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一篇文章搞懂数据仓库:三种事实表(设计原则,设计方法、对比)

一篇文章搞懂数据仓库:三种事实表(设计原则,设计方法、对比)

事实表作为数据仓库维度建模的核心,紧紧围绕着业务过程来设 计,通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程,包含了引用的维度 和与业务过程有关的度量。

1、三种事实表概述

事实表有三种类型 : 事务事实表、周期快照事实表累积快照事实表

  • 1.1 事务事实表

也称原子事实表,描述业务过程,跟踪控件或时间上某点的度量事件,保存的是最原子的数据;

个人理解:类似于mysql binlog日志,每一次相关的 change 都记录下来,生成一行新的数据

  • 1.2 周期快照事实表

以一个周期为时间间隔,来记录事实,一般周期可以是每天、每周、每月、每年等;

个人理解:只看某个业务过程,比如订单收货,数据按订单收货时间来切分,周期可以为每天、每月等。

  • 1.3 累积快照事实

用来描述过程开始和结束之间的关键步骤事件,覆盖过程的整个生命周期,通常具有多个日期字段来记录关键时间点;当过程随着生命周期不断变化时,记录也会随着过程的变化而被修改;

个人理解:要看整个生命周期的多个业务过程,比如:创建订单 → 买家付款 → 卖家发货 → 买家确认收货。粒度是一个订单一行数据,创建订单时间,付款时间,发货时间,收货时间,分别作为一个字段,便于计算不同业务过程的时间间隔。

2、三种事实表对比

事务事实表 周期快照事实表 累积快照事实表
时期/时间 离散事务时间点 以有规律的、可预测的 用于时间跨度不确定的不断变化的工作流
日期维度 事务日期 快照日期 相关业务过程涉及的多个日期
粒度 每行代表实体的一个事务 每行代表某时间周期的一个实体 每行代表一个实体的生命周期
事实 事务事实 累积事实 相关业务过程事实和时间间隔事实
事实表加载 插入 插入 插入与更新
事实表更新 不更新 不更新 业务过程变更时更新

3、事实表设计 8 大原则

  • 原则 1:尽可能包含所有与业务过程相关的事实

  • 分析哪些事实与业务过程相关,是设计过程中非常重要的关注点;

  • 在事实表中,尽量包含所有与业务过程相关的事实,即使存在冗余,由于事实通常是数字型,存储开销不会太大;

  • 原则 2:只选择与业务过程相关的事实

  • 如,订单的下单这个业务过程,事实表中不应该存在支付金额这个表示支付业务过程的事实;

  • 原则 3:分解不可加性事实为可加的组件

  • 如,订单的优惠率,应分解为订单原价金额与订单优惠金额两个事实存储在事实表中;

  • 原则 4:在选择维度和事实之前必须先声明粒度

  • 粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次,决定了维度模型的扩展性;

  • 每个维度和事实必须与所定义的粒度保持一致;
  • 设计事实表时,粒度定义越细越好,一般从最低级别的原子粒度开始;

    • 因为原子粒度提供了最大限度的灵活性,可以支持无法预期的各种细节层次的用户需求;
  • 原则 5:在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实

  • 疑问:怎么判断不同事实的粒度是否相同?

    • 粒度为票一级;(实际业务中,一个订单可以同时支付多张票)
    • 票支付金额和票折扣金额,两个事实的粒度为 “票级”,与定义的粒度一致;
    • 订单支付金额和订单票数,两个事实的粒度为 “订单级”,属于上一层订单级数据,与 “票级” 事实表的粒度不一致,且不能进行汇总;
    • 如果,以订单金额和订单票数这两个维度汇总总金额和总票数,会造成大量的重复计算;
  • 原则 6:事实的单位要保持一致

  • 如,订单金额、订单优惠金额、订单运费这 3 个事实,应该采用统一的计量单位,统一为元或者分,以方便使用;

  • 原则 7:对事实的 null 值要处理

  • 原因:在数据库中,null 值对常用数字型字段的 SQL 过滤条件都不生效;如,大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于;

  • 处理:用 0 代替 null ;

  • 原则 8:使用退化维度提高事实表的易用性

  • 事实表中存储各种类型的常用维度信息,较少下游用户使用时关联多个表的操作;

  • 通过退化维度,可以实现对事实表的过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从关系等;

  • 易用性:对事实表,更较少关联操作、过滤查询、控制聚合层次、排序数据、定义主从关系等;

  • 在 Kimball 的维度建模中,通常按照星形模型的方式设计,通过事实表的外键关联专门的维表,这种方式来获取维度,谨慎使用退化维表;这与

大数据

领域的事实表设计不一样;

  • 思路:通过增加冗余存储,减少计算开销,提高使用效率;

4、事实表设计方法

Kimball 的维度模型设计 4 步法:选择业务过程、声明粒度、确定维度、确定事实;

当前的互联网大数据环境,维度模型的设计,是基于 Kimball 的四步维度建模方法进行了更进一步的改进:

  • 第一步:选择业务过程及确定事实表类型

  • 思路:详细分析需求,对业务的整个生命周期进行分析,明确关键的业务步骤,从而选择与需求有关的业务过程;

  • 以实例说明:如何选择业务过程?如何确定事实表类型?

    - 例:淘宝的一个交易订单

1. 分析业务的生命周期:如上图,业务过程通常使用行为动词表示业务执行的活动; 2. 明确关键的业务步骤:该订单流转的业务过程有 4 个:创建订单 → 买家付款 → 卖家发货 → 买家确认收货; 3. 根据业务需求,选择与维度建模有关的业务过程;
- 如,是选择 “买家付款” 这个业务过程,还是选择 “创建订单” 和 “买家付款” 这两个业务过程,具体根据业务情况来定; 4. 根据所选的业务过程确定事实表类型;
- 如,选择 “买家付款” 这个业务过程,则事实表类型应为只包含买家付款这一个业务过程的 “单事务事实表”; - 如,选择了所有 4 个业务过程,并且需要分享各业务过程的时间间隔,则事实表类型应为包含了所有 4 个业务过程的 “累积快照事实表”;

  • 第二步:声明粒度

  • 粒度的作用:

    1. 粒度的声明,意味着精确定义事实表的每一行所表示的业务含义
    2. 明确的粒度能够确保对实表中行的意思的理解不会产生混淆,保证所有的事实按照同样的细节层次记录;
  • 粒度的选择:尽量选择最细级别的原子粒度,以确保事实表的应用具有最大的灵活性;

    1. 灵活性:支持无法预期的各种细节层次的用户需求;
    2. 对于订单级别,粒度可以定义为最细的订单级别;(如,父子订单,事实表的粒度可以定 “子订单级别” ;)
  • 第三步:确定维度

  • 完成了粒度声明,就意味着确定了主键,对应的维度组合以及相关的维度字段也可以确定了;

  • 选择维度的原则:应该选择能够描述清楚

    业务过程所处的环境

    的维度信息;

    • 如,淘宝订单 “付款事务事实表” 中,粒度为 “子订单”,相关的维度有买家、卖家、商品、收货人信息、业务类型、订单时间等;
  • 第四步:确定事实

  • 确定原则:选择与业务过程有关的所有事实,且事实的粒度要与所声明的事实表的粒度一致

  • 思路:可以通过回答 “过程的度量是什么” 来确定;
  • 注意:将不可加性事实分解为可加的组件;(分解的原则:可以通过分解后的可加的属性值,计算得到不可加性事实)

汇总图: 参考文献:阿里巴巴大数据之路

https://cloud.tencent.com/developer/article/2061290

原文博主: 热衷开源的宝藏Boy
原文链接: http://www.fangzengye.com/article/451c0ad19481e7083febdc256a228fcd
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