有时候我们需要把相似的衣服挂在一起有时候又需要把不合季节的衣服收起来。整合和拆分让我们的数据模型更加高效也更适应变化。
通过本章的内容希望你能像拿着一张地图一样对维度表设计有清晰的认识。。
