第1篇 数据技术篇

第2篇 数据模型篇

第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系

9.1 概述

9.1.2 体系架构

业务板块：
规范定义：
模型设计：

9.2 规范定义

9.2.1 名词术语

9.2.2 指标体系

1. 基本原则
   1. 组成体系之间的关系
   2. 命名约定
   3. 算法
      • 算法概述
      • 举例
      • SQL 算法说明
2. 操作细则
   派生指标的种类：事务型指标、存量型指标、复合型指标
   复合型指标的规则：比率型

第10章 维度设计

10.3 维度变化

10.3.1 维度变化维

数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，维度的属性并不是静态的，只是变化相对缓慢。
如何处理维度变化：

1. 重写纬度值：不保留历史记录
2. 插入新的维度行：保留历史记录
3. 添加维度列：保留历史记录，并且更灵活
   
   

10.4 特殊维度

10.4.1 递归层次

1. 层次结构扁平化
2. 层次桥接表

第11章 实事表设计

11.1 实事表基础

11.1.1 实事表特性

实事表有三种类型：事务实事表、周期快照表、累计快照实事表

11.1.2 事实表设计原则

原则1：尽可能包含所有与业务过程相关的事实
原则2：只选择与业务过程相关的事实
原则3：分解不可加性事实为可加的组件
原则4：在选择维度和事实之前必须先声明粒度
原则5：在同一个事实表中不能有多重不同粒度的事实
原则6：事实的单位要保持一致
原则7：对事实的 null 值要处理
原则8：使用退化维度提高实事表的易用性

11.1.3 实事表设计方法

• 第一步：选择业务过程及确定实事表类型
• 第二步：声明粒度
• 第三步：确定维度
• 第四步：确定事实
• 第五步：冗余维度

11.2 事务实事表

11.2.1 设计过程

1. 选择业务过程
2. 确定粒度
3. 确定维度
4. 确定事实
5. 冗余维度

11.2.2 单事务事实表

11.2.3 多事务事实表

11.2.4 两种实事表对比

第3篇 数据管理篇