维度建模过程相关概念

1. 收集业务需求与数据实现

  开始维度建模工作前，项目组需要通过与业务代表交流，理解业务需求（包括关键性能指标、商业问题、决策制定过程等），同时，与源系统专家交流数据实际情况，分析数据访问、及分析可行性。

2. 协作维度建模研讨

  维度模型应该由主题专家与企业数据管理代表合作设计而成。工作由数据建模者负责，但模型应该通过与业务代表开展一系列高级别交互讨论而获得，而不应该由不懂业务需求的人来设计。

3. 四步骤维度设计过程

  维度模型设计期间主要涉及4个主要的决策：
  (1) 选择业务过程；
  (2) 生命粒度；
  (3) 确认维度；
  (4) 确认事实；
  要回答上述问题，需要考虑业务需求以及底层数据源。按照业务过程、粒度、维度、事实声明的流程，确定表明和列名、示例领域值以及业务规则，业务数据管理者必须参与详细的设计活动，以确保涵盖正确的业务。

4. 业务过程

  业务过程是组织完成的操作型活动，多数事实表都会关注某一业务过程的结果。过程的选择是非常重要的，因为它定义了他特定的设计目标以及对粒度、维度、事实的定义。每个业务过程对应企业数据仓库总线矩阵的一行。

5. 粒度

  在选在维度或事实前必须声明粒度，且每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。在所有维度设计中强制实行一致性是保证BI应用性能和易用性的关键。
  在从给定的业务过程获取数据时，原子粒度是最低级别的粒度。我们强烈建议从原子粒度的数据开始设计，因为只有原子粒度数据能够承受无法预期的用户查询。

6. 描述环境的维度

  维度提供围绕某一业务过程事件所设计的“谁、什么、何时、何处、为什么、如何”等背景。维度表是数仓的灵魂，因其包含确保DW/BI系统能够被用作业务分析的入口和描述性标识。

7. 用于度量的事实

  事实是来自业务过程事件的度量，基本上都是以数量值表示。一个事实表行与按照事实表粒度描述的度量事件之间存在一对一关系，因此事实表对应一个物理可观察的事件。

8. 维度模型

  维度模型对数据关系发生变化具有灵活的适应性。当发生以下变化时，不需要改变现存的BI查询或应用：
  当事实与存在的事实表粒度一致时，可以创建新列；
  通过建立新的外键列，可以将维度关联到已经存在的事实表上；
  可以在维度表上通过建立新列添加属性；
  可以使事实表的粒度更原子化，方法是在维度表上增加属性，然后以更细的粒度重置事实表；

事实表技术术语

1. 事实表结构

  事实表的设计完全依赖于物理活动，不收可能产生的最终报表的影响。除数字度量外，事实表总是包含外键，用于关联与之相关的维度，也包含可选的退化维度键和时间戳。查询请求的主要目标是基于事实表开展计算和聚集操作。

2. 可加、半可加、不可加事实

  最灵活、最有用的事实是完全可加的，可加事实可以按照与事实表关联的任何维度汇总。
  半可加事实可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。“差额”是常见的半可加事实，除了时间维度外，可以跨所有维度进行加法操作。
  最后，一些事实是完全不可加的，例如“比率”。对非可加事实，一种好的方法是，存储非可加事实的完全可加分量，并在计算出最终的非可加事实前，将这些分量汇总到最终的结果集合中。

3. 事实表中的空值

  事实表中可以存在空度量值，然而，事实表中的外键不能存在空值。一旦遇到外键（维度）未知或无法应用的情况，需要用默认值（代理键）而不是空值填充。

4. 一致性事实

  如果需要比较或计算不同事实表中的度量值，则必须保证这些事实表的定义是一致的，如果它们不兼容，则应该有不同的命名用于告诫用户和BI应用。

5. 事务事实表

  事务事实表的一行对应空间或时间上某点的度量事件，仅当存在度量时才会建立行。它总是包含一个与维度表关联的外键，也可能包含精确的时间戳和退化维度键。度量数字事实必须与事务粒度保持一致。

6. 周期快照事实表

  周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期，如某天、周、月的多个度量事件。粒度是周期性的，而不是个体事务。这些事实表的外键是均匀的，即使周期内没有活动发生，也会在事实表中为每个事实插入包含0或空值的行。

7. 累积快照事实表

  累积快照事实表的行汇总了发生在过程开始和结束之间可预测步骤内的度量事件。管道或工作流过程（例如，订单）具有定义的开始点，标准中间过程，定义的结束点，它们在此类事实表中都可以被建模。

8. 无事实的事实表

  无事实事件的存在是为了记录一些列某一时刻发生的多为实体。如，在给定的某天发生的学生参加课程事件，本身没有度量，但记录了事件的多维外键。

9. 聚集事实表

  聚集事实表是对原子粒度事实表数据进行简单的数字化上卷操作，目的是为了提高查询性能。

10. 合并事实表

  通常，来自多个业务过程的，以相同粒度表示的事实可以合并为一个单一的合并事实表，这样做会增加ETL的负担，但降低了BI应用的分析代价。合并事实表特别适合那些经常需要共同分析的多过程度量。