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数据仓库：维度建模 作者：XX 数据仓库总体结构 数据存储层次结构 错误的建模 设计：以报表为中心的设计X 数据被重复抽取； 相同的数据，存储在不同地点； 结局： 相同来源的数据在不同地报表上数据不一致； 疲于奔命的查找错误 ； 建模：Immon vs kimball Immon观点 Kimball观点 典型的维度模型 维度事实 维度建模步骤 业务分析 决定粒度 定义维度 确定事实 步骤一：需求？ 获得指定机构下各类业务产品在网银渠道B2C的交易额和交易量？ 获得指定机构下各渠道的交易额和交易量？ 给出电话银行移动133渠道个人客户信息？ 步骤一：业务分析模型 步骤二：粒度 步骤二：粒度 步骤三：事实：分类 可加型事实 交易额 半加型事实 占比 非数字事实 某些状态 事实粒度 原子粒度、综合粒度 步骤三：事实表 事务事实表 事务数据 粒度最低 ATM交易事务事实表，产品交易事务事实表 周期快照事实表 综合数据 粒度高 账户月平均余额事实表 周期累计事实表 （较为少见） 事实表粒度？ 一致的粒度 步骤三：典型事实表 步骤三：典型事实表 步骤三：错误粒度事实表 步骤四：维度设计准则 代理关键字 层次结构 一致的粒度 各个属性行唯一，决定性属性值唯一 步骤四：基本维度设计-日期 基本维度设计：渠道 基本维度设计：机构 大小适度的渐变维度 1:版本号（追溯历史） 2:启用日期 截止日期（追溯历史） 3: 部门 原部门 1+2 、1+2+3 、1+3 、2+3 崩溃！仅仅掌握以上 获得指定机构下各类业务产品在网银渠道B2C的交易额和交易量？ 获得指定机构下各渠道的交易额和交易量？ 给出柜面渠道个人客户信息？ 总线结构：避免崩溃的方法 * * 重中之重 蜘蛛网般的数据网络 产品 客户 账户 签约事实表 交易事务事实表 日期 渠道 星型模型 雪花模型 日期 获得指定机构下各渠道2009年的交易额和交易量？ 属性 度量 渠道 机构 2009年高新支行ATM交易额 获得指定签约机构下企业帐户的基金业务产品在网银渠道，某日的交易额和交易量？ 产品 机构 客户 帐户 渠道 基金交易周期快照事实 日期 粒度？数据综合程度 粒度级别 低-----------高 事实粒度 维度粒度 。 基金产品交易事实 粒度---日综合 问题：这样可以了吗？ 新的需求:获得指定签约机构下企业帐户的 基金业务产品在网银渠道，某日的交易额 和交易量明细？ 面对未来不确定性需求,要求对粒度的定义加谨慎 不可避免要撞南墙 5 140892.2 2 1 1 3 120000.2 1 1 1 月交易笔数 月均余额 。。。 账户关键字 月末关键字 5 142.2 2 1 1 11 120.2 1 1 1 交易量 交易额 产品关键字 渠道关键字 日期关键字 -1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 计数 客户状态关键字 客户关键字 帐户关键字 日期关键字 1000万行的多分列项客户维度表VS 较少分列项的签约事实表 无法追溯客户状态VS追溯客户状态 净增 ：SUM(计数) 签约：SUM( case - 1 计数) 解约：SUM( case 1 计数) 5677875 4 234 2 3456667 3 324 1 本年累计金额 交易笔数 交易金额 日期关键字 12月 2009M12 58周 2009W58 2009年12月12日 2009-12-12 2 12月 2009M12 58周 2009W58 2009年12月11日 2009-12-11 1 月描述 月 日历周描述 日历周 日历日期描述 日历日期 日期关键字 13 6 月末 周日 四季度 2009Q4 12 5 非月末 平日 四季度 2009Q4 …… 月日 周日 月末指示符 周末指示符 日历季描述 日历季 电信138 0202138 电信 0203 手机银行 02 3 电信133 0202133 电信 0202 手机银行 02 2 移动135 0201135 移动 0201 手机银行 02 1 。。。。。。 　渠道名称 渠道编码 二级渠道名称 二级渠道编码 一级渠道名称 一级渠道编码 渠道关键字 可变 固定 1 2 3 *