維度處理-資料倉儲-讀書筆記(四)

資料倉儲中如何使用一致性維度整合

一致性維度
1，當不同的維度表的屬性具有相同的列名和領域內容時候，稱為維度具有一致性
2，有利於不同事實表的合併到同一報表中去
3，在一致性維度的前提下，可以被所有事實表複用
4，可以保證分析結果的一致性且減少開銷

縮減維度
場景一：當構建聚集事實表需要縮減上卷維度
場景二：商業過程自然的獲取粒度級別較高的資料
場景三：兩個維度具有同樣粒度級別的細節資料，但是其中一個僅表示行的部分子集

跨表鑽取
1，當兩個表包含相同的一致性屬性時候，使不同的查詢能夠針對兩個或者更多的事實表進行查詢

價值鏈
1，區分與組織中主要業務過程的自然流程。是對商業活動過程的重新整合和組裝。同一組織下的同一個業務過程，對於不同的角色價值鏈不同，例如：銷售商的價值鏈包括：購買、庫存、零售額等；分類賬價值鏈包括：預算編制、承付款項、付款等。
2，儘量為每個過程至少建立一個原子事實表

企業資料倉儲匯流排架構
通過關注業務過程將DW／BI規劃過程分解為可管理的模組，通過重用跨不同過程的標準化一致性維度釋出實現整合

企業資料倉儲匯流排矩陣
是用於設計並與企業資料倉儲匯流排架構互動的基本工具。矩陣的行代表業務過程，列表示維度，點表示維度與給定的業務過程是否存在關聯關係。

匯流排矩陣實現細節
是一個更加細粒度化的匯流排矩陣，其中擴充套件每個業務過程行以展示特定事實。

機會／利益相關方矩陣
用於區分哪些業務過程分組應該與過程中心行相關

資料倉儲如何處理緩慢變化維度屬性

SCD全稱：Slowly Changing Dimension
SCD0：原樣保留
維度值屬性不會發生變化，事實表以原始值分組。例如：客戶的原始的信用卡積分或者永續性識別符號 如身份證

SCD1：重寫
原來的屬性值被新值覆蓋。
特點：
1，總是反應最近的狀態。此技術破壞了歷史情況。
2，易於實現且不需要建立額外的維度行，但是會影響聚集事實或者OLAP多維資料庫重新計算

SCD2：增加新行
在維度表中增加新行，新行採用修改的屬性址
特點：
1，維度表主鍵更具有一般性，不能是自然鍵或者是持久鍵
2，增加新行時候，分配一個新的主代理鍵，作為所有事實表的外來鍵，直到產生新的維度鍵

3，通常我們還會有其餘的設計方式去處理SCD2，但是圖中的方式是管理、操作最簡單的方式

SCD3：增加新屬性
在維度上增加新屬性以儲存原來的值，新屬性的變化通過SCD1方式處理
增加新列，此種方式不太常用。

SCD4：增加微型維度
當維度中的一組屬性快速變化並劃分為微型維度時候使用
微型維度需要自己的唯一主鍵。其主鍵從相關的事實表中獲取

SCD5：增加微型維度以及型別1支架
對於精確儲存歷史屬性值，按照當前屬性值，增加報表的歷史事實。
SCD5建立在SCD4基礎上，並嵌入SCD1應用基維度中的微型維度

SCD6：增加型別1屬性到型別2維度
也儲存歷史和當前維度屬性值。SCD6建立在SCD2的基礎上，同時嵌入維度行當前型別1版本。
在此環境中，當屬性發生變化時候，SCD1屬性由系統自動重寫與特定持久鍵關聯的所有行

SCD7：雙型別1和型別2維度
支援現在和過去的混合技術。
通過SCD1僅僅展示最新屬性值。通過SCD2展示最新歷史概要。維度的持久鍵和代理鍵需要同時存在事實表上。

資料倉儲如何處理維度層次關係

固定深度位置的層次
是多對一關係的一種。最容易理解和查詢的層次關係，提供可預測的、快速的查詢效能。
需要深度確定，命名穩定

輕微參差不齊
沒有固定的層次深度，但層次深度有限。一般嘗試確定最大深度，然後基於業務規則放置屬性

具有層次橋接表的參差不齊／可變深度層次
深度不確定的層次非常難以建模。可以通過橋接的方式建模參差不齊的層次。橋接表對每個可能的路徑保留一行，確保能夠遍歷所有層次的形式

具有路徑字元屬性的可變深度層次
通過使用路徑字元屬性，以避免使用橋接表表示可變深度層次。對維度中的每行的路徑字元屬性嵌入特定的文字字元，包含從高層次到特定維度行所描述節點的完整路徑描述。
缺陷：
1，不能確保其他層次快速替換
2，無法保證共享自身層次
3，當層次發生變化，可能需要重新標記整個層次

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歷史文章

資料倉儲-概述-讀書筆記一
資料倉儲-DW/BI架構對比-讀書筆記二
資料倉儲-事實表/維度表技術-讀書筆記三

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參考資料

資料倉儲工具箱

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