维度建模--如何设计事实表与维表 以及如何评估数仓模型_跨层引用率

事实表有哪些特性

• 相对于维表增长快、状态变化频繁
• 每一个业务动作事件都可以作为一个事实，比如下单、付款发货
• 包含外键、关联相关维度
• 包含度量值

事实表设计方法

• 区分/选择业务执行过程（比如商品域包括发布、上架、下架、重发 日志域包括曝光、浏览、单击 交易域包括下单、支付、发货、确认收获）
• 声明粒度（维度属性组合表示细节程度）选择最细粒度
• 确认维度 以事实表粒度，确定维度主键，描述业务过程环境信息
• 确认事实 选择与业务过程相关的所有度量，粒度与声明的最细粒度一致
• 冗余维度 提高下游使用效率，不必要的join关联

事实表分类

1. 事务事实表 当天发生了才会有记录，不能更改（流水表）
2. 周期快照事实表

纬度表的设计

维度：看待事实的角度，与事实表相关联
举个栗子：对于订单表来说可以分为时间角度，地域角度，品牌角度，商品种类
维度分类：
退化维度
缓慢变化未

评估数仓模型标准

1.能够覆盖尽可能多的业务场景
2.通过元数据的数据血缘可以查看到各个层级活跃表数量和读写数量，读表任务数。通过读表任务书可以看出各个任务层的读取率，如果ods的读取率超过百分之40代表中间层的复用性很差
3.从分层查询次数可以看出资源消耗程度

如何做到完善度的判断标准

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