3.6.6  典型的维度设计

在数据仓库设计中，有一些维度是常用的，下面将列举几个常用的维度设计。

1．时间维度

时间维度是最常见的维度，数据仓库保留的是系统历史的数据，商务分析最基础的一个维度就是时间维度。图3-52展示了一个时间维度及其层次关系，在图中时间包含年、季度、月、星期和日等5个层次，实际应用可能还会在月和星期之间增加旬层次，对日可能还会进一步分类，如节假日和工作日，以及周末和非周末。进行这些分类的目的是为了适应业务分析的需要。比如电信公司为了促进用户在节假日和周末多打电话，便在节假日和周末对通话资费实行优惠。服务性公司在周末和工作日也采用不同的服务方式和收费方式。

图3-52  时间维度及其层次关系                  

图3-53  财务时间维度

另一类型常见的时间维度是按照财年定义的时间维度，如图3-53所示，这在财务方面的分析是必须使用的。其中定义了财年（Fiscal Year ID）、财季（Fiscal Qtr ID）、财月（Fiscal MonthID）、财周（Fiscal Week ID）和财日（Fiscal Day ID）还增加了一些标识，诸如季节标识（SeasonID）、周末标识（Weekend Flag）和节假日标识（Holiday Flag）。涉及财务问题的项目需要将普通的时间信息同财务时间进行非常细致地转化。

2．地理维度

地理维度在OLAP展现中也是常见的，如图3-54所示的国家、区域和分区域。通常地理维度的展示要同地理信息系统结合起来，使得最终用户能够得到更加直观的概念。

3．机构维度

机构维通常是指实施项目的公司的机构组织情况。有的公司可能需要将公司各个部门或者各个分公司之间进行对比，这时就需要建立机构维。

某些公司的机构维和地理维有部分的重叠，比如国内子公司的划分基本上是按照省市区域进行的。但是机构维同地理维在本质是不同的，地理维描述的是地理信息，而构维描述的是公司的机构组织情况，这两个维度不能混同。比如某公司在某些地方没有开设分公司，这些地区在分公司上没有体现，但是这些地区将在地理维度上体现。

图3-55示例了某公司的机构维度层次。总公司下设各省公司，在省公司下设各个城市分公司，在地市局下设业务部门，业务局是最小的单位。

图3-54  地理维度层次                             

图3-55  机构维度层次

4．客户维度

任何公司都是服务于客户的，因此客户维度是必不可少的。分析客户背景信息对客户消费行为的影响，通过客户背景信息对客户群体进行合理地分类能够对公司的市场策略等方面提供有效的指导。常用的客户背景包括客户年龄、性别、婚姻状况、爱好和教育程度等，客户维度分类如图3-56所示。

数据仓库主要用于商务分析和决策支持，维度自然要体现业务特色，比如保险、金融或服务行业均有不同的分类方法，通常这些方法要针对具体用户而有所不同。在对数据仓库进行分析时，维提供了路径，沿着路径会发生数据基本聚合的“上钻”或“下钻”。这条路径位于一个层次结构中，体现的是用户对分析查询的需求，因而是先于维内容而建立的。

图3-56  客户维度分类

以上3节完成了从主题到维度的设计，可以说，概念模型和逻辑模型都已经完成了，下面的任务就是要依照逻辑模型来设计物理模型。