??最近在復(fù)習(xí)一些數(shù)據(jù)倉庫和維度建模的知識，之前博客也寫過，那就一起整理一下，對往期內(nèi)容感興趣的同學(xué)可以參考??：

• 鏈接: 數(shù)據(jù)倉庫入門.
• 鏈接: 大數(shù)據(jù)之維度建模中的重要概念.

??廢話不多說，讓我們開始今日份的學(xué)習(xí)吧。

1.數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷史

??數(shù)據(jù)技術(shù)是指通過使用計(jì)算機(jī)和相關(guān)技術(shù)來處理和管理數(shù)據(jù)的一種技術(shù)。數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷程可以追溯到計(jì)算機(jī)的發(fā)明和普及。以下是數(shù)據(jù)技術(shù)的主要發(fā)展歷程：

1. 數(shù)據(jù)存儲和管理
   20世紀(jì)60年代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）出現(xiàn)，這是一種將數(shù)據(jù)存儲在表格中的方式，它以結(jié)構(gòu)化的方式組織數(shù)據(jù)，允許用戶使用SQL語言來查詢和管理數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是一種可靠的數(shù)據(jù)存儲方式，適用于需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢和多表關(guān)聯(lián)查詢的應(yīng)用程序。它的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)管理更加規(guī)范化和高效化，對企業(yè)級數(shù)據(jù)管理具有重要意義。
2. 數(shù)據(jù)挖掘
   20世紀(jì)80年代，數(shù)據(jù)挖掘開始興起。數(shù)據(jù)挖掘是一種通過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏模式的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，做出更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策，對企業(yè)發(fā)展和競爭具有重要意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要用于市場營銷、金融、醫(yī)療、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
3. 數(shù)據(jù)倉庫
   20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉庫開始流行。數(shù)據(jù)倉庫是一種專門設(shè)計(jì)用于存儲和管理企業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫使用ETL（抽取、轉(zhuǎn)換和加載）工具將數(shù)據(jù)從多個(gè)來源匯總到一個(gè)統(tǒng)一的位置，以便企業(yè)能夠更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)使得企業(yè)可以更加高效地利用數(shù)據(jù)，以提高業(yè)務(wù)決策的精確性和效率。
4. 大數(shù)據(jù)
   21世紀(jì)初，隨著互聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類不斷增加。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)開始興起。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括分布式計(jì)算、Hadoop和Spark等技術(shù)，它們可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)使得企業(yè)可以更好地利用數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策。大數(shù)據(jù)技術(shù)主要用于金融、物流、醫(yī)療、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
5. 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
   21世紀(jì)初，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開始成為熱門話題。這些技術(shù)可以幫助人們從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，以便做出更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用于語音識別、圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域。通過使用這些技術(shù)，企業(yè)可以更好地理解和利用數(shù)據(jù)，以便更好地服務(wù)于客戶、提高生產(chǎn)效率、改善運(yùn)營效率等。
6. 數(shù)據(jù)可視化
   數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)通過圖表、圖形、地圖等形式展現(xiàn)出來的過程。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，從而更好地做出決策。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)主要用于企業(yè)數(shù)據(jù)分析、市場營銷、金融等領(lǐng)域。

總的來說，隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)處理和管理的方式也不斷發(fā)展。數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷程可以總結(jié)為：數(shù)據(jù)存儲和管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化。每個(gè)階段都具有重要的意義和應(yīng)用價(jià)值，對企業(yè)和社會的發(fā)展都有著深遠(yuǎn)的影響。

2. 數(shù)據(jù)庫and數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)庫（Database）和數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是兩個(gè)常見的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。他們的定義和用途有所不同。下面是它們的定義和對比：

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫都是非常重要的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，各自有不同的用途和優(yōu)勢。如果你需要存儲和管理實(shí)時(shí)和更新頻率較高的數(shù)據(jù)，可以選擇數(shù)據(jù)庫；如果你需要集成和管理來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的大量歷史數(shù)據(jù)，并支持高效的分析和查詢，可以選擇數(shù)據(jù)倉庫。

3. 數(shù)據(jù)倉庫基本概念

數(shù)據(jù)倉庫是指在企業(yè)或組織中用于集成和存儲數(shù)據(jù)的一種信息系統(tǒng)，它通過對海量數(shù)據(jù)的整合、清洗、轉(zhuǎn)換和提煉，使得決策者可以基于準(zhǔn)確、一致、維度化的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，從而更好地了解業(yè)務(wù)、優(yōu)化決策、提升業(yè)績。下面我將從數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷史、基本概念、定義和應(yīng)用方面對其進(jìn)行詳細(xì)介紹。

3.1 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷史

數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段：

(1) 數(shù)據(jù)庫階段：20世紀(jì)70年代至80年代初期，數(shù)據(jù)管理主要依靠關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，企業(yè)常常使用的是OLTP（Online Transaction Processing，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）系統(tǒng)。這種系統(tǒng)主要是用來支持企業(yè)日常的業(yè)務(wù)操作，是以任務(wù)為導(dǎo)向的。

(2) 決策支持系統(tǒng)階段：80年代末至90年代，企業(yè)開始意識到數(shù)據(jù)的重要性，決策支持系統(tǒng)（DSS）應(yīng)運(yùn)而生。DSS基于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，主要用于幫助決策者進(jìn)行決策分析。這個(gè)時(shí)期，數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大，管理數(shù)據(jù)變得越來越困難。

(3) 數(shù)據(jù)倉庫階段：90年代至今，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，企業(yè)面臨的問題越來越多，數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)倉庫可以通過對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和清洗，提供決策者更為準(zhǔn)確、一致的數(shù)據(jù)，并幫助他們進(jìn)行決策分析。

3.2 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念

(1) 維度：維度是描述一個(gè)事實(shí)所發(fā)生的上下文信息，例如時(shí)間、地點(diǎn)、產(chǎn)品等。

(2) 事實(shí)：事實(shí)是指描述業(yè)務(wù)活動或事件的數(shù)據(jù)，例如銷售額、訂單數(shù)量、庫存量等。

(3) 星型模型：星型模型是一種數(shù)據(jù)倉庫的建模方式，以一個(gè)中心事實(shí)表為核心，圍繞其建立與之關(guān)聯(lián)的維度表，形成星型結(jié)構(gòu)。

(4) 雪花模型：雪花模型是星型模型的一種變體，相比星型模型，雪花模型更加規(guī)范化，采用多個(gè)維度表來表示復(fù)雜的層次結(jié)構(gòu)。

(5) ETL：ETL是抽取、轉(zhuǎn)換、加載（Extract, Transform, Load）的縮寫，指的是數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)處理流程。

3.3 數(shù)據(jù)倉庫的定義

數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)以主題為導(dǎo)向、集成、非易失性、時(shí)間一致的數(shù)據(jù)集合，用于支持企業(yè)決策者進(jìn)行分析、報(bào)表和數(shù)據(jù)挖掘等活動。它通過對企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和清洗，將其轉(zhuǎn)化為可理解、易分析的數(shù)據(jù)，從而為決策者提供決策所需的信息和分析基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、歷史數(shù)據(jù)的集合，它包括多個(gè)來源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被集成到一個(gè)統(tǒng)一的模型中，通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，使得數(shù)據(jù)可以被分析、查詢和報(bào)告。數(shù)據(jù)倉庫的主要目的是為了支持決策，因此它的設(shè)計(jì)和建設(shè)需要遵循一定的原則和方法。

3.4 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用

(1) 企業(yè)決策支持：數(shù)據(jù)倉庫的主要應(yīng)用是支持企業(yè)決策者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、報(bào)表和數(shù)據(jù)挖掘等活動，幫助他們做出更準(zhǔn)確、更快速、更明智的決策。

(2) 業(yè)務(wù)智能：數(shù)據(jù)倉庫可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)中的規(guī)律和趨勢，從而提供更好的服務(wù)和產(chǎn)品，提高企業(yè)的競爭力。

(3) 數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)倉庫提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，可以幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而為企業(yè)的決策和規(guī)劃提供重要的支持。

(4) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)倉庫可以統(tǒng)一不同數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)存儲，從而降低企業(yè)的管理成本和復(fù)雜度。

(5) 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：數(shù)據(jù)倉庫可以通過數(shù)據(jù)清洗和校驗(yàn)等方式，提高企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提高企業(yè)的決策效果和業(yè)務(wù)水平。

4. 維度模型基本概念

維度模型是一種數(shù)據(jù)建模技術(shù)，最初由Ralph Kimball在20世紀(jì)80年代提出。它是一種基于維度和度量的數(shù)據(jù)建模方法，旨在支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能應(yīng)用程序。維度模型的核心概念包括維度、度量、事實(shí)表、維度表和層次結(jié)構(gòu)。

維度：維度是描述業(yè)務(wù)實(shí)體的屬性。比如客戶、產(chǎn)品、地點(diǎn)和時(shí)間等。維度通常是層次結(jié)構(gòu)的，比如時(shí)間維度可以從年到月再到日等多個(gè)級別。在維度模型中，維度用于對度量進(jìn)行分組、篩選、排序等操作，是對度量數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和分析的主要手段。

度量：度量是可以被計(jì)算或度量的業(yè)務(wù)指標(biāo)，比如銷售額、成本、利潤等。度量通常是數(shù)字型的，并且與事實(shí)表中的粒度相對應(yīng)。在維度模型中，度量是最重要的部分，因?yàn)樗鼈兪菙?shù)據(jù)分析和決策的基礎(chǔ)。

事實(shí)表：事實(shí)表是維度模型中最重要的表，它包含度量和外鍵，用于鏈接各個(gè)維度。事實(shí)表的每一行都對應(yīng)一個(gè)特定的業(yè)務(wù)過程，例如銷售訂單或庫存變化等。在維度模型中，事實(shí)表是中心和核心，因?yàn)樗鼈兪撬芯S度的交叉點(diǎn)，也是最終結(jié)果的來源。

維度表：維度表是描述維度的詳細(xì)信息的表，包括維度的屬性和關(guān)系。維度表通常包含外鍵，用于鏈接事實(shí)表。在維度模型中，維度表是提供維度分層結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。

層次結(jié)構(gòu)：維度可以包含多個(gè)層次結(jié)構(gòu)，每個(gè)層次結(jié)構(gòu)都由多個(gè)級別組成。例如，時(shí)間維度可以包含年份、月份、日期等多個(gè)級別。層次結(jié)構(gòu)提供了維度數(shù)據(jù)的不同視角和維度分層結(jié)構(gòu)的支持。

星型模型、雪花模型和星座模型是維度模型中常見的三種類型，它們都有各自的優(yōu)點(diǎn)和適用場景。

• 星型模型
  星型模型是維度模型中最簡單、最常見的一種。它由一個(gè)事實(shí)表和多個(gè)維度表組成，事實(shí)表與維度表通過外鍵關(guān)聯(lián)。這種模型的特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡單，易于理解和維護(hù)，查詢性能也較高。通常適用于數(shù)據(jù)量不太大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單的場景，如企業(yè)管理、日常統(tǒng)計(jì)等。
• 雪花模型
  雪花模型是在星型模型基礎(chǔ)上發(fā)展而來，它通過規(guī)范化維度表來減少冗余數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的一致性和可維護(hù)性。具體來說，雪花模型中的維度表包含多個(gè)維度表，這些維度表通過外鍵關(guān)聯(lián)形成層級結(jié)構(gòu)。這種模型的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更規(guī)范，可以避免冗余數(shù)據(jù)，但是查詢復(fù)雜度也更高。通常適用于數(shù)據(jù)量較大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的場景，如金融、醫(yī)療等。
• 星座模型
  星座模型是一種將多個(gè)星型模型集成在一起的方法，它允許不同的星型模型之間共享維度表，從而減少冗余數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)復(fù)雜度。這種模型的特點(diǎn)是可以支持多維度、多層次的查詢分析，能夠適應(yīng)復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求。通常適用于數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜度高、查詢要求多維度和多層次的場景，如大型企業(yè)、電商等。

5. 事實(shí)表的設(shè)計(jì)

在維度模型中，事實(shí)表是最重要的組成部分之一。它存儲了業(yè)務(wù)事件的度量值，如銷售金額、銷售數(shù)量、利潤等。在事實(shí)表的設(shè)計(jì)過程中，需要考慮以下幾個(gè)方面：

1. 選擇度量值
   事實(shí)表的度量值應(yīng)該選擇那些最能反映業(yè)務(wù)事件的重要性的值，這些值應(yīng)該具有可度量性和可比性。在選擇度量值時(shí)，需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)可用性進(jìn)行評估。
2. 建立主鍵
   每個(gè)事實(shí)表都應(yīng)該有一個(gè)唯一的主鍵，它用于將事實(shí)表與其他表進(jìn)行關(guān)聯(lián)。在設(shè)計(jì)主鍵時(shí)，通常需要考慮將一個(gè)或多個(gè)維度鍵和日期鍵組合在一起作為主鍵。
3. 建立外鍵
   事實(shí)表需要與一個(gè)或多個(gè)維度表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這可以通過建立外鍵實(shí)現(xiàn)。外鍵是一個(gè)指向維度表的鍵，它與事實(shí)表中的主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián)。外鍵的建立可以使用數(shù)據(jù)庫的關(guān)系約束實(shí)現(xiàn)。
4. 選擇粒度
   粒度是指事實(shí)表中數(shù)據(jù)記錄的層次。在選擇粒度時(shí)，需要考慮業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)可用性。一般來說，粒度應(yīng)該越細(xì)越好，這樣可以獲得更詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
5. 設(shè)計(jì)聚合
   事實(shí)表中的數(shù)據(jù)通常需要聚合才能提供更有用的分析結(jié)果。在設(shè)計(jì)聚合時(shí)，需要考慮到查詢的復(fù)雜度和性能。聚合可以在ETL階段中預(yù)先計(jì)算，也可以在查詢時(shí)進(jìn)行計(jì)算。

綜上所述，事實(shí)表的設(shè)計(jì)需要考慮業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)可用性、性能和復(fù)雜度等方面。設(shè)計(jì)好的事實(shí)表可以提供有用的分析結(jié)果，幫助企業(yè)做出更好的決策。

在維度建模中，事實(shí)表通?？梢苑譃槿N類型：

1. 事務(wù)性事實(shí)表
   事務(wù)性事實(shí)表存儲了每個(gè)業(yè)務(wù)事件的每個(gè)事實(shí)的明細(xì)數(shù)據(jù)，例如每個(gè)訂單的每個(gè)產(chǎn)品的銷售數(shù)量和銷售金額等。它通常是一個(gè)細(xì)粒度的表，記錄了具體的操作信息，是數(shù)據(jù)倉庫中最基礎(chǔ)的表之一。事務(wù)性事實(shí)表通常會被用于執(zhí)行詳細(xì)級別的數(shù)據(jù)分析和報(bào)告。
2. 周期性快照事實(shí)表
   周期性快照事實(shí)表記錄了某一時(shí)刻（通常是每天）的快照數(shù)據(jù)，通常包括一組度量值，例如某個(gè)產(chǎn)品的庫存數(shù)量、銷售數(shù)量、成本等。周期性快照事實(shí)表記錄了數(shù)據(jù)倉庫中的歷史信息，可以幫助企業(yè)進(jìn)行歷史趨勢分析和預(yù)測。相對于事務(wù)性事實(shí)表，周期性快照事實(shí)表通常包含更少的行，但是每行包含更多的列。
3. 累積快照事實(shí)表
   累積快照事實(shí)表記錄了一個(gè)業(yè)務(wù)過程中的多個(gè)狀態(tài)的數(shù)據(jù)，通常包含多個(gè)時(shí)間戳和一組度量值。例如，一個(gè)銀行賬戶的狀態(tài)可以包括賬戶的開戶日期、最近的賬單日期、賬戶余額等信息。累積快照事實(shí)表通常包含多個(gè)日期列，可以記錄不同狀態(tài)下的度量值。與周期性快照事實(shí)表相比，累積快照事實(shí)表可以更好地反映業(yè)務(wù)過程中的變化和狀態(tài)的演化。

三者的優(yōu)劣勢：

5. 維度表的設(shè)計(jì)

在維度建模中，維度表用于描述業(yè)務(wù)事實(shí)的上下文信息，通常包含了業(yè)務(wù)過程中重要的維度屬性信息，例如時(shí)間、地點(diǎn)、產(chǎn)品、客戶等。維度表的設(shè)計(jì)需要考慮以下幾個(gè)方面：

• 確定維度表的主鍵：維度表的主鍵用于唯一標(biāo)識每個(gè)維度實(shí)例，通常使用一個(gè)單一的自然鍵或復(fù)合鍵來定義。例如，在時(shí)間維度表中，可以使用日期作為主鍵，或者使用多個(gè)字段（例如年、月、日）組合成一個(gè)復(fù)合鍵。
• 定義維度屬性：維度表應(yīng)該包含與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的所有維度屬性，這些屬性通常用于分組、過濾和排序。例如，在產(chǎn)品維度表中，可以包含產(chǎn)品名稱、描述、價(jià)格、制造商等屬性。
• 確定維度層次結(jié)構(gòu)：維度表可以根據(jù)維度屬性之間的關(guān)系組織成層次結(jié)構(gòu)，例如，在時(shí)間維度表中，可以使用年份、季度、月份、日期等層次結(jié)構(gòu)。維度層次結(jié)構(gòu)可以方便用戶進(jìn)行匯總和細(xì)分分析。
• 處理缺失和未知的數(shù)據(jù)：維度表中的屬性值可能存在缺失或未知的情況，需要采取適當(dāng)?shù)姆绞絹硖幚磉@些情況，例如使用默認(rèn)值、空值或未知值等。同時(shí)，需要定義一些未知值的標(biāo)識符，以便在數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行識別和處理。
• 考慮維度表的性能：維度表的性能對數(shù)據(jù)分析的效率和響應(yīng)時(shí)間有重要影響。因此，需要考慮如何優(yōu)化維度表的設(shè)計(jì)，例如通過索引和聚集等方式提高查詢性能，或者通過分區(qū)和劃分等方式提高數(shù)據(jù)加載和查詢效率。

在維度表的設(shè)計(jì)中，需要充分理解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特征，通過合理的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，可以支持更高效和精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和報(bào)告。

維度變化的處理方式：
在維度建模中，維度表中的維度屬性可能隨著時(shí)間或業(yè)務(wù)需求的變化而發(fā)生變化。為了保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和一致性，需要采取適當(dāng)?shù)姆绞絹硖幚砭S度變化。通常有以下幾種方式：

1. 慢變化維度（Slowly Changing Dimension，SCD）：對于維度屬性變化較慢的情況，可以采用慢變化維度的方式來處理。這種方式將維度屬性分為多個(gè)版本，每個(gè)版本對應(yīng)一個(gè)時(shí)間段。在新版本出現(xiàn)之前，舊版本的數(shù)據(jù)會被保留下來，并在查詢時(shí)根據(jù)時(shí)間范圍選擇合適的版本。SCD通常分為三種類型：

• SCD Type 1：重寫（Overwrite）歷史數(shù)據(jù)，直接用新值覆蓋舊值，不保留歷史信息。
• SCD Type 2：添加新行（Add new row），在維度表中新增一行，保留歷史信息。
• SCD Type 3：增加新屬性（Add new attribute），在維度表中增加新的屬性列，但仍保留原有的屬性值。

2. 快變化維度（Rapidly Changing Dimension，RCD）：對于維度屬性變化頻繁的情況，SCD的方式可能會導(dǎo)致維度表的數(shù)據(jù)量急劇增加，影響查詢性能。此時(shí)可以采用快變化維度的方式，只保留當(dāng)前最新的屬性值，而歷史值則存儲在事實(shí)表中。
3. 無限制變化維度（Unlimited Changes Dimension，UCD）：對于一些維度屬性的變化沒有固定的規(guī)律和模式，無法采用SCD或RCD的方式來處理。此時(shí)可以采用最簡單的方式，即每次變化都新增一行記錄，保留歷史信息，但會增加維度表的數(shù)據(jù)量。

各種方式的比較：
在維度建模中，維度表中的維度屬性可能隨著時(shí)間或業(yè)務(wù)需求的變化而發(fā)生變化。為了保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和一致性，需要采取適當(dāng)?shù)姆绞絹硖幚砭S度變化。通常有以下幾種方式：

慢變化維度（Slowly Changing Dimension，SCD）：對于維度屬性變化較慢的情況，可以采用慢變化維度的方式來處理。這種方式將維度屬性分為多個(gè)版本，每個(gè)版本對應(yīng)一個(gè)時(shí)間段。在新版本出現(xiàn)之前，舊版本的數(shù)據(jù)會被保留下來，并在查詢時(shí)根據(jù)時(shí)間范圍選擇合適的版本。SCD通常分為三種類型：
SCD Type 1：重寫（Overwrite）歷史數(shù)據(jù)，直接用新值覆蓋舊值，不保留歷史信息。
SCD Type 2：添加新行（Add new row），在維度表中新增一行，保留歷史信息。
SCD Type 3：增加新屬性（Add new attribute），在維度表中增加新的屬性列，但仍保留原有的屬性值。
快變化維度（Rapidly Changing Dimension，RCD）：對于維度屬性變化頻繁的情況，SCD的方式可能會導(dǎo)致維度表的數(shù)據(jù)量急劇增加，影響查詢性能。此時(shí)可以采用快變化維度的方式，只保留當(dāng)前最新的屬性值，而歷史值則存儲在事實(shí)表中。

無限制變化維度（Unlimited Changes Dimension，UCD）：對于一些維度屬性的變化沒有固定的規(guī)律和模式，無法采用SCD或RCD的方式來處理。此時(shí)可以采用最簡單的方式，即每次變化都新增一行記錄，保留歷史信息，但會增加維度表的數(shù)據(jù)量。

不同的維度變化方式適用于不同的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)特征，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇和設(shè)計(jì)。在處理維度變化時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)一致性、查詢性能和維護(hù)成本等方面的因素，并采取適當(dāng)?shù)膬?yōu)化措施來提高維度表的效率和準(zhǔn)確性。

需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特征來選擇適合的方式來處理維度變化。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會采用多種方式的組合來處理不同的維度屬性。例如，對于一個(gè)維度表，可以采用SCD Type 1來處理部分固定不變的屬性，采用SCD Type 2來處理較為穩(wěn)定但會發(fā)生變化的屬性，采用UCD來處理變化頻繁的屬性，以此來達(dá)到優(yōu)化查詢性能、保證數(shù)據(jù)一致性和降低維護(hù)成本的目的。

6. 元數(shù)據(jù)管理

元數(shù)據(jù)是指描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)倉庫中使用的各種數(shù)據(jù)對象、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)規(guī)則、數(shù)據(jù)流程、數(shù)據(jù)質(zhì)量等信息。在數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)管理非常重要，可以幫助用戶更好地理解和使用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信度，同時(shí)也可以提高數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)和維護(hù)效率。

根據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，元數(shù)據(jù)可以分為不同的類型。下面是常見的元數(shù)據(jù)分類：

1. 技術(shù)元數(shù)據(jù)：指描述數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)信息，如數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)、數(shù)據(jù)倉庫中使用的軟件和硬件、數(shù)據(jù)倉庫的部署方式等。技術(shù)元數(shù)據(jù)主要用于數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)和管理，可以幫助開發(fā)人員更好地理解和管理數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)細(xì)節(jié)。
2. 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)：指描述數(shù)據(jù)倉庫中存儲的業(yè)務(wù)信息，如業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)過程、業(yè)務(wù)流程等。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要用于業(yè)務(wù)人員和管理人員使用，可以幫助他們更好地理解和使用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，從而支持業(yè)務(wù)決策和管理。
3. 數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)：指描述數(shù)據(jù)本身的信息，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)格式等。數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)主要用于數(shù)據(jù)的管理和維護(hù)，可以幫助開發(fā)人員更好地管理數(shù)據(jù)的定義、使用和維護(hù)。
4. 運(yùn)營元數(shù)據(jù)：指描述數(shù)據(jù)倉庫中的運(yùn)營信息，如數(shù)據(jù)倉庫的使用情況、數(shù)據(jù)查詢情況、數(shù)據(jù)質(zhì)量情況等。運(yùn)營元數(shù)據(jù)主要用于數(shù)據(jù)倉庫的運(yùn)營和管理，可以幫助管理人員更好地了解數(shù)據(jù)倉庫的使用情況和數(shù)據(jù)質(zhì)量情況，從而支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫的運(yùn)營和維護(hù)。

不同類型的元數(shù)據(jù)可以使用不同的管理方式進(jìn)行管理。例如，技術(shù)元數(shù)據(jù)可以使用文本文件、數(shù)據(jù)庫、元數(shù)據(jù)倉庫等方式進(jìn)行管理；業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)可以使用業(yè)務(wù)規(guī)則管理工具、業(yè)務(wù)流程管理工具等方式進(jìn)行管理；數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)可以使用數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)模型工具等方式進(jìn)行管理；運(yùn)營元數(shù)據(jù)可以使用運(yùn)營監(jiān)控工具、數(shù)據(jù)質(zhì)量工具等方式進(jìn)行管理。需要根據(jù)不同的元數(shù)據(jù)類型和具體的業(yè)務(wù)需求來選擇適合的管理方式。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-430906.html

7. 參考

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