数据库维度的基本概念

数据库设计中的维度建模与事实建模在数据库设计中，维度建模和事实建模是两种重要的建模方法。

维度建模和事实建模针对不同的数据类型和数据关系进行建模，在构建数据仓库或者业务智能系统时起到关键的作用。

本文将介绍维度建模和事实建模的概念、原则以及应用场景。

一、维度建模维度建模是指以维度为中心进行数据建模的方法。

维度是一种反映业务面向用户部门的数据元素，是衡量和分析业务过程的关键属性，如时间、地点、产品、客户等。

维度建模的核心概念是"星型模型"，其中一个中心表（事实表）与多个维度表相连。

1. 基本原则（1）维度应该具有唯一性和确定性。

（2）维度应该是可测量的属性，并且应该为业务过程的关键属性。

（3）维度之间应该具有层次关系。

2. 维度建模的步骤（1）识别关键业务过程和需求。

（2）识别和定义需要使用的维度。

（3）确定维度之间的层次关系。

（4）设计事实表，并且确定与维度表之间的关系。

（5）设计维度表。

（6）定义维度表之间的关系。

3. 应用场景维度建模适用于需要对业务过程进行度量和分析的场景，如经营决策、市场分析、销售分析等。

维度建模能够提供简洁、易于理解的数据模型，使得用户能够直观地分析和进行决策。

二、事实建模事实建模是指以事实为中心进行数据建模的方法。

事实是与业务过程中的事件和活动相关的数据集合，如销售金额、订单数量等。

事实建模的核心概念是"雪花模型"，其中一个中心表（事实表）与多个维度表相连，并且维度表之间可以进一步展开。

1. 基本原则（1）事实应该与业务过程息息相关。

（2）事实应该是可计量和可观察的。

（3）事实应该能够满足系统设计的需求。

2. 事实建模的步骤（1）识别需要度量和分析的业务过程。

（2）确定需要度量的事实，并进行定义和测量。

（3）确定需要使用的维度，并与事实表建立关系。

（4）确定维度之间的关系，并进行细化。

3. 应用场景事实建模适用于需要对业务过程中的事件和活动进行度量和分析的场景，如销售分析、客户行为分析、物流分析等。

1、数据仓库基本概念1.1、主题（Subject）主题就是指我们所要分析的具体方面。

例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。

主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。

1.2、维（Dimension）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。

1.3、分层（Hierarchy）OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。

所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。

它们一般为数值型数据。

我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。

1.5、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。

1.6、事实表和维表事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。

事实表中存储数字型ID以及度量信息。

维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。

事实表和维表通过ID相关联，如图所示：1.7、星形/雪花形/事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。

雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。

雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。

数据维度的名词解释数据维度是指用于描述一组数据的可度量或可观察方面的属性。

在数据分析和数据挖掘中，维度是非常重要的概念，它通过定义不同的属性，可以帮助我们更好地理解和解释数据。

一、什么是数据维度数据维度是用于表示数据的特定方面或属性。

它是一种将数据集合划分成不同类别或类别的过程。

通过对数据进行维度建模，可以将数据集组织成一个多维数据立方体，其中数据的每个维度都表示不同的特征或描述。

举个例子来说，假设我们要分析一家电子商务公司的销售数据。

在这个数据集中，我们可以使用多个维度对销售进行描述，如产品、地区、销售时间等。

通过将数据按照这些维度进行划分，我们可以更好地了解不同产品在不同地区和时间下的销售情况。

这样的维度建模有助于我们从不同的角度来观察数据，并发现数据中隐藏的模式和趋势。

二、数据维度的类型数据维度可以根据其性质和组织方式进行分类。

常见的数据维度类型包括：1. 时间维度：时间维度用于描述数据发生或记录的时间点或时间段。

例如，销售数据中的年份、季度、月份等都可以作为时间维度来分析销售情况的季节性变化和趋势。

2. 地理维度：地理维度用于描述与地理位置相关的数据特征。

例如，销售数据中的国家、城市、区域等都可以作为地理维度来分析不同地域的销售情况和市场发展趋势。

3. 产品维度：产品维度用于描述数据中的不同产品或商品。

例如，销售数据中的产品类别、品牌、型号等都可以作为产品维度来分析不同产品的销售情况和市场需求。

4. 客户维度：客户维度用于描述与客户相关的数据特征。

例如，销售数据中的客户类型、客户等级、客户地域等都可以作为客户维度来分析不同客户群体的购买行为和市场潜力。

5. 行为维度：行为维度用于描述与特定行为或事件相关的数据特征。

例如，用户行为数据中的点击、购买、访问时长等都可以作为行为维度来分析用户行为轨迹和决策过程。

通过将数据按照不同的维度进行划分，我们可以更好地理解数据的内在关系和潜在规律。

这种维度分析有助于我们获取有关数据集的更多信息，从而做出更准确的决策和预测。

大数据分析基础——维度模型大数据分析基础——维度模型1基本概念维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。

维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。

1.1维度维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象。

维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。

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”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。

例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。

维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。

1.2事实表事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。

事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。

事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。

事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。

通常粒度可以通过两种方式来表述:一种是维度属性组合所表示的细节程度:一种是所表示的具体业务含义。

作为度量业务过程的事实，一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型。

相对维度来说，通常事实表要细长，行的增加速度也比维度表快的多，维度表正好相反。

事实表有三种类型 :1.事务事实表：事务事实表用来描述业务过程，眼踪空间或时间上某点的度量事件，保存的是最原子的数据，也称为“原子事实表\周期快照事实表”。

2.周期快照事实表：周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔记录事实，时间间隔如每天、每月、每年等。

3.累积快照事实表：累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。

数据库设计中的维度建模与雪花模型在数据库设计中，维度建模与雪花模型是两个重要的概念。

维度建模是一种用于创建数据仓库和数据集市的技术，而雪花模型是维度建模的一种扩展形式。

本文将详细介绍维度建模和雪花模型的概念、优缺点以及使用场景。

## 维度建模维度建模是一种用于组织和存储数据的方法，它主要关注数据的业务维度（如时间、地点、产品和客户）和度量（即数值）。

维度建模的核心概念是将数据按照维度来组织，这样可以使数据变得更易于理解和查询。

在维度建模中，通常将数据分为事实表和维度表。

事实表存储度量的数据，即可度量的数值，例如销售额、访问次数等。

而维度表则存储与事实表相关的维度信息，例如时间、地点、产品和客户等。

维度建模的优点包括：1. 易于理解：维度建模将数据按照业务维度组织，使数据更加直观和易于理解。

2. 灵活查询：维度建模可以支持多维度的数据查询，方便进行多维度分析。

3. 性能高效：维度建模可以通过预聚合技术提高查询性能，加快数据检索速度。

## 雪花模型雪花模型是维度建模的一种扩展形式，它通过进一步分解维度的层级关系来提高数据的存储效率。

在雪花模型中，维度表被进一步分解为多个维度表，形成一颗类似雪花的形态，因此得名雪花模型。

雪花模型的优点包括：1. 存储效率高：雪花模型通过分解维度表来减小数据冗余和存储空间的占用，提高数据存储效率。

2. 数据一致性：雪花模型可以更好地维护维度表之间的层级关系，保证数据一致性和准确性。

3. 灵活性：雪花模型可以根据具体需求进行维度表的分解，使数据更加灵活和可扩展。

然而，雪花模型也存在一些缺点：1. 查询复杂度高：雪花模型的查询涉及到多个维度表，查询语句的编写和执行较为复杂，可能会对性能产生一定的影响。

2. 维护成本增加：由于雪花模型包含多个维度表，对整个模型的维护和管理成本较高，需要更多的精力和资源进行维护。

## 使用场景维度建模和雪花模型在不同的场景中有不同的应用。

维度建模适用于以下场景：1. 数据仓库：维度建模是构建数据仓库的常用方法，可以用于存储和分析大量的历史数据。

数据库设计中的维度建模与关系模型在数据库设计中，维度建模和关系模型是两种重要的方法。

它们分别在不同的场景下发挥着重要的作用。

本文将对这两种方法进行详细的介绍和比较分析。

1. 维度建模维度建模是一种面向主题的数据库设计方法，它的核心思想是将数据按照不同的主题进行分类，并建立一个具有层次结构的数据模型。

在维度建模中，通常采用星型模型（Star Schema）或雪花模型（Snowflake Schema）来表示数据之间的关系。

星型模型是维度建模中最简单的模型之一，它由一个事实表（Fact Table）和多个维度表（Dimension Table）组成。

事实表存储了与某个特定的业务主题相关的事实数据，而维度表用于描述事实表中的数据。

维度表是一个包含了该维度的所有属性（如地理位置、时间、产品等）的表格，而事实表中的数据与维度表中的数据通过外键关联起来。

雪花模型基于星型模型，通过进一步拆分维度表，将一些维度表的属性再次细分成更小的维度表。

这样可以使得数据模型更加灵活，但同时也增加了数据冗余的可能性。

维度建模的优点在于：a. 易于理解和使用。

维度建模采用简单的模型结构来表示数据之间的关系，使得用户可以快速理解数据模型并进行查询和分析。

b. 高效的查询性能。

维度建模中的星型模型适用于大多数查询场景，可以通过索引的方式快速检索数据。

2. 关系模型关系模型是一种广泛应用的数据模型，它用关系（表）来表示数据之间的关系，并利用关系之间的连接来实现数据查询和处理。

关系模型使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作。

在关系模型中，数据被组织成多个表，每个表都有列（属性）和行（记录）。

表与表之间通过外键关系进行连接。

关系模型使用范式（Normalization）来规范化数据，以减少数据冗余和提高数据的一致性。

关系模型的优点在于：a. 灵活性和扩展性。

关系模型可以根据具体需求进行灵活的数据模型设计，支持数据结构的变化和扩展。

b. 数据完整性和一致性。

维度管理 数据标准
维度管理是数据仓库中的一个重要概念，它用于组织和管理数据。

维度是指用于描述数据的属性或特征，例如时间、地点、产品、客户等。

在数据仓库中，维度通常以表格形式存储，称为维度表。

维度管理的主要目标是确保数据的一致性、准确性和可用性。

为了实现这一目标，需要建立数据标准，包括以下方面：
1. 维度定义：明确每个维度的含义、范围和取值规则。

2. 维度层次结构：建立维度之间的层次关系，以便更好地理解和分析数据。

3. 维度编码：为每个维度的取值分配唯一的编码，以便在数据仓库中进行快速查询和分析。

4. 维度维护：定期更新和维护维度表，确保数据的准确性和一致性。

通过建立数据标准，可以提高数据质量，减少数据冗余和错误，从而提高数据分析的效率和准确性。

同时，数据标准也有助于不同部门之间的数据共享和协同工作。

问卷调查数据库设计维度
维度（Dimension）在数据库设计中是指数据库中的一组相关属性或特征，它描述了事物或实体的某个方面。

在数据仓库或数据分析领域，维度常用于描述商业活动的不同方面，例如时间、地理位置、产品、客户等。

维度通常与事实表（Fact table）结合使用，构成了星型模型或雪花模型。

通过使用维度，可以对事实数据进行分析和报表，从而提供用户对业务数据的全面认识和深入了解。

在进行问卷调查的数据库设计中，维度可以包括以下几个方面：
1. 调查时间维度：包括调查日期、调查时段等时间相关的属性，用于分析调查结果在不同时间维度上的变化趋势。

2. 调查地点维度：包括调查地区、调查场所等地理位置相关的属性，用于分析调查结果在不同地理位置上的差异。

3. 调查对象维度：包括被调查者的属性，例如年龄、性别、教育程度等，用于分析不同人群在调查结果上的差异。

4. 问卷题目维度：包括问卷的题目、选项等属性，用于分析不同题目对调查结果的影响。

5. 调查结果维度：包括调查结果的各个指标、评分等属性，用于对调查结果进
行统计和分析。

以上仅是一些可能的维度示例，具体的问卷调查数据库设计需要根据实际情况而定。

在设计维度时，需要考虑维度之间的关系和层次结构，并灵活应用维度建模技术，以满足用户的数据分析需求。

数仓概念模型数仓（Data Warehouse）是指将不同来源、不同格式、不同粒度的数据集中存储、整合和管理，以支持企业决策和分析的一种数据存储和管理架构。

数仓的概念模型是指在构建数仓之前，需要对数据仓库的结构、组成和关系进行规划和设计，以确保数据能够被有效地存储、检索和分析。

数仓的概念模型主要包括以下几个方面：1. 维度（Dimension）：维度是描述业务的属性，用于对事实数据进行分类和分析。

常见的维度包括时间维度、产品维度、地理维度等。

维度通常具有层级结构，可以形成多维分析的基础。

2. 事实（Fact）：事实是数仓中的可量化数据，用于支持分析和决策。

事实通常与维度相关联，例如销售额、订单数量等。

事实数据可以通过维度的交叉组合进行多维分析。

3. 粒度（Granularity）：粒度指的是事实数据所描述的事件或行为的详细程度。

粒度可以是天、月、年等不同的时间单位，也可以是产品的不同属性级别等。

选择适当的粒度可以满足不同层次的数据分析需求。

4. 关系模型（Relationship Model）：数仓中的数据往往具有多个维度之间的关系。

关系模型描述了维度之间的关联关系，包括一对一、一对多、多对多等不同类型的关系。

合理的关系模型可以提高数据的查询效率和分析能力。

5. 星型模型和雪花模型：数仓的概念模型可以采用星型模型或雪花模型来表示。

星型模型是以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表的模型结构，简单直观，易于理解和查询。

雪花模型在星型模型的基础上进一步细化维度表，形成多层级的关系，适用于复杂分析需求。

通过设计和构建数仓的概念模型，可以清晰地定义数据的结构和关系，为后续的数据抽取、转换和加载（ETL）过程提供指导，同时也为用户提供了一个统一、标准化的数据视图，方便进行数据分析和决策支持。

数据仓库中的维度建模与事实表设计数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间可变的、非易失性的数据存储，用于支持管理决策。

在数据仓库中，维度建模和事实表设计是非常重要的，它们是数据仓库设计的核心。

维度建模是指将数据仓库中的数据组织成一个统一的、易于理解的维度模型，而事实表设计则是指如何将业务过程和指标以一种易于查询和分析的方式存储到数据库中。

在本文中，我们将探讨数据仓库中的维度建模与事实表设计的相关内容。

一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中维度和事实之间的关系模型。

维度模型由事实表和维度表组成，它们之间存在着一对多的关系。

维度模型是一个简单直观的模型，它将业务过程和指标以一种易于理解的方式组织起来。

1.维度表在维度建模中，维度表是非常重要的，它是用来描述业务对象的表。

维度表通常包含了多个属性字段，每个属性字段描述了业务对象的一个特定属性。

比如，在销售数据中，维度表可能包含了产品、时间、地点等属性字段。

2.事实表事实表是数据仓库中存储业务过程和指标的表，它包含了一个或多个度量字段，度量字段是用来度量业务活动的指标。

事实表和维度表之间通过外键关联起来，事实表中的度量字段通常是和维度表的外键字段关联的。

3.星型模式维度模型通常被称为星型模式，因为它的结构呈现出星型的形状。

在星型模式中，中心的事实表被围绕着多个维度表组织起来，形成了一个星型的结构。

4.雪花模式除了星型模式之外，还有一个常见的维度模型是雪花模式。

在雪花模式中，维度表的层次结构被规范化成多个维度表，这样可以节省存储空间，但也会增加查询复杂度。

5.维度层次维度表中的属性字段通常是按照层次结构组织起来的，比如在时间维度中，可以有年、季度、月、日等层次。

在维度建模中，采用自然层次结构的维度表是非常重要的，它可以帮助用户更加方便地进行查询和分析。

维度建模是数据仓库设计的核心，它可以帮助用户更加方便地理解业务过程和指标。

通过合理的维度建模，可以提高数据仓库的查询性能，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。

数据仓库设计与建模的维度表与维度层级设计原则在数据仓库的设计与建模过程中，维度表与维度层级的设计是至关重要的一环。

维度表是数据仓库中最重要的组件之一，它包含了用于描述业务过程的各种维度信息。

而维度层级设计则决定了在数据仓库中如何组织和组织这些维度信息。

本文将讨论数据仓库设计与建模的维度表与维度层级设计原则，并提供一些实用的建议。

一、维度表设计原则1. 清晰明确的维度定义：在设计维度表之前，我们应该对维度进行清晰明确的定义。

维度是指用于描述业务过程的特定属性，如时间、地点、产品等。

每个维度应该具有唯一的标识符，并且应该能够与其他维度进行关联。

2. 单一职责原则：每个维度表应该只包含与特定维度相关的信息。

避免在同一个维度表中混合不同维度的信息，以确保数据的完整性和一致性。

3. 高度度量性：维度表中的每个属性都应该是可度量的，即可以用于定义度量和分析业务指标。

例如，在时间维度表中，可以包括年、季度、月份等可度量的属性。

4. 完整性和稳定性：维度表应该包含完整且稳定的信息。

避免在维度表中包含过于细节或不稳定的信息，以减少数据冗余和数据更新的复杂性。

5. 紧凑性和自治性：维度表应该尽可能紧凑，并且是自包含的。

避免在维度表中嵌入其他表的信息，以保持整个数据仓库的灵活性和可扩展性。

二、维度层级设计原则1. 层次结构：维度层级是指将维度数据按照某种特定的层次结构进行组织和管理。

在设计维度层级时，应该考虑到业务需求和查询要求。

例如，在时间维度表中，可以按年、季度、月份进行层级划分。

2. 层级的独立性：每个层级应该是独立的，并且具有唯一的标识符。

这样可以方便使用者在针对不同层级进行查询和分析，同时也便于维护和更新。

3. 有效性和可用性：维度层级应该是有效和可用的。

有效性指数据在各个层级之间的关联性和逻辑性，可用性指数据在某个特定层级上的可操作性和可理解性。

4. 分层次维度：有时候，某些维度可能需要按照不同的维度进行分层划分，以满足特定业务需求。

数据仓库-维度各维度类型渐变维描述渐变维(SCD. Slowly Change Dimension）,是⼀种在多维数据仓库中实现维度历史的技术类型SCD1通过更新维度记录直接覆盖已存在的值，它不维护记录的历史⼀般⽤于修改错误的数据SCD2在源数据发⽣变化时，给维度记录建⽴⼀个新的版本记录，从⽽维护维度历史。

不删除、修改已存在的数据，新增⼀条数据SCD3通常⽤作保持维度记录的⼏个版本。

通过给某个数据单元增加多个列来维护历史。

例如，为了记录客户地址的变化，customer_dim维度表有⼀个customer_address列和⼀个previous_customer_address列，分别记录当前和上⼀个版本的地址。

SCD3可以有效维护有限的历史，⽽不像SCD2那样保存全部历史。

很少使⽤，只适⽤于数据的存储空间不⾜并且⽤户接受有限维度历史的情况维度⼦集由来有些需求不需要最细节的数据。

想要某个⽉的销售汇总，⽽不是某天的数据相对于全部的销售数据，只对某些特定状态的数据更感兴趣事实数据需要关联到特定的维度，这些特定维度包含在从细节维度选择的⾏中，所以叫维度⼦集。

维度⼦集⽐细节维度的数据少，因此更易使⽤，查询也更快描述⼦维度是⼀种⼀致性维度，由基本维度的列与⾏的⼦集构成。

细节维度称为基本维度，维度⼦集称为⼦维度基本维度表与⼦维度表具有相同的属性或内容，这样的维度表具有⼀致性。

⼀致的维度具有⼀致的维度关键字、属性列名字、属性定义以及属性值。

当构建聚合事实表，或者需要获取粒度级别较⾼的数据时，需要⽤到⼦维度。

类型包含属性⼦集的⼦维度当事实表获取⽐基本维度更⾼粒度级别的度量时，需要上卷到⼦维度基本维度和⼦维度表的主键是不同的⽐如，⽇数据上卷到⽉数据包含⾏⼦集的⼦维度基本维度和⼦维度具有同样粒度级别的细节数据基本维度和⼦维度表的主键是相同的⽐如，基本维度表中包含多种类型的数据，现在只想根据其中某⼀类型的数据做统计视图维度⼦集优点不真实存储物理数据，不需要额外的存储空间可规避数据不⼀致的潜在风险减少数据冗余缺点当基本维度表和⼦维度表的数据量相差悬殊时，性能会⽐物理表差很多如果定义的视图的查询很复杂，并且视图很多的话，可能会对元数据存储系统造成压⼒，严重影响查询性能。

维度模型数据仓库基础对象概念一览一、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。

这符合上面的意思，有标准。

一个度量字段肯定是统一单位，比如元、户数。

假设一个度量字段。

当中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量没法汇总。

在OLAP中还有计算度量的说法，用一个总费用除以用户数。

得到每户平均费用。

但这到底还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了，仅仅是为了称呼方便而已。

这就得说到指标，英文的Metric。

在绩效管理软件里面，一般是有这个概念的。

其定义可表述为"它是表示某种相对程度的值"。

差别于度量概念，那是一种绝对值，尺子量出来的结果。

汇总出来的数量等。

而指标至少须要两个度量之间的计算才干得到，比如ARPU，用收入比上用户数，比如收入增长率，用本月收入比上上月收入。

当然可能指标的计算还须要两个以上的度量。

而Indicator的字面意思为指示器，在KPI中，最后一个I就是它，可是用中文称呼它的时候，总是叫"关键绩效指标"，而没有叫做"指标器"，也就造成一些混乱。

我们身边充当指示器的有：红绿灯。

提醒行人车辆是否等待或通行；监控室里的警报灯。

提醒哪儿出现异常。

汽车仪表盘。

提醒驾驶员油是否足够，速度怎样。

它们起到的作用是传递一种宏观的信息。

促使人的下一步行动。

红灯停绿灯行。

看到警报亮起要赶紧派人查看。

眼下常见的企业绩效管理软件中，仪表盘（有的地方称作驾驶舱）的展示界面也是不可缺少。

正是用这样的直观而比較有象征性的指示器反映企业运营状况。

能够设想提出KPI的初衷。

是希望企业通过一些粗略（非细节）的信息（而非数据）来为下一步的决策作出根据。

导致不同的决策行为必然是离散的输入。

最简单的就是一个开关。

是或不是（比如警报灯）。

假设说度量和指标是定量话，指示器就是一种定性的。

多维数据库维度层次的理解多维度数据库是按照多维数据模型的思想来建立的。

而一个多维数据模型是由多个维度和实事组成。

维度是多维数据模型中非常重要的概念，要进行多维分析、编写高效准确的MDX 查询，首先要对维及其维度的概念分层有比较深刻的理解。

维是描述事实的角度，也即观察数据的角度。

一个多维数据模型通常都包含多个维度。

比如：描述企业的销售信息这样一个事实，我们就可能要用到客户维度、时间维度、产品维度、仓库维度等。

在多维数据库中，维度表的来源通常都是关系数据库中的基础数据表，如上面提到的客户维度就来自关系数据库中的客户表，产品维度就来自关系数据库中的产品表等等。

而这些维度表除了与事实表相关联的键属性以外还有很多其它的数据表属性。

在基于关系数据库的查询中，我们可能更多的关注表之间的关系。

而在多维数据库中，应该把思维改进一下，应该理解和注意维度属性之间的关系，分析维度中每个属性之间的关系。

而维度属性之间的关系就引出了本文的中心——维度层次。

还是上面那个企业销售的例子，对于客户维度，除了键属性外，可能还会有客户的名字属性，所在国家，所在城市以及省，性别，教育情况，职业等信息。

通过分析这些属性的值，可以发现：城市是属于某个省的，而省又是属于某个国家的，所以在这些属性的值中就表现了一种层次关系。

分析这个层次结构如下图：图一：客户维度属性层次分析图上图中左边是客户维度表中国家属性，城市属性和省属性所组成的层次表示，右边就是这几个属性的值之间的关系。

在SSAS中，图中左边的部分表示一个层次，这个层次由四个级别组成，这四个级别分别是：国家，省，城市和客户。

在这个层次中国家是粒度最大的级别，客户是粒度最小的级别。

在进行多维数据分析的时候，我们就可能会在这个层次的不同级别上进行综合或分析，上卷或下钻。

维度中的层次关系有的时候是隐含的，由数据的意义表示。

所以维度层次有的时候可以自动生成，但更多的时候是人为定义的。

对维进行概念分层使得我们可以在任意的抽象级别分析数据。

数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计是在建立数据库数据仓库时必不可少的一部分。

数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的信息系统，旨在帮助企业进行决策支持和数据分析。

在设计数据库数据仓库时，维度建模与事实表设计是两个关键的步骤，本文将对这两个方面进行详细说明。

一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心环节。

维度是一个用于描述事实的结构属性，是数据仓库中对数据进行分类和归纳的基础。

维度建模的目标是建立一个能够满足业务需求、易于理解和维护的数据模型。

在维度建模中，最常用的方法是星型模型和雪花模型。

星型模型是以一个中心事实表为核心，通过多个维度表与事实表进行关联，形成星型的结构。

而雪花模型则在星型模型的基础上，将某些维度进一步拆分为多个维度表，形成雪花状的结构。

在选择维度建模方法时，需要考虑业务需求和数据结构的复杂性。

星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型适用于复杂的业务场景。

此外，还需要考虑数据的冗余和一致性。

星型模型会产生冗余的数据，但对于查询性能较好；而雪花模型能够减少冗余数据，但对查询性能有一定的影响。

二、事实表设计事实表是数据仓库中最重要的表之一，用于存储与业务过程相关的度量数据。

事实表是一个包含了主键和度量列的表，主键一般由维度表的主键组成，而度量列则包含业务指标的数值，如销售额、订单数量等。

在事实表设计中，需要考虑以下几个方面：1. 选择合适的度量列：度量列是事实表的核心内容，需要根据业务需求选择合适的度量指标。

度量指标应该是可度量、可计算和可聚合的。

2. 定义粒度：粒度是指度量数据的统计单位。

在定义粒度时，需要根据业务需求和数据可用性进行权衡。

较细的粒度可以提供更详细的数据，但会增加查询的复杂性和计算的开销。

3. 设计主键：主键是用于唯一标识每一条记录的列。

在设计主键时，需要考虑唯一性、稳定性和可读性。

4. 建立索引：对于常用的查询字段和条件，可以通过建立索引来提高查询性能。

多维数据概念及模型解析
数据立方体（Cube）
维度（Dimension）
成员（Member），又称维度成员（Dimension Member）
度量（Measure）
级别（Level）
维度（Dimension）
维度就是描述数据的业务角度，不同的分析场景会有若干的维度。

类似于一个坐标轴
体现在数据结构中，每个维度都应该会对应一张表，如果该维度存在多个等级，这张表中的字段应该可以体现出来
维度成员（Dimension Member）
若是维度相当于坐标轴，那么维度成员就相当于坐标轴上的值。

对应在workbench生成的schema里面的Level
维度成员可以呈现成树形结构，没有子级成员的成为明细成员（Leaf Member）
数据立方体（Cube）
数据立方体表示由若干维度所描述的一个数据集合，每个维度各自表示一个可对此数据集合进行观察和分析的业务角度
每个立方体的事实表应该具备多个维度对应表的关联数据，是一张整合的复杂数据表
度量（Measure）
在一个数据立方体中，从每个维度上都选取一个确定的维度成员，这些维度成员组合所确定的一个点就是度量值
一般情况下，数据立方体中并不直接存储非明细成员所描述的度量值，而是通过对其后代成员中的全部明细成员进行汇总计算而得出级别（Level）
级别表示维度成员所描述业务角度的细节程度，也可理解为通过维度成员观察数据的粒度。

即描述该维度的细节属性。

了解数据库的基本概念与应用在当今信息化时代，数据库无处不在。

无论是公司的数据管理，还是个人的数据存储，数据库都扮演着重要的角色。

那么，什么是数据库？数据库是一种结构化的数据集合，用于存储、管理和处理数据。

本文将介绍数据库的基本概念和应用。

一、数据库的基本概念1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种软件，用于创建、管理和维护数据库。

它允许用户通过编写指令或使用图形界面来存储、检索和更新数据。

2. 数据模型：数据模型是数据库中数据结构的抽象表示。

常用的数据模型有层次模型、网络模型和关系模型。

关系模型是最常用的数据模型，它以表格的形式组织数据。

3. 数据表：数据表是关系模型中最基本的组织形式。

它由一系列行和列组成，每行代表一个记录，每列代表一个属性。

数据表通过主键将记录与其他表关联起来。

4. SQL语言：SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和处理关系型数据库的语言。

它包括数据库的创建、数据的插入、查询、更新和删除等操作。

二、数据库的应用1. 企业数据管理：数据库在企业中扮演着重要的角色。

企业可以使用数据库管理系统来存储员工信息、产品信息、销售记录等。

通过灵活的查询语言，企业可以快速获取所需的数据，帮助管理者做出决策。

2. 个人数据存储：数据库不仅在企业中起到作用，对于个人用户来说也非常重要。

个人可以使用数据库管理系统来存储和管理个人信息、照片、音乐等。

通过数据库的备份和恢复功能，用户可以有效地保护和管理自己的数据。

3. 网站与应用程序开发：数据库在网站和应用程序中广泛应用。

通过数据库的存储功能，网站和应用程序可以保存用户的注册信息、文章内容等。

通过数据库的查询功能，用户可以根据特定条件查询所需的信息。

4. 数据分析和挖掘：数据库中存储的大量数据为数据分析和挖掘提供了基础。

通过数据库的查询和分析工具，用户可以从海量数据中发现规律和趋势，帮助企业或个人做出更准确的决策。