Dataphin中商品作为维表跟我们之前的经验一致, 但是商品名称,交易价格,新旧程度只是属性,

根据您的描述，如果商品名称、交易价格和新旧程度只是属性，您可以考虑将它们作为事实表的字段，而不是建立虚拟/枚举对象和维表进行关联。这样，在DWS层的计算逻辑中，您可以直接使用这些字段进行group by操作，而无需通过额外的关联操作。

如果您需要更复杂的逻辑处理或者扩展属性，可以考虑使用维表，并在维表中添加相关字段，然后在DWS层进行关联操作。这样可以更好地管理和维护数据，并且在需要时可以方便地进行扩展。

最终的选择取决于您的业务需求和数据模型，根据具体情况选择最合适的方案。

在 Dataphin 中，为了在 DWS 层计算逻辑中使用商品名称、交易价格和新旧程度等属性，可以将它们建立为虚拟/枚举对象，并建立对应的维度表，然后与事实表进行关联。这种做法虽然有些繁琐，但可以保证数据模型的规范性和可扩展性。

如果觉得这种做法过于复杂，也可以考虑将商品属性直接加入到事实表中，作为冗余字段进行处理。这种做法虽然会增加数据冗余，但可以简化数据模型和查询逻辑，同时也可以提高查询性能。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据规模，选择适合的数据建模方式。

如果您觉得在Dataphin中为每个属性都建立虚拟/枚举对象并创建维表进行维度关联太麻烦，确实有一种更简单的方法可以实现您的需求。

您可以考虑使用冗余维度属性的方式，将商品名称、交易价格和新旧程度直接冗余到事实表中，而无需创建额外的维表。这样可以简化数据模型和查询操作，避免频繁的维度关联。

在DWS层的计算逻辑中，您可以直接使用冗余的维度属性进行group by操作，而无需进行额外的维度关联。这样可以更方便地进行聚合计算和分析。

需要注意的是，使用冗余维度属性的方式可能会增加数据冗余和维护成本。在使用冗余维度属性时，需要确保数据的一致性和更新机制，以避免数据不一致的问题。

如果您觉得在Dataphin中创建虚拟/枚举对象并建立维表太麻烦，可以考虑使用冗余维度属性的方式来简化数据模型和查询操作。这样可以更方便地进行聚合计算和分析。但需要注意数据冗余和维护成本的管理。

在阿里云Dataphin中，如果您需要在DWS层中进行商品维度的计算和分析，可以将商品名称、交易价格和新旧程度等属性建立为虚拟/枚举对象，再建立为维表进行维度关联。这样做的目的是为了方便在DWS层中进行复杂的分析和计算，例如按照商品名称和交易价格进行分组统计等等。

如果您觉得这种方法比较麻烦，可以考虑使用一些ETL工具或者数据仓库自动化构建工具来简化数据处理流程。这些工具可以帮助您自动地将数据从数据源中提取、转换和加载到数据仓库中，并进行一些预处理和清洗操作。例如，您可以使用阿里云DataWorks来进行数据集成和ETL处理，使用DataV来进行数据可视化和分析。

另外，如果您的数据量比较小，也可以考虑直接在OLAP层中进行计算和分析，避免在DWS层中进行复杂的处理。OLAP层可以根据业务需求对数据进行聚合和计算，并提供多维分析和数据透视等功能，方便您进行复杂的业务分析和决策支持。

在Dataphin中，对于一些属性字段（如商品名称、交易价格、新旧程度），您可以考虑使用虚拟/枚举对象来简化维度建模的过程。通过将这些属性字段定义为虚拟/枚举对象，并创建相应的维表进行维度关联，可以在DWS层的计算逻辑中更方便地使用这些字段。

然而，如果您认为在建模过程中创建虚拟/枚举对象并创建额外的维表比较繁琐，也可以考虑以下两种简化方法：

1. 冗余字段：作为替代方法，您可以直接在事实表中添加冗余字段，例如商品名称、交易价格、新旧程度等。这样可以避免创建虚拟/枚举对象和维表，但需要权衡数据冗余和存储成本之间的平衡。

2. 使用计算列：Dataphin支持在DWS层的计算列中定义逻辑表达式，无需创建额外的维表或字段。您可以使用计算列来衍生所需的属性值，并在查询时使用这些计算列。这种方式不需要额外的维度关联，但需要确保计算列的表达式正确无误。

请注意，选择哪种方法取决于您的具体业务需求、数据模型设计和性能要求。您可以根据实际情况选择最适合的方法来简化建模过程。如果您对具体方法有任何疑问或需要更多指导，请咨询Dataphin团队或参考Dataphin平台文档，以获取更准确和详细的解决方案。

目前是这样的，建议根据维度一一创建维表，配置统计粒度哈，此回答整理自钉群“Dataphin公共云答疑群”