维表建模：独立还是合并？

"一个维表还是多个-writing science how to write papers that get cited and proposals that get funded" 在数据仓库和商务智能（BI）领域，维表是构建数据模型的关键元素，用于描述事实表中的细节。本资源探讨了一个重要的设计决策：在维表模型中，应该使用一个维表还是多个。通常，我们期望维表彼此独立，但在实际业务场景中，这种情况并不总是成立。 6.8章节中提到，虽然商品维度和商店维度在逻辑上可能相互关联，如某些商品仅在特定商店销售，但从数据建模的角度，我们仍然倾向于保持它们的独立性。这样做有几个原因： 1. **降低数据冗余**：即使两个维度存在关联，这种关联性可以通过事实表来体现，而无需合并维表，避免了数据冗余，从而提高数据处理效率。 2. **复杂关系管理**：商品和商店可能有多种关联，例如销售、价格策略、库存和季节性变化。保持维表独立便于追踪和管理这些复杂的关系。 3. **查询性能**：合并维表可能导致大量记录，影响查询性能。如果一个维度的记录数超过10万行，那么它就不再是“小”维度，合并可能会导致性能下降。 4. **业务理解**：维度合并应基于业务用户的视角。如果两个维度的关联性是稳定且被用户接受的，那么可以考虑合并。否则，保持独立能更好地反映业务现实。 然而，不是所有情况都如此明确。如果两个维度高度相关，且合并后数据规模较小，有时会考虑合并以简化模型。例如，商品和品牌如果是多对一的关系，应当合并为一个维度。但这个决策必须基于对数据和业务需求的深入理解。 在《The Data Warehouse ETL Toolkit》一书中，作者详细介绍了数据仓库的需求分析、架构设计、ETL（抽取、转换、加载）过程，以及在数据流过程中遇到的各种挑战，包括如何从不同数据源抽取数据、如何清洗和规范化数据、如何提交维表等。这本书提供了一套系统性的方法论，帮助读者理解和解决实际数据仓库项目中的问题。 维表的设计是数据仓库和BI系统中的核心问题，需要根据业务需求、数据相关性和性能优化来综合考虑。正确地设计维表结构对于构建高效、可维护的数据仓库至关重要。