数据仓库ETL：维度建模与加载策略

"《The Data Warehouse ETL Toolkit》是一本关于数据仓库提取、转换和加载（ETL）实践的专业书籍，由 Ralph Kimball 和 Margy Ross 合著。书中详细阐述了如何构建数据仓库和ETL流程，尤其关注维度建模和数据处理的各个方面。" 在维度建模中，粒度（Grain）是一个关键概念，它定义了维度表中的数据详细程度。粒度的确定对于数据仓库架构和ETL团队来说是一项挑战，因为这需要深入理解业务数据源。例如，一个商业客户维度的粒度可能是每个独立的客户。在实践中，通过查询维度表来检验字段A、B和C是否能唯一标识记录，如果查询结果存在多行记录，那么这些字段就不能作为维表的主键，说明原始粒度假设存在问题。 ETL过程中可能会引入数据冗余，尤其是在非规范化系统中。以订单交易为例，配送号（Ship Via）直接存储在订单表中，而非单独的码表，这可能导致重复数据。在构建维度模型时，需要通过SELECT DISTINCT操作创建Ship Via维表，源数据中的异常可能导致冗余数据。 维度的基本加载计划通常从一个或多个数据源开始。ETL流程包括四个步骤：抽取、转换、加载和验证。对于那些不依赖外部数据源的维度，ETL团队可能需要直接创建，例如将操作代码转化为文本的查找维度，这类过程相对简单，直接生成为关系表的形式。 抽取阶段涉及从各种数据源提取数据，可能包括逻辑数据映射、集成异构数据源、处理变化数据等。清洗和规范化阶段则关注数据质量，定义清理规则，检测和修复错误，以及数据的规范化处理。提交维表阶段涉及构建维度的框架，考虑维度的粒度、结构（扁平或雪花）、特殊类型如缓慢变化维等，并决定是否需要多个维度表来满足不同的分析需求。 这本书深入探讨了数据仓库ETL的实践技巧，为读者提供了构建高效、可维护的数据仓库的指导，特别是对于维度建模和管理有着详尽的阐述。