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一、前言
最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
二、事实表设计基础
事实表记录发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度数值。事实表的设计完全依赖于物理活动，不受可能产生的最终报表的影响。事实表中，除数字度量外，事实表总是包含外键，用于关联与之相关的维度，也可以包含退化的维度键和日期/时间戳。
三、传统模式
以FS-LDM数据存储模型Event主题域数据存储模型设计为例，其事件主题域数据逻辑模型结构如下图所示：
传统模式的主要问题如下：如果数据量很小的情况下，执行多表关联，没有问题，但是当在分布式数据仓库，单表存储海量数据的情况下，很明显模式将面临挑战。
三、分布式模式-维度建模新原则
（1）以值代键：针对键值唯一的维表，除非必要，否则不引入维表，如IP地址维表，采用IP作为维表的主键，事实表中存储IP值；
（2）合理分表：传统关系型数据仓库存在多表整合的冲动，如上图Event事实表，各种Acount Ind，Finance Ind等，用来扩展表的通用性，试图把所有的数据都存储到一张表 中。分布式数据仓库的设计，恰恰相反，因为单表数据规模的问题，如果要满足分析和处理的性能，合理的按照业务进行数据的分表存储。如财务相关事件、账户相关事件，单独成表。更有利于数据的计算和分析。
四、分布式维度模型实例
| 序号 | 字段英文 | 字段中文 | 字段解释 | 字段映射 | 字段加工逻辑 | 指标字段 |
| 1 | event_id | 事件ID | 记录标识 | 标识 | ||
| 2 | tm | 时间 | 时间戳 | 维度 | ||
| 3 | domain | 域 | 维度-值 | |||
| 4 | ip | IP地址 | IP地址 | 维度-值 | ||
| 5 | os | 操作系统 | 操作系统 | 维度-值 | ||
| 6 | user_id | 用户ID | 用户ID | 维度-FK | ||
| 7 | date | 日期 | 日期（新增） | 维度-值 | ||
| 8 | from | 来源 | 访问来源系统 | 维度-值 |
五、未完待续
分布式数据仓库数据存储模型设计进行中，后续会持续更新，请关注QQ群：分布式数据仓库建模 398419457。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/4425715.html
