构建企业级数据仓库五步法
即确定数据分析或前端展现的主题。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。
我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据（量度）存在于星星中间的事实表；分析角度（维度）是星星的各个角；我们将通过维度的组合，来考察量度。那么，“某年某月某一地区的啤酒销售情况”这样一个主题，就要求我们通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。
（二）、确定量度
在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标（ KPI ）等的设计和计算。
（三）、确定事实数据粒度
在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。
例如：假设目前的数据最小记录到秒，即数据库中记录了每一秒的交易额。那么，如果我们可以确认，在将来的分析需求中，时间只需要精确到天就可以的话，我们就可以在 ETL 处理过程中，按天来汇总数据，此时，数据仓库中量度的粒度就是“天”；反过来，如果我们不能确认将来的分析需求在时间上是否需要精确到秒，那么，我们就需要遵循“最小粒度原则”，在数据仓库的事实表中保留每一秒的数据，以便日后对“秒”进行分析。
在采用“最小粒度原则”的同时，我们不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题，因为在后续建立多维分析模型（ CUBE ）的时候，我们会对数据提前进行汇总，从而保障产生分析结果的效率。关于建立多维分析模型（ CUBE ）的相关问题，我们将在下期栏目中予以阐述。
（四）、确定维度
维度是指分析的各个角度。例如我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析，那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。基于不同的维度，我们可以看到各量度的汇总情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。
这里我们首先要确定维度的层次（ Hierarchy ）和级别（ Level ） （图四： pic4.bmp ） 。如图所示，我们在时间维度上，按照“年 - 季度 - 月”形成了一个层次，其中“年”、“季度”、“月”成为了这个层次的 3 个级别；同理，当我们建立产品维度时，我们可以将“产品大类 - 产品子类 - 产品”划为一个层次，其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。
那么，我们分析中所用到的这些维度，在数据仓库中的存在形式是怎样的呢？
我们可以将 3 个级别设置成一张数据表中的 3 个字段，比如时间维度；我们也可以使用三张表，分别保存产品大类、产品子类、产品三部分数据，比如产品维度。（图五： pic5.bmp ）
另外，值得一提的是，我们在建立维度表时要充分使用代理键。代理键是数值型的 ID 号码（例如图六中每张表的第一个字段），它唯一标识了每一维度成员。更重要的是，在聚合时，数值型字段的匹配和比较， JOIN 效率高，便于聚合。同时，代理键对缓慢变化维度有着重要的意义，在原数据主键相同的情况下，它起到了对新数据与历史数据的标识作用。
在此，我们不妨谈一谈维度表随时间变化的问题，这是我们经常会遇到的情况，我们称其为缓慢变化维度。
比如我们增加了新的产品，或者产品的 ID 号码修改了，或者产品增加了一个新的属性，此时，维度表就会被修改或者增加新的记录行。这样，我们在 ETL 的过程中，就要考虑到缓慢变化维度的处理。对于缓慢变化维度，有三种情况：
1 、缓慢变化维度第一种类型：历史数据需要修改。这种情况下，我们使用 UPDATE 方法来修改维度表中的数据。例如：产品的 ID 号码为 123 ，后来发现 ID 号码错了，需要改写成 456 ，那么，我们就在 ETL 处理时，直接修改维度表中原来的 ID 号码为 456 。
2 、缓慢变化维度第二种类型：历史数据保留，新增数据也要保留。这时，要将原数据更新，将新数据插入，我们使用 UPDATE / INSERT 。比如：某一员工 2005 年在 A 部门， 2006 年时他调到了 B 部门。那么在统计 2005 年的数据时就应该将该员工定位到 A 部门；而在统计 2006 年数据时就应该定位到 B 部门，然后再有新的数据插入时，将按照新部门（ B 部门）进行处理，这样我们的做法是将该维度成员列表加入标识列，将历史的数据标识为“过期”，将目前的数据标识为“当前的”。另一种方法是将该维度打上时间戳，即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性，在与原始表匹配生成事实表时将按照时间段进行关联，这种方法的好处是该维度成员生效时间明确。
3 、缓慢变化维度第三种类型：新增数据维度成员改变了属性。例如：某一维度成员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览，那么此时我们需要改变维度表属性，即加入新的字段列。那么，我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看。
（五）、创建事实表
在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。
在公司的大量数据堆积如山时，我们想看看里面究竟是什么，结果发现里面是一笔笔生产记录，一笔笔交易记录 … 那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据，即关于某一主题的事实记录表。
我们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表 （图六： pic6.bmp ） 。注意在关联时有为空的数据时（数据源脏），需要使用外连接，连接后我们将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信息，即符合“瘦高原则”，即要求事实表数据条数尽量多（粒度最小），而描述性信息尽量少。
如果考虑到扩展，可以将事实表加一唯一标识列，以为了以后扩展将该事实作为雪花型维度，不过不需要时一般建议不用这样做。
事实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在 JOIN 后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。事实数据表与维度表一起放于数据仓库中，如果前端需要连接数据仓库进行查询，我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。
