维度表设计注意事项

1、什么是维度表?

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”。
维度表包含了事实表中指定属性的相关详细信息,最常用的维度表有日期维度、城市维度等。

例如:日期维表:

num 字段名 字段中文名 描述 数据类型
1 date 日期 日期 yyyMMdd格式 bigint
2 week 星期,数字型 星期,数字型 0-6 bigint
3 week_cn 星期中文名 星期中文名 星期一…… string
4 year_weeks 一年中的第几周 一年中的第几周 1 2 3…… bigint
5 mon_dt 本周周一日期 本周周一日期 bigint
6 sun_dt 本周周日日期 本周周日日期 bigint
7 month 年月 年月,yyyyMM格式 bigint
8 month_short 月份简写 月份简写,MM格式1~12 bigint
9 month_cn 月份中文名 月份中文名 一月…… string
10 quarter 季度 季度,yyyyQ1\2\3\4 string
11 quarter_short 季度 数字型 季度 数字型 1-4 bigint
12 quarter_cn 季度中文名 季度中文名 第一季度…… string
13 year 年份 年份,yyyy格式 bigint

2、维度表设计原则

维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等,我们在进行维度表设计时,应当提前考虑:

(1)维度属性尽量丰富,为数据使用打下基础

比如淘宝商品维度有近百个维度属性,为下游的数据统计、分析、探查提供了良好的基础。

(2)给出详实的、富有意义的文字描述

属性不应该是编码,而应该是真正的文字。在阿里巴巴维度建模中, 一般是编码和文字同时存在,比如商品维度中的商品 ID 和商品标题、 类目 ID 和 类目名称等。 ID 一 般用于不同表之间的关联,而名称一般用 于报表标签

(3)区分数值型属性和事实

数值型宇段是作为事实还是维度属性,可以参考字段的一般用途。 如果通常用于查询约束条件或分组统计,则是作为维度属性;如果通常用于参与度量的计算, 则是作为事实。比如商品价格,可以用于查询约 束条件或统计价格区间 的商品数量,此时是作为维度属性使用的;也可 以用于统计某类目 下商品的平均价格,此时是作为事实使用的。另外, 如果数值型字段是离散值,则作为维度属性存在的可能性较大;如果数 值型宇段是连续值 ,则作为度量存在的可能性较大,但并不绝对,需要 同时参考宇段的具体用途。

(4)沉淀出通用的维度属性,为建立一致性维度做好铺垫

有些维度属性获取需要进行比较复杂的逻辑处理,有些需要通过多表关联得到,或者通过单表 的不同宇段混合处理得到,或者通过对单表 的某个字段进行解析得到。此时,需要将尽可能多的通用的维度属性进 行沉淀。一方 面,可以提高下游使用的方便性,减少复杂度;另一方面,可以避免下游使用解析时由于各自逻辑不同而导致口径不 一致。

(5)退化维度(DegenerateDimension)

在维度类型中,有一种重要的维度称作为退化维度。这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念,它对理解维度建模有着非常重要的作用,退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。

(6)缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions)

维度的属性并不是始终不变的,它会随着时间的流逝发生缓慢的变化,这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维(SCD),缓慢变化维一般使用代理健作为维度表的主健。

缓慢变化维的三种处理方式:

① TYPE1 直接覆盖原值
适用于:不看历史数据,简单粗暴

② TYPE2 拉链表
需要在维度行再增加三列:有效日期、截止日期、行标识(可选)。
在旧的一行数据增加关链时间(end_date),新的一行数据增加开链时间和**关链时间,**多条数据加起来是一个完整的时间周期。

③ TYPE3 增加属性列
保留老字段,把新增的属性放到新的字段。比如 department 变成 old_department and new_department.

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