DWS层

以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。以宽表化手段物理化模型，构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表。如：形成日，周，月粒度汇总明细，或者基于某一个维度，如商品类目粒度的汇总日表，统计便于下一步报表数据结构的组织。

关于汇总层的表建模应遵循以下的原则：

• 数据公用性比如，汇总的聚集表能否与他人公用?基于某个维度的聚集是否是数据分析或者报表中经常使用的?如果满足这些情况，我们就有必要把明细数据沉淀到汇总表中。
• 不跨数据域数据域是在较高层次上对数据进行分类聚集的抽象，如交易统一划到交易域下，商品的新增、修改放到商品域下。
• 区分统计周期表命名上要能说明数据的统计周期，如_1d 表示最近1天，_td 截止到当天，_nd 表示最近N天。
• 避免多个层级的数据应该避免将不同层级的数据放在一起，比如，如果存在7天和30天的事实，我们可以选择用两列存放7天和30天的事实，但是需要在列名和字段注释上说明清楚。同时我们也可以使用两张表分别存储不同统计周期的数据加以区分。

聚集是不跨越事实的聚集是针对原始星型模型进行的汇总，为了获取和查询原始模型一致的结果，聚集的维度和度量必须与原始模型保持一致，因此聚集是不跨事实的。横向钻取(交叉探查)是针对多个事实基于一致性维度进行的分析，很多时候采用融合事实表，预先存放横向钻取的结果，从而提高查询性能。因此融合事实表是一种导出模式而不是聚集。

（编辑：三门峡站长网）

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