1． 维度建模基本概念
维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"。
维度表(dimension)
维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量,比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析。这样的按..分析就构成一个维度。再比如"昨天下午我在星巴克花费200元喝了一杯卡布奇诺"。那么以消费为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天下午)，地点维度(星巴克), 商品维度(卡布奇诺)。通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。
事实表(fact table)
表示对分析主题的度量。事实表包含了与各维度表相关联的外键，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。比如上面的消费例子，它的消费事实表结构示例如下：
消费事实表：Prod_id(引用商品维度表), TimeKey(引用时间维度表), Place_id(引用地点维度表), Unit(销售量)。
总的说来，在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则。因为数据仓库的主导功能就是面向分析，以查询为主，不涉及数据更新操作。事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则，维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。
2． 维度建模三种模式2.1． 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：
a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；
b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；
c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
2.2． 雪花模式
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。
2.3． 星座模式
星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。
前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
3． 本项目中数据仓库的设计
注：采用星型模型
3.1． 事实表设计
| 原始数据表: ods_weblog_origin =>对应mr清洗完之后的数据 |
||
| valid |
string |
是否有效 |
| remote_addr |
string |
访客ip |
| remote_user |
string |
访客用户信息 |
| time_local |
string |
请求时间 |
| request |
string |
请求url |
| status |
string |
响应码 |
| body_bytes_sent |
string |
响应字节数 |
| http_referer |
string |
来源url |
| http_user_agent |
string |
访客终端信息 |
| 访问日志明细宽表：dw_weblog_detail |
||
| valid |
string |
是否有效 |
| remote_addr |
string |
访客ip |
| remote_user |
string |
访客用户信息 |
| time_local |
string |
请求完整时间 |
| daystr |
string |
访问日期 |
| timestr |
string |
访问时间 |
| month |
string |
访问月 |
| day |
string |
访问日 |
| hour |
string |
访问时 |
| request |
string |
请求url整串 |
| status |
string |
响应码 |
| body_bytes_sent |
string |
响应字节数 |
| http_referer |
string |
来源url |
| ref_host |
string |
来源的host |
| ref_path |
string |
来源的路径 |
| ref_query |
string |
来源参数query |
| ref_query_id |
string |
来源参数query值 |
| http_user_agent |
string |
客户终端标识 |
3.2． 维度表设计
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注意：
维度表的数据一般要结合业务情况自己写脚本按照规则生成，也可以使用工具生成，方便后续的关联分析。
比如一般会事前生成时间维度表中的数据，跨度从业务需要的日期到当前日期即可.具体根据你的分析粒度,可以生成年，季，月，周，天，时等相关信息，用于分析。