简单搞定数仓搭建:数仓模型(DWD)

明细粒度事实层（DWD）

明细粒度事实层以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，即宽表化处理。

公共汇总粒度事实层（DWS）和明细粒度事实层（DWD）的事实表作为数据仓库维度建模的核心，需紧绕业务过程来设计。通过获取描述业务过程的度量来描述业务过程，包括引用的维度和与业务过程有关的度量。度量通常为数值型数据，作为事实逻辑表的依据。事实逻辑表的描述信息是事实属性，事实属性中的外键字段通过对应维度进行关联。

事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度，一种是所表示的具体业务含义。

作为度量业务过程的事实，通常为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型：

• 可加性事实是指可以按照与事实表关联的任意维度进行汇总。
• 半可加性事实只能按照特定维度汇总，不能对所有维度汇总。例如库存可以按照地点和商品进行汇总，而按时间维度把一年中每个月的库存累加则毫无意义。
• 完全不可加性，例如比率型事实。对于不可加性的事实，可分解为可加的组件来实现聚集。

事实表相对维表通常更加细长，行增加速度也更快。维度属性可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列称为维度退化，可加快查询速度。与其他存储在维表中的维度一样，维度退化可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。

明细粒度事实层（DWD）通常分为三种：事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表 

• 事务事实表用来描述业务过程，跟踪空间或时间上某点的度量事件，保存的是最原子的数据，也称为原子事实表。
• 周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔记录事实。
• 累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点。当累积快照事实表随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。

明细粒度事实表设计原则

明细粒度事实表设计原则如下所示：

• 通常，一个明细粒度事实表仅和一个维度关联。
• 尽可能包含所有与业务过程相关的事实 。
• 只选择与业务过程相关的事实。
• 分解不可加性事实为可加的组件。
• 在选择维度和事实之前必须先声明粒度。
• 在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实。
• 事实的单位要保持一致。
• 谨慎处理Null值。
• 使用退化维度提高事实表的易用性。

明细粒度事实表整体设计流程如下图所示。

在一致性度量中已定义好了交易业务过程及其度量。明细事实表注意针对业务过程进行模型设计。明细事实表的设计可以分为四个步骤：选择业务过程、确定粒度、选择维度、确定事实（度量）。粒度主要是在维度未展开的情况下记录业务活动的语义描述。在您建设明细事实表时，需要选择基于现有的表进行明细层数据的开发，清楚所建表记录存储的是什么粒度的数据。

明细粒度事实层（DWD）规范

通常您需要遵照的命名规范为：dwd_{业务板块/pub}_{数据域缩写}_{业务过程缩写}[_{自定义表命名标签缩写}] _{单分区增量全量标识}，pub表示数据包括多个业务板块的数据。单分区增量全量标识通常为：i表示增量，f表示全量。例如： dwd_asale_trd_ordcrt_trip_di（A电商公司航旅机票订单下单事实表，日刷新增量）及dwd_asale_itm_item_df（A电商商品快照事实表，日刷新全量）。

本教程中，DWD层主要由三个表构成：

• 交易商品信息事实表：dwd_asale_trd_itm_di。
• 交易会员信息事实表：dwd_asale_trd_mbr_di。
• 交易订单信息事实表：dwd_asale_trd_ord_di。

建表示例

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_asale_trd_itm_di
(
    item_id              BIGINT COMMENT '商品ID',
    item_title           STRING COMMENT '商品名称',
    item_price           DOUBLE COMMENT '商品价格',
    item_stuff_status    BIGINT COMMENT '商品新旧程度_0全新1闲置2二手',
    item_prov            STRING COMMENT '商品省份',
    item_city            STRING COMMENT '商品城市',
    cate_id              BIGINT COMMENT '商品类目ID',
    cate_name            STRING COMMENT '商品类目名称',
    commodity_id         BIGINT COMMENT '品类ID',
    commodity_name       STRING COMMENT '品类名称',
    buyer_id             BIGINT COMMENT '买家ID'
)
COMMENT '交易商品信息事实表'
PARTITIONED BY (ds     STRING COMMENT '日期')
LIFECYCLE 400;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_asale_trd_mbr_di
(
    order_id         BIGINT COMMENT '订单ID',
    bc_type          STRING COMMENT '业务分类',
    buyer_id         BIGINT COMMENT '买家ID',
    buyer_nick       STRING COMMENT '买家昵称',
    buyer_star_id    BIGINT COMMENT '买家星级ID',
    seller_id        BIGINT COMMENT '卖家ID',
    seller_nick      STRING COMMENT '卖家昵称',
    seller_star_id   BIGINT COMMENT '卖家星级ID',
    shop_id          BIGINT COMMENT '店铺ID',
    shop_name        STRING COMMENT '店铺名称'
)
COMMENT '交易会员信息事实表'
PARTITIONED BY (ds     STRING COMMENT '日期')
LIFECYCLE 400;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_asale_trd_ord_di
(
    order_id              BIGINT COMMENT '订单ID',
    pay_order_id          BIGINT COMMENT '支付订单ID',
    pay_status            BIGINT COMMENT '支付状态_1未付款2已付款3已退款',
    succ_time             STRING COMMENT '订单交易结束时间',
    item_id               BIGINT COMMENT '商品ID',
    item_quantity         BIGINT COMMENT '购买数量',
    confirm_paid_amt      DOUBLE COMMENT '订单已经确认收货的金额',
    logistics_id          BIGINT COMMENT '物流订单ID',
    mord_prov             STRING COMMENT '收货人省份',
    mord_city             STRING COMMENT '收货人城市',
    mord_lgt_shipping     BIGINT COMMENT '发货方式_1平邮2快递3EMS',
    mord_address          STRING COMMENT '收货人地址',
    mord_mobile_phone     STRING COMMENT '收货人手机号',
    mord_fullname         STRING COMMENT '收货人姓名',
    buyer_nick            STRING COMMENT '买家昵称',
    buyer_id              BIGINT COMMENT '买家ID'
)
COMMENT '交易订单信息事实表'
PARTITIONED BY (ds       STRING COMMENT '日期')
LIFECYCLE 400;