正文
1、什么是维度表？
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。
维度表包含了事实表中指定属性的相关详细信息，最常用的维度表有日期维度、城市维度等。
例，小编的日期维表：
num |
字段名 |
字段中文名 | 描述 |
数据类型 |
1 |
date | 日期 | 日期 yyyMMdd格式 |
bigint |
2 |
week | 星期，数字型 | 星期，数字型 0-6 |
bigint |
3 |
week_cn | 星期中文名 | 星期中文名 星期一…… |
string |
4 |
year_weeks | 一年中的第几周 | 一年中的第几周 1 2 3…… | bigint |
5 |
mon_dt | 本周周一日期 |
本周周一日期 | bigint |
6 |
sun_dt | 本周周日日期 |
本周周日日期 | bigint |
7 |
month | 年月 | 年月，yyyyMM格式 | bigint |
8 |
month_short | 月份简写 | 月份简写，MM格式1~12 | bigint |
9 |
month_cn | 月份中文名 | 月份中文名 一月…… |
string |
10 |
quarter | 季度 | 季度，yyyyQ1\2\3\4 |
string |
11 |
quarter_short |
度 数字型 | 季度 数字型 1-4 | bigint |
12 |
quarter_cn | 季度中文名 | 季度中文名 第一季度…… | string |
13 |
year | 年份 |
年份，yyyy格式 | bigint |
2、维度表设计原则
维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等，我们在进行维度表设计时，应当提前考虑：
（1）维度属性尽量丰富，为数据使用打下基础
比如淘宝商品维度有近百个维度属性，为下游的数据统计、分析、探查提供了良好的基础。
（2）给出详实的、富有意义的文字描述
属性不应该是编码，而应该是真正的文字。在间里巴巴维度建模中， 一般是编码和文字同时存在，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 般用于不同表之间的关联，而名称一般用 于报表标签
（3）区分数值型属性和事实
数值型宇段是作为事实还是维度属性，可以参考字段的一般用途。 如果通常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 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的;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的。另外， 如果数值型字段是离散值，则作为维度属性存在的可能性较大;如果数 值型宇段是连续值 ，则作为度量存在的可能性较大，但并不绝对，需要 同时参考宇段的具体用途。
（4）沉淀出通用的维度属性，为建立一致性维度做好铺垫
有些维度属性获取需要进行比较复杂的逻辑处理，有些需要通过多表关联得到，或者通过单表 的不同宇段混合处理得到，或者通过对单表 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，可以避免下游使用解析时由于各自逻辑不同而导致口径不 一致。
（5）退化维度（DegenerateDimension）
在维度类型中，有一种重要的维度称作为退化维度。这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。
（6）缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）
维度的属性并不是始终不变的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维（SCD），缓慢变化维一般使用代理健作为维度表的主健。
缓慢变化维的三种处理方式：
① TYPE1 直接覆盖原值
适用于：不看历史数据，简单粗暴
② TYPE2 拉链表
需要在维度行再增加三列：有效日期、截止日期、行标识（可选）。
在旧的一行数据增加关链时间（end_date），新的一行数据增加开链时间和关链时间，多条数据加起来是一个完整的时间周期。
③ TYPE3 增加属性列
3、维度表设计方法
第一步：选择维度或新建维度。作为维度建模的核心，在企业级数 据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，有且只允许有 一个维度定义。
第二步：确定主维表。此处的主维表一般是 ODS 表，直接与业务 系统同步。以淘宝商品维度为例， s_auction_auctions 是与前台商品中心 系统同步的商品表，此表即是主维表。
第三步：确定相关维表。数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同 一业务系统中的表之间存在 关联性。根据对业务的梳 理，确定哪些表和主维表存在关联关系，并选择其中的某些表用于生成维度属性。
第四步 ：确定维度属性 。本步骤主要 包括两个阶段，其中第 一 个阶 段是从主维表 中选择维度属性或生成新的维度属性;第 二个阶段是从相 关维表中选择维度属性或生成新 的维度属性。以淘宝商品维度为例，从 主维表 (s_auction_auctions)和类目、 SPU、卖家、店铺等相关维表中 选择维度属性或生成新 的维度属性。
参考文献：阿里巴巴大数据之路
