本文主要是介绍维度数据模型建模过程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
- 选择业务流程
确认那些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。因此，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。例如，需要了解和分析一个零售店的销售情况，那么与该零售店销售相关的业务流程都是需要关注的。为了描述业务流程，可以简单利用文本记录，或者使用“业务流程建模标注”（BPMN）方法，也可以使用统一建模语言（UML）或其他类似方法。
- 声明粒度
确定了业务流程后，下一步是声明模型的粒度。这里的粒度用于确定事实中表示的是什么，例如，一个零售店的顾客在购物小票上的一个购买条目。在选择维度和事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。
从给定的业务流程获取数据时，原始粒度是最低级别的粒度。建议从原始粒度数据开始设计，因为原始记录能够给满足无法预期的用户查询。汇总后的数据粒度对优化查询性能很重要，但这样的粒度设计往往不能满足对细节数据的查询需求。不同的事实可以有不同的粒度，但同一事实中不要混用多种不同的粒度。
设计过程的第三步是确认模型的维度。维度的粒度必须和第二部所声明的粒度一致。维度表是事实表的基础，也说明了事实表的数据是从哪里采集来的。典型的维度都是名词，如日期、商店、库存等。维度表存储了某一维度的所有相关数据，例如，日期维度应该包括年、季度、月、周、日等数据。
- 确认维度
设计过程的第三步是确认模型的维度。维度的粒度必须和第二部所声明的粒度一致。维度表是事实表的基础，也说明了事实表的数据是从哪里采集来的。典型的维度都是名词，如日期、商店、库存等。维度表存储了某一维度的所有相关数据，例如，日期维度应该包括年、季度、月、周、日等数据。
- 确认事实
最后一步是确认事实，这一步识别数字化的度量，构成事实表的记录。用户是直接通过事实表的访问获取数据仓库存储的数据。大部分事实表的度量都是数字类型的，可累加，可计算，如成本、数量、金额等。
这篇关于维度数据模型建模过程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
