KDT#53 给维度添加描述属性

在维度建模时，我们会尽力在维度表中添加描述性的字段。我们在维度表中添加的描述性的属性越多，用户在进行分析和出报表时就会越灵活。在大型的客户维度表中尤其如此。

在进行维度建模时，我们不应该将一些业务逻辑留给分析工具去完成。比如一些经过业务逻辑处理才能得到的派生数据，应该在ETL层就完成，这样才能保证数据的一致性，无论使用任何工具都可以。如果这步在分析工具中完成，不同人有可能会建立起不同的业务逻辑，导致数据的不一致。这段描述中的派生数据其实主要说的是事实表，但象客户维度这样的大维度表也会有同样的数据。

像客户维度这样的可能拥有百万条数据的维度表来说，用户如果提出要跟踪感兴趣的属性的变化的话会比较麻烦。通常的TYPE 2缓慢变化维（slowly changing dimension）技巧在这么大的维度表面前变得不太合适。这时通常会建立微型维度（mini-dimension）来解决这个问题。有关微型维度需要单独写一个日志来进行描述。

还有一个需要给维度添加的描述性属性是聚集好的度量值，比如“去年购买量”等汇总值。这样的值我们在把它放入事实表的同时，也可以把它放到维度表中给用户作为报表的标签项或过滤条件使用。要小心的是在Staging Area汇总这些值时要保证数据的准确性和一致性。这些值也可以进行分组后保存到维度表，因为毕竟离散值对分组等操作不太方便。

总之，我们要尽量在Staging Area把描述性信息准备好，放入维度表，尽量多向维度表添加描述属性，这样有利于用户分析的方便性和一致性。