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05 维度建模理论

marp: true html:true size: 16:9 theme: am_blue paginate: true headingDivider: [1,2,3,4,5] footer: 实时数仓 - 维度建模 2026-04-13

维度建模

1. 星型模型（Star Schema）

特点：一个事实表 + 多个扁平化的维度表（非规范化，冗余可接受）。

目标：查询性能优先，适合 OLAP 分析。

1. 事实表：SalesFact

记录每条订单明细的销售事实，包含度量值和维度外键。

列名 类型 说明
ProductID FK → Product 商品 ID（维度外键）
CustomerID FK → Customer 客户 ID（维度外键）
TimeID FK → Time 时间维度外键（由下单时间生成）
Quantity int 数量（事实度量）
UnitPrice decimal 单价（快照，来自商品表，避免历史变化）
DiscountRate decimal 折扣率（快照，来自会员等级表）
SalesAmount decimal 计算列：Quantity * UnitPrice * DiscountRate

事实表的主键通常是 (ProductID, CustomerID, TimeID, ...) 的组合，也可添加代理键。

2. 维度表

2.1 产品维度（ProductDim）
列名 类型 说明
ProductID PK string 商品 ID
ProductName string 商品名称
UnitPrice decimal 单价（可包含历史追踪）

如果产品有类别、品牌等层次，也可以直接扁平在表中。

2.2 客户维度（CustomerDim）

扁平化处理：将客户信息与会员等级信息合并到一张表，避免雪花。

列名 类型 说明
CustomerID PK string 客户 ID
CustomerName string 客户姓名
LevelName string 会员等级名称（黄金/白银等）
DiscountRate decimal 该等级对应的折扣率
2.3 时间维度（TimeDim）

从 下单时间 提取粒度，方便按年/月/日/小时分析。

列名 类型 说明
TimeID PK int 代理键，如 20260415
FullDate date 日期
Year int 年
Month int 月
Day int 日
Hour int 小时
Weekday string 星期几
Quarter int 季度
---
#### 2. 星型模型 ER 图 
erDiagram
    SalesFact {
        string ProductID FK
        string CustomerID FK
        int TimeID FK
        int Quantity
        decimal UnitPrice
        decimal DiscountRate
        decimal SalesAmount
    }
    ProductDim {
        string ProductID PK
        string ProductName
        decimal UnitPrice
    }
    CustomerDim {
        string CustomerID PK
        string CustomerName
        string LevelName
        decimal DiscountRate
    }
    TimeDim {
        int TimeID PK
        date FullDate
        int Year
        int Month
        int Day
    }
    SalesFact ||--|| ProductDim : "引用"
    SalesFact ||--|| CustomerDim : "引用"
    SalesFact ||--|| TimeDim : "引用"

2. 雪花模型（Snowflake Schema）

特点：维度表被进一步规范化，消除冗余，形成层次结构。

目标：节省存储空间，保持一致性，但查询时需要更多 JOIN，性能略低于星型。

1. 事实表：SalesFact（与星型相同）

同样包含 ProductID, CustomerID, TimeID, Quantity, UnitPrice, DiscountRate, SalesAmount。

2. 维度表（规范化）

2.1 产品维度（ProductDim）

与星型相同，产品本身没有进一步拆分（如果产品有品牌/类别，则可拆成 Product → Category → Brand 的雪花结构）。

列名 类型 说明
ProductID PK string 商品 ID
ProductName string 商品名称
UnitPrice decimal 单价
2.2 客户维度（雪花化）

拆分为 CustomerDim 和 MembershipLevelDim，保持 3NF 设计。

客户表（CustomerDim）

列名 类型 说明
CustomerID PK string 客户 ID
CustomerName string 客户姓名
LevelID FK string 指向会员等级表的外键

会员等级表（MembershipLevelDim）

列名 类型 说明
LevelID PK string 等级 ID（L01）
LevelName string 等级名称
DiscountRate decimal 折扣率
2.3 时间维度（TimeDim）

与星型相同，通常时间维度不再雪花化（除非需要更细的层次如 Year → Quarter → Month，但一般合并为一张表）。

3. 雪花模型 ER 图

erDiagram
    SalesFact {
        string ProductID FK
        string CustomerID FK
        int TimeID FK
        int Quantity
        decimal UnitPrice
        decimal DiscountRate
        decimal SalesAmount
    }
    ProductDim {
        string ProductID PK
        string ProductName
        decimal UnitPrice
    }
    CustomerDim {
        string CustomerID PK
        string CustomerName
        string LevelID FK
    }
    MembershipLevelDim {
        string LevelID PK
        string LevelName
        decimal DiscountRate
    }
    TimeDim {
        int TimeID PK
        date FullDate
        int Year
        int Month
        int Day
    }
    SalesFact ||--|| ProductDim : "引用"
    SalesFact ||--|| CustomerDim : "引用"
    CustomerDim ||--|| MembershipLevelDim : "引用"
    SalesFact ||--|| TimeDim : "引用"

3. 星型 vs 雪花：对比与选择

维度 星型模型 雪花模型
维度表数量 较少（扁平化） 较多（规范化）
数据冗余 高（维度属性重复） 低（通过外键引用）
查询性能 快（JOIN 次数少） 稍慢（需多表 JOIN）
存储空间 大（冗余存储） 小（无冗余）
ETL 复杂度 简单（直接填充） 较复杂（需维护外键关系）
适用场景 查询性能要求高、维度稳定 存储敏感、维度层次复杂且易变

实际生产中，星型模型更常见，因为它简单、查询快，适合绝大多数分析需求。雪花模型只在维度表频繁变化或存储成本极其敏感时使用。

5. 具体案例

数据表

表名 说明 表名 说明
base_province 省份信息表 base_source 来源渠道表
base_subject_info 学科信息表 base_category_info 商品分类表
user_info 用户信息表 vip_change_detail 用户VIP等级变更记录表
course_info 课程信息表 chapter_info 课程章节表
video_info 视频信息表 knowledge_point 知识点表
user_chapter_process 用户章节学习进度表 favor_info 用户收藏表
comment_info 课程评论表 review_info 课程评价表
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test_question_info 题目信息表 test_question_option 题目选项表
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test_exam_question 考试题目答题记录表