优化事实表设计：避免维度过多的‘蜈蚣’事实表

"本文主要介绍了在BI（商业智能）建模过程中如何避免创建"蜈蚣"事实表，以及数据仓库（DW）和商业智能（BI）的基本理念。" 在BI建模中，避免“蜈蚣”事实表是一个关键的设计原则。这种现象通常发生在建模师过度逆规范化事实表，导致事实表包含过多的维度键。例如，除了产品主键，还可能将产品层级结构中的商标ID、子类ID、类别ID等全部放入事实表，以及将日期相关的日期ID、月ID、年ID等也一并加入。这样的做法虽然可能提高某些查询的效率，但会显著增加存储需求，因为事实表的记录数量通常远大于维度表。通常，事实表相关的维度控制在15个以下被认为是合理的，一旦超过25个，就可能面临维度过多的问题，形成所谓的“蜈蚣”事实表，这将给数据分析带来困扰。 DW/BI的基本理念是，数据仓库并非可以直接购买的商品，而是需要通过开发和建设的过程逐步完善。数据仓库是一个特定于主题的、集成的、相对稳定且反映历史变化的数据集合，其目的是为了支持管理决策。与传统的在线事务处理（OLTP）系统不同，OLTP系统设计时主要考虑业务流程的效率，而非分析需求，因此不适合作为分析工具。此外，多个独立的OLTP系统难以提供全面的企业级分析，并且在OLTP上执行复杂的查询会降低业务系统的性能。 构建数据仓库的必要性在于，它能提供面向分析的模型，整合来自不同业务系统的数据，支持历史数据的综合分析，同时避免对OLTP系统性能的影响。典型的分析需求包括多维度的数据比较和趋势分析，例如在销售、地区、商品和销售部门之间进行深入研究，或者对商业银行信用卡用户的交易行为进行详尽分析。 尽管业务系统中存在查询和报表功能，但它们通常无法满足复杂和灵活的分析需求。数据仓库通过提供一致的数据视图、历史数据集成以及汇总数据，能够更好地服务于决策支持。因此，即使业务系统已有查询报表，构建数据仓库仍然具有重大价值，因为它可以更紧密地与业务系统整合，提供更高级别的分析能力。 在实践中，应遵循最佳实践，避免过度逆规范化，保持事实表简洁，确保维度适中，以优化性能和存储效率。同时，理解并应用DW/BI的基本理念，可以帮助构建出更高效、更适应分析需求的数据仓库架构。