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ivanmp
Asked: 2014-08-22 12:00:39 +0800 CST

维度模型的层次结构

  • 772

我正在尝试对 DW 建模，其中我有多个地理级别（邻里、地区、城市、州）。

我有几个应该包含在模型中的人口统计数据。这些数据包括居住在该地区的人数、平均月收入、平均年龄等。我有数据的最低级别是邻域，这意味着它可以组合在一起以计算更高级别的值。

地理在单个（非规范化）维度中建模，其中每个级别都有自己的列。

现在我必须在模型中拟合人口统计数据。我应该把它放在另一个单独的维度中，还是应该放在地理维度中？综合水平如何？

将其全部放在地理维度上会给我留下大量的列：

  • ID
  • 街区名称
  • 地区名称
  • 城市名
  • 州名
  • 社区平均月收入
  • 社区平均工作人口年龄
  • 邻里人数
  • ...
  • 地区平均月收入
  • 地区平均工作人口年龄
  • 地区人数
  • ...
  • 城市平均月收入
  • 城市平均工作人口年龄
  • 城市人数
  • ...

这个对吗？这看起来比较绕。我在几本书（包括 Kimball 的）中搜索了替代设计，但没有找到任何令人满意的东西。

这种设计是否有更好、经过验证、认可和可靠的替代方案？

database-design data-warehouse

1 个回答

  1. Best Answer

    我对此的看法是，您可能想尝试使用父子维度，因此该模型将允许理论上无限数量的级别。这样，您就可以将事实连接到层次结构的每个级别。

    这是一个例子：

    CREATE TABLE dimGeography (
    id
    parent_id
    geographyType
    geographyCode
    geographyName
    PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE factDemographics (
    date
    geography_id
    monthlyIncome
    workingPopulationAge
    numberOfPeople
    PRIMARY KEY (date, geography_id)
    FOREIGN KEY (geography_id) REFERENCES dimGeography (id)
);

    这种方法的优点是：

    • 随着时间的推移，您可以随意添加或删除级别，而无需更改数据模型
    • 您可以将事实（人口统计）连接到每个级别
    • 没有重复的度量列，即只有一个名为“人数”的列
    • 面向未来：一些国家或地区可能使用不同类型的级别——例如，并非所有国家都使用“州”。

    我能想到的缺点是：

    • 您可能需要重新设计现有的（？）维度或事实表
    • 您的 BI 工具可能无法处理父子维度
    • 在更高级别上聚合事实时更复杂的 SQL 查询

    根据 Kimball、Inmon 等人的说法，我完全不知道这是否是“正确”的解决方案。相反，我会敦促您查看它是否适用于您的特定需求。;)

    • 3

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