数仓|大数据时代,维度建模过时了吗?

20世纪80年代末期，数据仓库技术兴起。自Ralph Kimball 于1996 年首次出版The Data Warehouse Toolkit(Wiley)一书以来，数据仓库和商业智能(Data Warehousing and Business Intelligence, DW/BI)行业渐趋成熟。Kimball提出了数据仓库的建模技术–维度建模(dimensional modelling),该方法是在实践观察的基础上开发的。虽然它不基于任何理论，但是在实践中却非常成功。维度建模被视为设计数据仓库和数据集市的主要方法，对数据建模和数据库设计学科有着重要的影响。时至今日，维度建模依然是构建数仓首选的数据建模方法，但是随着技术的发展，获取超强的存储与计算能力的成本会变得很廉价。这在无形之中对传统的维度建模方法产生了一定的影响。本文将讨论以下内容：

• 维度建模的概念
• 维度建模的优缺点
• 为什么星型模型依然有用
• 数据建模发生了哪些变化

规则是用来被打破的

First learn the rules, then break them

维度建模的概念

事实表

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。

事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度；一种是所表示的具体业务含义。

作为度量业务过程的事实，一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型。可加性事实是指可以按照与事实表关联的任意维度进行汇总。半可加性事实只能按照特定维度汇总，不能对所有维度汇总，比如库存可以按照地点和商品进行汇总，而按时间维度把一年中每个月的库存累加起来则毫无意义。还有一种度量完全不具备可加性，比如比率型事实。对于不可加性事实可分解为可加的组件来实现聚集。

事实表通常只有很少的列和很多行，是一种**“瘦高”**型的表。事实表定义为以下三种类型之一：

• 事务事实表:记录有关特定事件的事实（例如，销售事件，保存在原子的粒度，也称为原子事实表）
• 周期快照事实表记录给定时间点的事实（例如，月末的帐户详细信息）
• 累积快照事实表记录了给定时间点的汇总事实（例如，某产品的当月迄今总销售额）

维表

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为事实，将环境描述为维度，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。

维度通常是限定事实的描述性信息。例如，产品维度中的每个记录代表一个特定的产品。与事实表相比，维表通常具有相对较少的记录，但是每个记录可能具有大量的属性来描述事实数据。维度可以定义各种各样的特征，一些常见的维表：

• 时间维度表：以最低时间粒度级别描述时间
• 地理维度表：描述了位置数据，例如国家/地区/城市
• 产品维度表：表描述了产品的详细信息
• 员工维度表：描述了员工，例如销售人员

星型模型

大多数的数据仓库都采用星型模型。星型模型是由事实表和多个维表组成。事实表中存放大量关于企业的事实数据，元祖个数通常很大，而且非规范化程度很高。例如，多个时期的数据可能会出现在同一个表中。维表中通常存放描述性数据，维表是围绕事实表建立的，通常来说具有较少的行。如下图所示：

星型模型存取数据速度快，主要是针对各个维做了大量预处理，如按照维度进行预先的统计、分组合排序等。与规范化的关系型数据库设计相比，星型模型是非规范化的，通过数据冗余提升多维数据的查询速度，增加了存储空间的代价。当业务问题发生变化、原来的维度不能满足需求时，需要增加新的维度。由于事实表的主键由所有维表的主键组成，这种维的变化带来的数据变化将是非常复杂和耗时的。一个星型模型的示例：

雪花模型

雪花模型是对星型模型的扩展，它将星型模型的维表进一步层次化，原来的各个维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的层次区域。在雪花模型中能够定义多重父类维来描述某些特殊的维表，如在时间维上增加月维表和年维表，通过查看与时间有关的父类维，能够定义特殊的时间统计信息，如月统计和年统计等。

雪花模式通过更多的连接引入了更多的复杂性。随着存储变得越来越廉价，大多数情况，一般不采用雪花模型方法。

雪花模型的有点是最大限度地减少数据存储量，以及把较小的维表联合在一起来改善查询性能。但是它增加了用户必须处理的表的数量，增加了某些查询的复杂性。如下所示：

维度建模的优缺点

优点

• 每次需要从数据库中获取一些信息时，可以不用编写冗长的查询
• 针对读取进行了优化，可以写更少的JOIN，更快地返回结果

缺点

• 对数据进行非规范化意味着一次性插入或更新会导致数据异常。在实践中，星型模型是通过批处理实来弥补这一问题
• 分析灵活性有限。星型模型通常是为特定目的而设计的。在分析需求方面，它不像规范化数据模型那样灵活

为什么星型模型依然有用

多种数据源

公司从各种数据源中收集越来越多的数据，因此需要对结果数据集进行整理以进行分析，从而减少异构数据源带来的分析复杂性。

标准

由Ralph Kimball编写的Data Warehouse Toolkit定义了业界广泛理解的概念。新员工可以快速掌握数据仓库的结构，而无需熟悉具体的业务系统数据。数据工程师和分析师通常对事实、维度、粒度这些概念比较了解，从而可以促进协作。

可扩展性

新添加的事实表可以重用现有的维度。通过向事实表添加更多外键，实现向事实表添加新维度。另外，对于集成新的数据集，无需对模型进行重大调整。

数据建模发生了哪些变化

大数据时代，日新月异的技术发展促使存储和计算发生了天翻地覆的变化(存储和计算比以往任何时候都便宜)，因此数据模型也相应地发生了一些变化。

缓慢变化维(SCD)

对于随时间而变化的维度，比如：用户可以更改其家庭住址，产品可以更改名称。所以需要一种策略保存历史某个时间点对应的维度信息。

Kimball书中介绍了许多类型的SCD策略，大多数使用UPDATE就地添加或修改信息。在保留历史记录的维度中，当记录中的任何属性发生更改时，都需要复制整行数据,当属性经常更改时，同样会使用更多存储空间。值得注意的是，这些技术很复杂，因为它们是在严格的存储约束下设计的。

其实，可以使用维度快照来解决SCD的问题，虽然需要更多的存储空间，但创建和查询更简单。

维度快照

维度应比事实小得多。电子商务的交易，订单可能数以百万/千万计，但是客户（维度）的数量会少得多。

每天我们都会在版本快照中重新写入整个维度表

/data_warehouse/dim_users/ds = 2020-01-01
/data_warehouse/dim_users/ds = 2020-01-02 
...

由于每天有一个快照数据，因此不管发生多少变化都没有影响。这种方式非常简单粗暴，但与复杂的不同类型的缓慢变化维策略相比，不失为一种可选的方案。

使用此种方式，可以通过JOIN特定日期的维度快照来获取历史某个时间点的维度信息。另外，这种方式不会对查询速度产生影响，因为通过分区日期可以直接定位选择的日期，而不是加载所有的数据。

系统地对维度进行快照（为每个ETL计划周期存储维度的完整副本，通常在不同的表分区中），作为处理缓慢变化的维度（SCD）的通用方法，是一种简单的通用方法，不需要太多的工程工作，并且与经典方法相比，在编写ETL和查询时很容易掌握。 复杂的SCD建模技术并不直观，并且会降低可访问性。

分区

为了避免上游数据处理错误导致事实表装载错误，需要从数据源系统中提取日期作为分区字段，这样可以实现数据装载的幂等性。此外，建议按 事件日期 进行分区，因为查询通常会将其用作过滤器（WHERE子句）。

代理键与冗余维度

在维表中维护代理键是非常复杂的，除此之外，还会使事实表的可读性变差。在事实表中使用自然键和维度冗余的方式越来越普遍，这样可以减少JOIN带来的性能开销。值得注意的是，支持编码和压缩的序列化格式(如Parquet、ORC)解决了非规范化相关的大多数性能损失。

总结

本文主要介绍了维度建模的基本概念，包括维表、事实表、星型模型和雪花模型。其次对星型模型的优缺点进行了阐述。最后指出了维度建模正在发生的一些变化。