维度的基本概念

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为”事实“，将环境描述为”维度“。维度是用来分析事实所需要的多样环境
维度使用主键标示其唯一性，主键有两种，代理键和自然键。代理键是不具有业务含义的键。自然键是具有业务含义的键。

维度的层次结构

连续主从关系的层次。当属性层次被实例化为1一系列维度，而不是单一的维度时，被称为雪花模式。将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。

维度整合

命名规范的统一，表名，字段名等统一。
字段类型的统一
公共代码及代码值的统一。
业务含义相同的表的统一。主要依据高内聚、低耦合的理念，在物理实现中，将业务关系大，源系统影响差异小的表进行整合；将业务关系小、源系统影响差异大的表进行分而治之。通常有如下几种集成方式：
（1）、采用主从表的设计方式。将主要信息放在主表中。将从属信息放在各自的从表中。
（2）、直接合并，将共有信息和个性信息都放在同一个表中。
（3）、不合并，因为源表的表结构及主键等差异很大，无法合并，使用数据仓库里的多个表

水平拆分

不同类型或类别的维度。需要考虑的地方：
扩展性：当源系统或业务发生变化时，通过较少的成本快速扩展模型，保持核心模型的相对稳定性。
效能：在性能和成本方面取得平衡。通过牺牲一定的存储成本、达到性能和逻辑的优化
易用性：模型的可理解性高，访问复杂度低。
维度进行水平拆分时，主要考虑以下依据：
（1）、当维度属性随类型变化较大时，采用方案一，定义一个主维度表用于存放公共属性，同时定义多个子维度，其中包含公共属性外，还包含各自的特殊属性，
（2）、第二个依据是业务的关联程度，两个关联性较低的业务，耦合在一起弊大于利。对模型的稳定性和易用性影响较大。

垂直拆分

在进行维度设计时，依据维度设计的原则，尽可能的丰富维度属性，同时进行反规范化处理。
一是在“水平拆分”中提到的，由于维度分类不同而存在的特殊维度属性，可以通过水平拆分的方式解决该问题，
二是，某些维度属性的来源表产出时间较早。而某些维度属性的来源表产出时间晚。或者某些维度属性热度高，使用频繁，而某些维度使用低，热度低。通过存储的冗余和计算成本的增加，实现了商品主模型的稳定和产出时间的提前。

缓慢变化维

第一种处理方式：重写维度值
第二种处理方式：插入新的维度行。保留历史数据，记录变化前后的维度数据。不能将变化前后的事实归一为变化前或变化后的维度。
第三种处理方式：添加维度列。

快照维表

使用代理键难度大。对ETL的开发和维护成本高
对于缓慢变化维，采用快照的方式。优点是：
（1）、简单而有效，开发和维护成本低
（2）、使用方便，易理解。
缺点是存储的浪费。牺牲存储获取ETL效率的优化和逻辑上的简化。

极限存储

历史拉链存储是指利用维度模型中缓慢变化维的第二种处理方式。通过新增两个时间戳的字段。将天粒度的变更数据记录下来。但是理解有障碍。且随着时间推移，分区数量会极度膨胀。
为解决上述问题，采用极限存储方法。

（1）、透明化，底层拉链存储。上层做一个视图操作。
（2）、分月做历史拉链表，降低分区数

特殊维度

递归层次

按照层次是否固定分为均衡层次结构和非均衡层次结构。例如省市区等属于均衡层次结构。

层次结构扁平化

降低递归层次使用复杂度的方法是：层次结构扁平化。通过建立维度的固定数量级别的属性来实现。对于均衡层次结构，采用扁平化最有效。

行为维度

  • 另一个维度的过去行为，如买家最后一次访问淘宝时间
  • 按照事实行为维度，如买家从年初截止当前的淘宝交易金额。
  • 分组事实行为维度
  • 复杂逻辑事实行为维度

处理方法：
（1）、冗余到现有的维表中
（2）、加工成单独的行为维表
无论哪种方法主要参考以下两个原则：
第一、避免维度过快增长。比如对商品表进行极限存储，如果将商品热度加入现有的商品维表中，则使每日商品变更占比过高
第二、避免耦合度过高，比如卖家主营类目，加工逻辑异常复杂，如果融合进入现有卖家维表中，过多的业务耦合会导致卖家维表刷新逻辑复杂，维度性差，产出延迟等。

多值属性

维表中某个属性字段同时有多个值
处理方法：
（1）、保持维度主键不变，将多值属性放在维度的一个属性字段中，此种方法扩展性好，但是数据使用麻烦。
（2）、保持维度主键保持不变，将多值属性放在维度的多个属性字段中。多值属性字段的具体数量不固定，可以采用预留字段的方式，但是扩展性较差
（3）、维度主键发生变化，一个维度值存放多条记录。延展性好，使用方便，数据量级急剧膨胀

杂项维度

杂项维度是由操作型系统中的指示符或标志字段组合而成，一般不再一致性维度之中。比如淘宝交易的订单交易类型字段
处理方法：
将这些字段建立到一个维表中，而事实表只需要保存一个外键。多个字段的不同取值组成一条记录，生成代理键，存入维表中。并将该代理键保存到相应的事实表字段下。