大数据开发实战：维度建模1-相关概念

Posted 2020-12-30 shaomine

　　1、维度建模相关概念

　　　　1.1、度量和环境

　　　　　　维度建模支持对因为过程的支持，这是通过对业务过程度量进行建模来实现的。

　　　　　　那么，什么是度量呢？实际上，通过和业务方、需求方交谈、或者阅读报表、图表等，可以很容易地识别度量。

　　　　　　考虑如下因为需求：

　　　　　　a、店铺上个月的销售额如何？

　　　　　　b、店铺库存趋势如何？

　　　　　　c、店铺的访问情况如何（pv page view 访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计。

　　　　　　　　uv: Unique Visitor）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据);访问网站的一台电脑客户端为一个访客。可以理解成访问某网站的电脑的数量）。

　　　　　　d、店铺访问的熟客占比多少？

　　　　　　这里的销售额、库存、访问量、熟客量就是度量。缺乏上下文和环境来谈论度量是没有意义的。

　　　　　　度量和环境这两个概念构成了维度建模的基础。而所有维度建模都是通过对度量和其上下文和环境的详细设计来实现的。

　　　　1.2、事实和维度

　　　　　　通常来说，事实通常数值形式出现，而且一般都被大量的文本形式的上下文包围。这些文本形式的上下文描述了事实的5个W（when、where，what、who、why）信息，通常可被直观地分隔为独立的逻辑块，

　　　　每一个独立的逻辑块即为一个维度，比如一个订单可以非常直观地分为商品、买家、卖家等多个维度。

　　　　　　在维度建模和设计过程中，可以根据需求描述或基于现有报表，很容易将信息和分析需求分类到事实和度量中。比如业务人员需求为“按照一级类目，统计本店铺上月的销售额情况”，“按照一级类目”这个描述，

　　　　很清楚说需求方希望对一级类目的销售额进行统计分析，这里的一级类目即为一个维度。类似的是，“上月”为另一个维度，而销售额明显是一个事实。