前言
在《数据仓库建模—事实表》介绍了数据仓库建模事实表的定义、特征、三个分类及设计方法步骤，接下来简单介绍一下设计的原则，理解掌握这些原则可以帮助我们设计出规范的易于、理解的、高效的数据模型。
八大设计原则
- 原则一：尽可能包含所有与业务相关的事实。
事实表设计的目的是为了度量业务过程，所以分析哪些事实与业务过程有关是设计中非常重要的关注点，如：按地域统计的订单事实表，要包含区ID、城市ID、省份ID、国家ID，即使存在冗余，由于通常事实是数字型，存储开销并不会太大。
- 原则二：只选择与业务过程相关的事实。
在选择事实时，应该注意只选择与业务相关的事实。比如：在订单的下单这个业务事实表设计中。不应该存在支付金额这个表示支付过程的事实。
- 原则三：分解不可加性事实为可加的组件
对于不具备可加性的事实，需要分解为可加的组件，比如订单的优惠率，应该分解为订单的原价与订单优惠金额两个事实存储在事实表中。
- 原则四：在选择维度和事实之前必须声明粒度
粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次，尽可能做到最细粒度，粒度越细模型的扩展性越好，比如：按下单时间统计订单数量的事实表，如果能做到订单维度（即一条数据一个订单），那么可以统计到任意时间，如果做到按天的订单数据量实时表，该表就不符合按小时统计了。
原则五：在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实
事实表中的所有事实需要与表定义的粒度保持一致，在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实。例如：按下单时间统计订单量，不能存在按分钟统计，按小时统计的粒度，应该直接坐到订单粒度。
- 原则六：事实的单位要保持一致
对于同一个事实表中事实的单位应该保持一致。比如订单的金额、订单优惠金额、订单运费金额这三个事实，应该采用一致的计量单位，统一为元或者分，方便实用。
- 原则七：对事实的null值要处理
因为在数据库中null 值对常用数字型字段的sql过滤条件都不生效，比如大于，小于等，建议用零值填充。
- 原则八：使用退化维度提高事实表的易用性
为了减少下游用户使用时关联多个表进行操作，直接通过退化维度实现事实表的操作，即增加维度表存储的冗余，提高计算的速度，以空间置换时间。
例如：城市ID、城市名称、省份ID、省份名称、国家ID、国家名称等，可以做成一张退化维表，虽然省份和国家信息冗余，可以减少Join操作。
推荐阅读
参考书籍
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》
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