数据仓库专题（4）-分布式数据仓库事实表设计思考---讨论精华

【潜水】bomb(4684895) 10:26:45

 但是这样做会有个问题，导致事实表变的更大

【潜水】bomb(4684895) 10:27:20

 我觉得比较好的方式是使用列存储数据库，列存储数据库对于聚合计算是有很大优势的

【冒泡】杭州-电子病历<ruanjizhou@qq.com> 10:31:37

 @厦门-BI-锅盖 胖哥的博客，您在哪里看的？方便发博客地址我吗？

【潜水】厦门-BI-锅盖(584249213) 10:32:43

现在列存储的厂家就SAP HANA,Oracle Exadata，不多而且比较贵

【潜水】厦门-BI-锅盖(584249213) 10:33:06

http://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/4425715.html

【潜水】厦门-BI-锅盖(584249213) 10:33:26

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。　

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:38:34

列存储数据库 只是在平台层面考虑的问题，但是对于海量数据的时候，在模型上面还是要有一定的考量的

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:41:29

@北京-RTB-胖哥  分布式数据仓库 在架构层面是如何设计的？

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:43:13

架构，具体知识技术脚骨

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:43:20

 架构还是数据架构

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:43:24

 是两个不同的问题。

【潜水】bomb(4684895) 10:43:50

sql

【潜水】bomb(4684895) 10:44:00

sql server 也有列存储了

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:44:03

 事实表不变，也大。因为海量数据情况下，单表的容积都是百亿级别的。

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:44:38

Hive的分表，前提是你分表周期内的数据，都已经达到百亿级别的情况。

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:45:13

主要是分布式列式数据库，维表不能大，大了的话，内存消费不起呢。

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:46:26

 维表不能太，是不是意味着维表就要做分表策略呢？

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:47:36

那就是维度设计考虑的问题，维度的层次是不是要多一些

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:48:03

　　（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；

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:48:35

  在这里考虑的主键的作用是什么？

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:54:10

 @北京-RTB-胖哥  是数据架构

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:55:59

 首先IP不重复，可以承担维表中的主键，其次，IP作为事实表重的维度FK，如果只是针对IP地址的数值统计，可以不引入IP维表

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 10:56:07

 FK值就是IP地址。

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 10:58:27

但是如果是IP作为一个维表的话，那么主键是不是IP地址 没有关系啊，因为你在事实表中还是要引用IP维表的主键作为FK，同样可以基于IP维表的主键做数量统计的

【潜水】bomb(4684895) 11:00:19

 这样的情况，事实表也就是IP的维度表，自然不再需要IP的维度表

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:00:31

 不对

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:01:13

 事实表中不仅包括IP，还有其他的维度信息啊

【潜水】bomb(4684895) 11:01:52

恩，我明白胖哥的意思

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:02:12

对于IP维度来讲的话，他的也是有层次的，比如国内IP，国外IP，不同电信运营商线路的IP

【潜水】bomb(4684895) 11:02:53

这样的情况我认为一般不会出现，就像一个销售记录中有订单号，我们通常不会用订单号做维度

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:03:00

 是不是可以把IP地址理解成一种伪度量去考量的

【潜水】bomb(4684895) 11:06:42

 我认为这个时候IP（或订单号）其实就是事实表的主键了，通常这种情况下也不会对IP（或者订单号）做分析，做分析时我们会关系一类IP或者某个地域的一类IP是什么样的情况，而不会关心单个IP是什么样的情况，如果关心单个IP的情况，就是明细查询了，明细查询可以考虑用其他的方式，比如搜索引擎

【潜水】bomb(4684895) 11:08:14

个人的一点愚见，欢迎拍砖

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:09:05

 IP是事实表的主键？能举例吗

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 11:09:27

 先掐着，掐明白了，就明白了。

【潜水】bomb(4684895) 11:09:40

我觉得胖哥的意思，就像我们常见到的销售订单表

【潜水】bomb(4684895) 11:09:49

 我同意，胖哥

【潜水】bomb(4684895) 11:10:48

在销售订单表中，每个订单号是唯一的，就可以作为主键，这种情况下，我们通常不会再做一张订单号的维度表

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:11:18

 我们在销售单中一般的考量是ID+单号

【潜水】bomb(4684895) 11:11:25

 其实我们原来一个项目中干过这样的实情，结果就呵呵了……

【潜水】bomb(4684895) 11:12:02

 cube处理要很长时间，后来发现用户根本不会用订单号这个维度做分析，所以把这个维度去了，就快多了

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:12:42

 这个是你的事实表数据粒度的考虑

【潜水】bomb(4684895) 11:12:47

 一般我在事实表中没有主键（sql server）

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:12:57

 如果客户要用订单号做分析呢

【潜水】bomb(4684895) 11:13:07

那就悲催了……

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:14:59

模型设计的时候不应该完全按照现有的数据分析需求考量

【潜水】bomb(4684895) 11:15:25

这个我同意

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:16:50

 带IP或者是订单号的数据一般是粒度比较低的事实数据或者明细数据

【潜水】bomb(4684895) 11:16:53

 但是对订单信息按照每个订单做分析，我认为是没有意义的，数据分析是反映批量数据的状态或趋势，对单条订单的查询是明细查询

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:17:49

对啊，所以说事实表的数据是按照维度的粒度做计算，分层的

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 11:22:36

 最细粒度的数据，有时候需要刻意的反规范设计

【活跃】北京-RTB-胖哥(1106110976) 11:22:42

 也是没办法的事情。

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:27:29

 对

【冒泡】南京-电商-凌云<hds1999@qq.com> 11:27:57

 反规范做冗余是经常的事情