维表

注意问题

• 尽可能包含丰富的维度属性 丰富的维度属性可以为数据分析统计提供更多的分析角度
• 编码与文字描述共存 尽可能多给出包括一些富有意义的文字性描述，除此之外，为了保持扩展性，需要将编码code与文字描述同时保留，方便以后新增加属性时导致错误的计算。比如商品维度中的商品ID和商品标题，类目ID和类目名称等。ID一般用于不同表之前的关联，而名称一般用于报表标签。
• 区分数值型的维度属性 数值型字段是作为事实还是维度属性，取决于该字段的作用。如果通常是用于查询约束条件或分组统计，则是作为维度属性;如果通常是用于参与度量的计算，则是作为事实。比如商品价格，可以用于查询约束条件或统计价格区间的商品数量，此时是作为维度属性使用;也可以用于统计某类目下商品的平均价格，此时是作为事实使用。
• 尽量沉淀出通用的维度属性 有些维度属性获取需要进行比较复杂的逻辑处理，有需要通过多表关联得到，也有单表的不同字段混合处理得到，或者对单表的某个字段进行解析得到。此时，需要将尽可能多的通用的维度属性进行沉淀。一方面，可以提高下游使用的方便性，减少复杂度;另一方面，避免下游使用解析时由于各自逻辑不同而导致的口径不一致。比如有些字段存储在JSON字符串中，则需要解析出来。再比如有时候无法直接获取某个维度属性，这个时候就需要进行加工判断，将其作为一个单独的属性字段。

维度表一般是很不规范化的。实际应用中，几乎总是使用维度表的空间来换取简明性和查询性能。

（编辑：三门峡站长网）

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