0x00 前言
我们知道维度建模是使用一致性维度来串联整个数据仓库，按照kimball的维度建模理论，维度模型设计主要有4个步骤
- 选择业务过程
- 声明粒度
- 确认维度
- 确认事实
0x01 相关概念
- 业务过程
业务过程是组织完成的操作性活动，例如操作下单、操作退单
- 粒度
粒度用于确定事实表的行表示什么，每个候选的事实、维度都必须是同一粒度，例如购物行为这个业务过程，可以按照每笔统计，也可以按照每天统计，粒度分别是最细粒度的每笔订单，一天的订单。
维度模型建议按照最细的原子粒度来设计事实表，因为原子粒度能满足无法预测的需求
- 维度
维度是描述事件过程的环境，类似于什么、谁、何时、何地，维度表包含BI应用所需要的用于过滤及分类事实的描述属性
粒度和维度的区别，我的理解是：
维度是指描述业务事实的角度，从那方面描述，例如：在商城订单中，描述销售额这个事实业务，可以从时间、地区维度来描述，在何时何地发生的销售事实
粒度是描述业务事实的深度，粒度可以从不同的深度来描述，例如：每笔订单的销售额，也可以到每天的销售额，可以是某市的销售额，也可以是某省的销售额，每笔订单、每天的订单、某地的订单、某省的订单，这写都是描述事实的粒度
- 事实
事实表示一个业务过程的度量，一般是数值，在事实表中，所有事实只允许与声明的粒度一致
0x02 事实表技术
从最低的粒度级别来看，事实表行对应一个度量事件，事实表除了包含度量事实外，还包含外健，例如：
事实表
维度外健1、维度外健2、维度外健3、度量事实1、度量事实2
所有维度外健确定一条数据，所以事实表可以没有单一主键
针对事实表的查询统计一般以维度外健关联维度做过滤，然后按维度聚合，度量事实统计计算结果
1、可加、半可加、不可加事实
可加事实指可以按照任意维度汇总的事实
半可加事实指只能按照部分维度汇总的事实
不可加事实指完全不能按照维度汇总的事实
2、空值
针对度量事实统计的组函数（count、sum、min）可以对空值计算，所以度量事实可以存在空值，而维度外健不能存在空值，否则会存在关联不到的维度，不是一个完整的业务过程
3、事务事实表
事务事实表一行表示的是发生在一件事务中的事实，通常都是最原子的数据
4、周期性快照事实表
周期快照事实表中每行汇总了发生在某一标准周期，如一天、一周、一月的多个度量，其粒度是周期性的时间段，例如每天的销售额就是以天为标准周期的度量事实
5、累积快照事实表
累积快照事实表用于汇总业务过程中发生在开始、结束之前的可预测的步骤内的度量事件，例如一笔订单，从下单、付款、发货、收货、完成，每个流程步骤是可预测的，业务方可能对每个步骤完成时间感兴趣，例如财务可能更关心一笔订单真正的完成时间，即入账时间，这些记录在一个事实表中就是累积快照事实表
6、无事实事实表
不含度量数字的事实表，例如商品状态事实表，只展示商品的上下架状态，没有可计算的事实数据
总结
a.事实表要有明确的粒度，不同粒度的度量事实不能放在同一事实表中
b.事实表常用的有三种：事务事实表、周期快照、累积快照（其中事务事实和周期事实比较多）
c.周期快照可以直接从事务事实中聚合得到，但是通常事务事实数据粒度较小，数据较多，并且在一个分析需求中，一个周期快照的事实才是分析的最小粒度需求（例如分析每天销售变化情况，每天的销售额这一周期事实才是最小粒度）
d.事实和维度表并不是固定的，要根据具体的业务场景来定，例如：在订单分析中，商品可能是维度表，但是在对商品的上下架状态、售卖时间分析时，商品可能就是无事实事实表了
0x03 维度表技术
维度表都应该包含单一主键列，维度表的描述粒度必须与事实表一致，维度表通常比较宽，通常用于查询中的筛选、分组字段
1、主键
自然主键：主键本身具有一定含义，例如学号、身份证号
代理主键：主键本身没有意义，例如自增id
数仓工具箱中认为，自然主键不受数仓控制，例如工号，一个员工离职后又入职，在操作型系统中有了新的工号，但是数据仓库希望员工建立单一键，所以建议使用代理键，来作为数据仓库和操作型系统的缓冲，不受业务变动的影响
但是，数据仓库发展到现在，hive等工具很多不在带有自增主键功能，而且很多操作性系统自身使用的就是代理键，在数仓中可以直接使用，对于特殊情况可以单独处理，维度表的主键是自然主键还是代理主键可以根据实际情况灵活决定
2、一致性维度
维度建模最重要的特性就是一致性维度，当不同的维度表的属性具有相同列名和领域内容时，称维度表具有一致性，利用一致性维度与每个事实表关联，可将来自不同事实表的信息合并到同一报表中。
3、渐变维度
在实际业务过程中，维度属性往往不是一成不变的，这些随着时间变化的维度我们称为渐变维度，通常有三种方式处理
a、直接覆盖，每次都使用最新的维度属性
b、增加新行，每次有变化时，保留原维度行，新增一行，代理主键不同，用来关联事实表的自然主键相同，这样会出现多行描述，所以一般要加上生效时间、生效状态等信息
c、增加新属性，每次变化，新的属性值覆盖原值，新增一列保存原值，例如曾用名
fxff 参考资料
数据仓库工具箱第三版第二章
事实表技术之周期快照
事实表技术之累积快照
数据仓库篇章--渐变维度