退化维度：数据仓库建模技巧

维度模型数据仓库之退化维度

维度模型是数据仓库中的一种重要建模方法，它将数据组织成以时间、地点、分类等维度为基础的结构，以便于数据分析、数据挖掘和决策支持。在维度模型中，退化维度是一种特殊的建模技巧，它通过将非维度属性（例如金额、文本描述等）折叠到维度表中，提高数据查询性能并简化数据模型。

退化维度

退化维度是指将非维度属性（例如文本描述、金额等）复制到每个维度表中，使得这些属性在查询时不需要进行额外的JOIN操作，从而提高查询性能。退化维度通常用于以下情况：

1. 频繁查询的文本描述或注释。将文本描述或注释退化到维度表中，可以避免在每次查询时都需要JOIN一个描述表或注释表，从而提高查询性能。
2. 计算字段或逻辑字段。在某些情况下，可能需要使用计算字段或逻辑字段进行过滤或分组，将这些字段退化到维度表中可以避免在查询时进行复杂的计算，提高查询性能。
3. 减少JOIN操作。退化维度可以避免在查询时进行额外的JOIN操作，从而提高查询性能。

注意，退化维度可能会增加维度的体积和冗余度，因此在使用退化维度时需要考虑数据仓库的存储空间和数据冗余度。

退化维度的优缺点

退化维度的优点包括：

1. 提高查询性能。退化维度可以避免在查询时需要进行额外的JOIN操作，从而提高查询性能。
2. 简化数据模型。退化维度可以减少数据模型的复杂度，使得数据模型更加易于理解和维护。
3. 提高ETL性能。退化维度可以避免在ETL过程中进行复杂的计算和JOIN操作，从而提高ETL性能。

退化维度的缺点包括：

1. 增加维度体积和冗余度。退化维度可能会使得维度表变得更大和冗余，需要占用更多的存储空间。
2. 不易于扩展和维护。退化维度可能会使得数据模型不易于扩展和维护，因为需要同时更新多个表才能进行数据更新。
3. 不适用于所有情况。退化维度适用于一些特定情况，例如频繁查询的文本描述或注释，不适用于其他情况，例如需要进行复杂计算或JOIN操作的情况。

结论

退化维度是一种特殊的建模技巧，可以提高查询性能和简化数据模型，但同时也存在一些缺点。在使用退化维度时需要考虑数据仓库的存储空间、数据冗余度、查询性能和数据模型复杂度等因素，以确定是否适合使用退化维度。