談談維度數據建模原理
什麼是維度數據建模？
維度數據建模是一種面向分析的數據建模方法，它圍繞業務過程、事件和度量（Measures）組織數據，通過定義維度（Dimensions）和事實（Facts）來構建數據結構。這種方法以分析需求為出發點，將複雜的業務數據拆解為「事實表」與「維度表」，並以結構化的方式組織數據，以滿足業務分析需求。
核心構成：事實表與維度表
在維度建模中，事實表用於記錄業務事件的具體數據，例如銷售記錄中的銷售金額、交易時間等數值化度量。而維度表則包含事件發生的實際環境與背景資訊，例如產品類別、地區、時間等文本環境，為事實提供上下文。
理論起源與應用背景
該理論由數據倉庫專家Ralph Kimball於1990年代提出，其核心思想是透過事實表與維度表的組合來組織數據，以滿足業務分析需求。隨著數據倉庫的發展，越來越多企業採用這種建模方式來設計數據倉庫或數據集市，以提升查詢性能與數據分析的可理解性。
常見模型形式
- 星型模型：以事實表為中心，直接與多個維度表關聯，結構清晰，查詢效率高。
- 雪狀模型：維度表之間存在層級關係，用於處理更複雜的業務情境。
在企業級數據分析流程中，維度建模已成為標準做法，其重點在於以業務主題為中心，將數據結構化，並透過明確的維度與事實分離，簡化數據分析流程。