维度表数据仓库中承担着一个非常重大的角色。它们实际上是数据计算的约束条件与报表标签的来源。数据仓库在一些情况下可以说是维度属性的展现。数据仓库的健壮程度直接与维度属性的质量和深度正相关。
下面我们主要讨论多种维度表的设计方案：日期维度、因果维度、退化维度、多值维度与桥连接表、文本注释维度等。
二、维度表设计细节
日期维度是一种特殊的维度，它几乎出现在所有的维度模型中。与其他维度不同的是，可以其他建立日期维度表。由于一年只有365/366天，因此可以在表中存储30年的数据，无非也就是365*30条。维度表可以包含历史和未来几十年的数据。建议将维度表按照下面的方式设计：
对于报表，需要增加长标识和缩写标识。例如月份有1月、年-月（YYYY-MM）；季度（Q1）和2019年-Q1等写法。
需要建立详尽的维度表。不要依赖于SQL语句动态计算周、财务周期、季度、假日、周末等属性。建议将其放在维度表中，通过查询直接获得。
将当天的时间作为维度时，例如10分钟间隔，小时，分钟等。当天的时间最好从日期维度中剥离出来，以避免维度计算的复杂性。
文本属性的标识，与其他标识符类似，日期维度的节假日通常也会有两个可能的值。尽量采用假日或非假日，而不是使用神秘的Y/N。
对应当前和相对日期的属性，大多数的日期维度属性是不应该更新的。然而，某些属性可以增加到基本的日期维度中，这些属性可能会随着时间改变，包括is_current_day、is_current_month、is_prior_60_days等。还有一些之后的属性，例如0表示今天，-1表示昨天，+1表示明天。因此有时候需要每天动态更新这些属性。
产品维度描述的是数据仓库中每个产品的维度信息。为每种产品定义一系列的描述信息，有助于数据仓库的管理。
扁平化多对一层次。商品层次是属性的主要分组之一，将重复的低粒度值保存在维度表中是一种基本的建模技术。规范化这些值将其放入不同的表难以实现简单化和高性能。产品维度中大多数属性不是商品层次的组成部分，例如包装类型属性可能包括瓶、包、盒等。
商店描述的是每个连锁门店。数据小组必须从数据源中提取信息，以构建商店维度所需的各种元素。
促销维度主要是包含促销商品的促销条件。促销条件包含临时降价、广告投放、代金券等。促销维度通常被认为是一种因果维度，因为它描述了可能导致产品销售发生改变的因素。
促销产品的销售情况是否在促销期间获得大幅度提升。
促销产品在促销前和促销后的销售量，与促销期间相比是否下降，这种下降是否抵消了促销期间增加的收益。
促销产品在促销期间表现良好，但是其他相关的产品的销售额是否下降？降低了多少？
促销过程中所有的产品（包含非促销产品）的总收益是否有提升。
促销是否有利可图呢？从促销期间的前后几个月做汇总，与历史上同期相比，利润增发有多大？
促销期间是否有用户领了代金券，并未使用。这种获利多少？
各种可能存在的因果条件是高度关联的。临时降价通常与广告或者PUSH相关。纯粹的从逻辑上考虑，通过将4个不同的因果机制（广告、降价、PUSH、代金券）区分开，建立不同的维度而不是将他们合并在一个维度中。
注意：许多销售事务中包括未促销的产品。客户的购物车中可能会包含非促销产品，因此，促销维度中必须包含一行，具有唯一键0或者-1，用来表示不包含促销条件，避免事实表中出行空的促销键。
退化维度顾名思义就是把部分维度信息退化到事实表中，增加事实表的可读性。把一些微博的状态（原创、转发、删除），发票代码、发票号码或者微博的mid直接放在事实表中，而没有对应的维度表与之关联。这种操作在互联网的hive事实表中非常常见，可以优化查询性能和增加可读性。
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