【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

数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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