搭建数据仓库第07篇：逻辑建模–4–维度建模核心之一致性维度

目录

• 前言
• What一致性维度
• When一致性维度
• Where一致性维度
• How一致性维度
• Why一致性维度
• 小结

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前言

上一篇提到了数据仓库建设中的维度建模方法，了解了总线架构的基础是一致性维度。本篇将具体的总结一致性维度的5W问题。

 

What一致性维度

维度一直是大家所熟知的，但是前面加上了“一致性”之后便成了数据仓库特有的一类维度表，其实一致性维度在表结构和属性都没有本质的区别，有一点的差异是数据仓库的星型模型会使得维度表有一定的冗余。那么一致性体现在哪里呢： 维度共享性。共享性体现在整个平台或整个部门共用维度，而不仅仅只是单纯某个业务单独使用。 一般的维度并没有把共享性作为一个共性的标准。然而在维度建模中，一致性维度将作为重心来做。数据仓库70%的工作量和复杂度是用在构建一致性维度。一致性维度将作用于数据仓库和数据集市甚至是OLAP。

 

When一致性维度

一致性维度的构建是先于事实表的构建的，但又不是在构建完成一致性维度之后才开始构建事实表，在构建的过程中肯定会有一定的调整。当在构建事实表的时候如果遇到了比较复杂和困难的问题的时候，也要考虑一致性维度构建的是不是合理。

 

Where一致性维度

90%+的维度表是直接从ODS层进行ETL建设成的，一般都是业务的基本描述信息，这一过程是在数据缓冲区来做，输出在数据仓库DW层的最底部。还有一些维度的信息或者属性需要建立在数据集市的基础上，一般是用来做分析的指标或者标签，这个时候需要用集市层的汇总数据来打维度的标签，比如商户的标签。这样的维度信息需要回传到原有的维度表。

 

How一致性维度

首先用过对业务过程进行梳理，将业务过程所携带的维度信息整理出来生成总线矩阵。一般情况同属一个价值链的业务过程的维度信息大致相同。然后是针对每个维度逐一审核相关的业务过程，对各个业务过程的维度值进行标准化。之后是对不同的业务的维度信息进行汇总，选择或者生成主键。最后设计维度表，并进行适当的迭代更新。

 

Why一致性维度

首先是容易管理，一致性维度不仅规范化，而且大大减少维度表的数量。其次是容易使用，同一主题或者实体的维度表单一，容易获取和使用。所有的事实共享同样的维度，容易进行交叉计算。

 

小结

也许会认为维表都是小表，随便创建没有关系。想想公司里面无穷无尽的维度表出现在你面前的时候，当同一个实体的名字出现在很多很多的维表中的时候，是不是感觉根本不知道这么多维表是干嘛用的，怎么来用的。

一致性维度的建设不仅能够规范化维度模型，大大减少凌乱的维表，而且一旦建设好了一致性维度，那么后面的DW和DM层建设将游刃有余。