细说数仓中不同类型的维度
本周给一位同学复盘，被问到了有哪些核心的维度，贷款的五级分类是哪些？结结巴巴犹犹豫豫，说出来及格比较普遍的维度，贷款得五级分类直接不知道，这个就是平时不关注业务得问题，所以大家在平时复习时，一定要多关注业务上得核心点。当然，这些问题不仅考察了对于业务的理解，还考察了维度在实际工作中的应用。在数据仓库的宏伟建筑中，维度建模如同支撑其稳固性的钢筋骨架。而维度表正是这座大厦中定义业务过程语境、提供灵活分析视角的关键构件。理解维度的不同类型及其设计精髓，是构建高效、易用、面向分析数仓的核心能力。今天就来详解一下各种类型的维度。
1.维度与事实的本质区别
在讲维度类型之类，我们先来认识一下维度表和事实表：
事实表 (Fact Table)：存储可度量、可加性的业务事件或事务数据（如销售额、点击量、库存数量）。它们是分析的核心对象，通常包含大量行，且与多个维度关联。
维度表 (Dimension Table)： 存储描述业务实体或环境的上下文信息（如客户是谁、产品是什么、发生在何时何地）。它们为事实数据提供丰富的分析切片（Slice）和切块（Dice）能力，包含描述性属性（文本、标志、日期等）。
打个比方：想象实表是动词（发生了什么交易？），维度表是名词、形容词、副词（谁？什么？何时？何地？如何？）
数仓中的维度类型多种多样，可以按照不同的方式划分不同的维度类型，以下是一些常见的类型。
2.按维度属性与实体关系划分
2.1 正常维度
所有属性都相关，涉及一个实体，具有业务唯一标识（自然主键），所有属性都依赖于代理主键。例如商品维度，包含商品代码、名称、类别、重量等属性，这些属性都围绕商品这一实体。该维度表属性跟实体相关，具有唯一标识，可根据外键访问其他依赖属性。
CREATE TABLE ds_hive.ch6_t_goods(
id string COMMENT '商品id',
product_name string COMMENT '商品名称',
category string COMMENT '类别',
price string COMMENT '价格',
stock string COMMENT '库存',
release_date string COMMENT '发布日期')
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile
;
上面的ds_hive.ch6_t_goods得产品维表，产品的主键为id。我们就可以根据这个逐渐和其他得事实表进行关联。比如订单表、比如供应商属性表。
2.2 杂项维度/垃圾维度
这个可以叫咋项维度，也可以叫做垃圾维度，将多个低基数（取值少）、彼此独立的指示符(Flag)、状态码(Code)、布尔(Boolean)类型的属性从事实表或其他维度表中抽取出来，组合成一个单一的维度表。这些维度属性互不相关，通常是一些“是/否”列或小而不常用的属性。比如是否有效用户、是否大额存款用户、是否积分使用用户等，可创建垃圾维度来存储。这样我们就可以创建一个垃圾维度：
CREATE TABLE ds_hive.ch6_t_user_profrile(
user_id string COMMENT '商品id',
is_youxiao string COMMENT '是否有效',
is_big_dep string COMMENT '是否大额存款',
is_use_jf string COMMENT '是否使用积分',)
stored as orc
;
注意：
杂项维度/垃圾维度始终是静态不变得，就是维度表的数量是固定的。
JUNK直接跟在DIM_后面。对于Y / N列，使用“ IS_…”或“…_FLAG”进行命名。
数据类型是一致的，即对于Y / N列，它可以是bit或CHAR（1），优先选择CHAR（1）
杂项维度是没有业务主键的
2.3 文本维度
用于存储源事务表中较宽的文本列，如果文本列较窄且在事实表级别，可保留在事实表中；若较宽，可单独放在文本维度中。例如：订单ID，交易ID，付款ID。这些字段，如果事实表较窄，可以事实表中，但是表较宽，我们就可以单独放，但如果源事务表具有宽文本列，有两种设计选择。
将此varchar列放在一个维度（称为“文本维度”）中。将其保留在事实表中。
将其保留在事实表中。
CREATE TABLE ds_hive.ch6 t order(
order_id string COMMENT '订单 id',
note string COMMENT '备注')
stored as orc
;
2.4 独特属性维度
所有属性都是事实表本身的属性，而不是特定维度的属性。如基金管理中的持有表，证券的部门、等级、国家等属性，可创建独特属性维度。例如，考虑一个基金中的持有表，其中每个基金，日期的颗粒都是一行。每个基金都具有许多属性，例如部门，分级，国家，币种，资产类别等。从理论上讲，这些属性在各个基金中是一致的。但是事实并非如此，因为可能会被更新。在正常情况下，部门，分级，国家，币种，资产类别都是安全维度的属性。它们实际上是持有事实表的属性。为了正确存储它们，应该创建一个独特的属性维，如下所示：
CREATE TABLE ds_hive.ch6_t_dim_posittion_attr(
posittion_id string COMMENT '基金主键',
class_type string COMMENT '分级',
country string COMMENT '国家',
cy string COMMENT '币种',)
stored as orc
;
3.按维度处理方式划分
3.1 拉链维度表
维度属性会随时间发生变化，如何准确反映历史状态，确保历史事实能与发生时的维度版本正确关联？用于处理数据的全量存储和历史变化，通过记录数据的有效时间区间，实现对历史数据的追溯和查询，常用于需要保留完整历史数据的场景。比如，我们上述的产品表今天是属于a部门的，但是到了明天就是属于b部门了，为了更好的统计每个部门的产品销售情况，我们必须做拉链表来存储变化的产品，当然，我们通常的做法是做分区表，每天 保留一份当天的数据，这也是处理缓慢变化维的常用方法。
CREATE TABLE ds_hive.ch6_t_goods(
id string COMMENT '商品id',
product_name string COMMENT '商品名称',
category string COMMENT '类别',
price string COMMENT '价格',
stock string COMMENT '库存',
release_date string COMMENT '发布日期')
partition by(data_dt string comment'分区字段' ) --加分区字段
stored as orc
;
3.2 快照维度表
记录在某一时间点或时间区间内的数据快照，粒度通常是周期性的，如按天、周、月或季度存储数据，用于记录账户余额、库存水平等度量。此表是拉链维度表的一种衍生。用于变化不频繁，偶尔会看历史数据的场景。
4.按维度数据特点划分
4.1 多层次维度
在同一个维度中存在多个层级的数据结构，层级间有明确的父子关系，每个层级代表一个不同的粒度。如时间维度可从年到季节、季度、月份等；地理维度可从国家到省、城市等。例如地理维度:
CREATE TABLE ds_hive.ch6_t_dim_area_d(
country string COMMENT '国家',
province string COMMENT '省份',
city string COMMENT '城市',
dist string COMMENT '区县')
partition by(data_dt string comment'分区字段' ) --加分区字段
stored as orc
;
4.2 多值属性维度
维度表中的某个属性可以有多个值，如客户维度中的客户联系方式，可能有多个电话号码、邮箱地址等。
5.总结
维度是数据仓库的灵魂，是将冰冷的事实数据转化为有温度、有语境、可理解的业务洞察的桥梁。理解不同类型的维度（SCD、退化、杂项、角色扮演、多值桥接、层次、雪花、一致性、行为）及其设计模式（代理键、扁平化、处理缓慢变化、一致性），是构建一个高性能、易使用、可持续演进的数据仓库的关键。优秀的维度设计能显著提升数据分析的效率、深度和价值，赋能企业基于数据做出更明智的决策。
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