清晰易懂！用5W2H方法进行维度建模，一篇搞定！

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编辑导语：数据模型是数据组织和存储的方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。而维度建模是数据仓库建设中的一种数据建模方法。这篇文章详细地为大家讲解数仓界的泰斗Kimball的维度建模，这种建模方式被广泛应用在阿里滴滴等公司。感兴趣的朋友一起来看看吧。

一、维度模型介绍

Kimball大师的模型流程是：从需求→模型→数据，且整个流程是自下而上的。

这种结构也被成为数据集市总线架构（ Data Mart Bus Architecture ）或者数据仓库总线架构 （DataWarehouse Bus Architecture）。

Kimball模型最核心的部分在于维度建模，理解好这部分，对Kimball模型的理解基本上可以事半功倍。本文重点来介绍下维度建模。

二、应用环境

1. 定义

维度建模是一种数据结构技术，主要目的为了帮助用户进行大规模且高效的数据查询。

2. 适用

上边的定义说明了维度建模的目的是优化数据库以更快地查询数据。

维度模型旨在读取、汇总、分析数据仓库中的数值信息，例如：想看汇总值、分位值等等，这种特性更加适合数仓环境。而事务数据库（OLTP）中，不适合这种设计方式，因为事务数据库有如下特点：

• 适合快速更新和插入数据
• 锁定一定需要被最小化
• 只适合一小部分数据查询
• 需要被标准化

我们再来看下数仓环境的特点：

• 适合更加快速的查询数据
• 锁定操作是非必须的
• 适合大量数据的查询
• 插入和更新是非必要的

三、名词解释

在介绍整体建模流程之前，有些名词需要给大家详细介绍下，这样下面的内容阅读起来会更加通畅一点：

1. 关于事实

经常也被成为度量，事实是可以体现业务流程中真实表现的数据。

例如：对于销售业务流程，最核心的体现是季度销售金额；对于招聘流程，最核心的体现是招聘人数；对于技术团队，最核心的体现是开发了多少功能。

特性：不同的事实反映出不同的业务性质；事实之间相互独立；事实是业务量化的表示。通常情况下维度要比事实更多。

2. 关于维度

维度是经常被大家说道的一个词，其实维度更多的是一个视角，是从不同的角度去观察和分析事实的一个方法。谁在那干啥？

例如：以销售流程为例，需要分析的维度有：

• 谁买了商品——客户名称
• 在哪买了商品——售卖地点
• 买了啥商品——商品名称

3. 关于属性

属性就是维度建模中维度的特征，我们以地理位置维度为例，他的属性就是：省份、城市、区域等等。

4. 关于事实表

维度建模中的核心表，星型结构中的中心位置表，该表包含了以下因素：

• 事实表
• 维度表的主键（事实表的外键）

5. 关于维度表

包含事实的维度，通过外键和事实表进行关联。

特点：维度表可以为事实表进行特征描述，维度表可以包含一个或多个层次关系。

四、建模流程

1. 描述业务过程（为啥做Wh抖音帐号y）

从实际的业务过程中提取分析维度，并且把业务过程转化为事实。

确定所需覆盖的实际业务流程。

根据组织的数据分析需求，可能是营销、销售、人力资源等组织的诉求。

业务流程的选择还取决于该流程可被应用的质量尚可的数据。这是数据建模过程中最重要的一步，如果在这一步出错，整个维度建模必将以失败告终，所以第一步一定要谨慎且细致的对业务进行描绘。

要描述业务流程，可以通过语言进行描述，也可以使用基本的业务流程建模符号 (BPMN) 或统一建模语言 (UML)进行业务描述。

比如商城业务，整个商城流程分为商家端，用户端，平台端，运营需求是总订单量，订单人数，及用户的购买情况等。

2. 声明粒度（做到啥程度How much）

粒度可以用来确定事实表中行表示什么。

例如：一个用户有一个身份证、一个籍贯爱奇艺号mcn、多个手机号、多个银行卡，此时与用户粒度相同的粒度属性为身份证粒度、籍贯粒度，因为用户和身份证、籍贯都是一一对应的。而对于手机粒度、银行卡粒度是比用户更加细致的粒度，因为存在一对多的关系。

同一事实表中，必须有相同的粒度。原子粒度是最低级别的数据粒度，原子粒度能够承受无法预期的用户查询。通过原子粒度进行上卷，可以满足各类需求。

在此阶段设计之前，你需要思考下几个问题：

• 是按月、每周、每天还是每小时存储产品销售信息？这个问题取决于高管要求的报告的性质。
• 上个问题中的选择将对数据库大小有什么影响？

3. 标识维度（是啥在哪何时What Where When）

维度是事实表的基础，维度是通过不同的视角去看数据，把一堆数据进行分类，从而进行细分对比。例如：时间维度中可分天、周、月、年这样的维度。用户也可以分新生期、成熟期、衰退期、流失期各个生命周期这样的维度。

细化一下这个例子： 管理者希望每天了解不同地点各类产品的销售额，此时维度、属性、层次结构可以进行如下分解：

• 维度：产品、地点和时间
• 属性：（以产品为例）产品编号（外键）、名称、类型、规格
• 层次：（以位置为例）区域、省份、城市、区县、街道

4. 标识事实（解释是啥What）

举个例子：管理者希望每天了解不同地点特定产品的销售额。

这里的事实表示通过产品分类、销售时间、销售位置等得到的销售额总和。

一般的维度模型讲解在这里会划上尾声，但其实维度建模还隐藏了第五步：

5. 构建架构

在此步骤中，只有这一步完成其实才真正的实现了维度建模。模式只不过是数据库结构（表的排列）。有两种流较为通用的架构：

（1）星型架构

星型架构很容易设计。称为星型模式是因为构建的形状图类似于星形，点从中心向外辐射。星的中心是事实表，星的点是维度表（样图可见本文第3部分）。

这里要特别说明以下星型模式中的事实表是第三范式，而维度表是非规范化的。

（2）雪花架构

雪花模式是星型模式的扩展。在雪花模式中，每个维度都被规范化并连接到更多维度表。所以从结构上来看，花花模式更为复杂一点。

小结：星型表和雪花表的对比

五、建模实例

场景：小明在2021.11.11 晚上12点买了3件棉服。他用支付宝的方式进行支付，并且在2021.11.13收到了书。

拆解：由于最近天冷了（为啥Why），小明（谁 Who）2021.11.11 晚上12点（何时 When）花费3千（多少How much）在淘宝（在哪Where）买了3件棉服（啥 What）。他用支付宝（如何 How）的方式进行支付，并且在2021.11.13收到了书。

1. 描述业务过程（为啥做Why）

由于天冷，需要保暖。

2. 声明粒度（做到啥程度How much）

花费3k买。

3. 标识维度（是啥在哪何时What Where When）

在淘宝上于2021.11.11 晚上12点买了3件棉服。

4. 标识事实（解释是啥how）

用支付宝进行购买。

六、维度改变

当维度改变时，将会发生啥？

举个场景来说，上海的ABC商店将会从华东区域划分为华南区域，如果管理者想看划分前后的对比情况应该如何看呢？

1. 改变维度的方式一

• 用新的信息去重写已知维度；
• 优点：方便实施；
• 缺点：无法去看之前的表现；
• 实施之后，所有历史的数据信息将看不到。

2. 改变维度的方式二

• 保留所有历史的维度信息；
• 有点：更加方便的看出历史的情况；
• 缺点：实施起来复杂性较高；
• 实施之后，更容易看到在华东区域的历史数据。

3. 改变维度的方式三

• 保留所有历史的信息，并且新增一个值；
• 有点：同时提供历史数据和新的数据情况；
• 缺点：历史数据表现将会受限制；
• 实施之后，变化前后的数据都将可以看到，但是查看历史数据的情况将会受限制。

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