HAWQ取代传统数仓实践（十）——维度表技术之杂项维度

一、什么是杂项维度

简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。事务型商业过程通常产生一系列混杂的、低基数的标志位或状态信息。与其为每个标志或属性定义不同的维度，不如建立单独的将不同维度合并到一起的杂项维度。这些维度，通常在一个模式中标记为事务型概要维度，一般不需要所有属性可能值的笛卡尔积，但应该至少包含实际发生在源数据中的组合值。
        例如，在销售订单中，可能存在有很多离散数据（yes-no这种开关类型的值），如：

• verification_ind（如果订单已经被审核，值为yes）
• credit_check_flag（表示此订单的客户信用状态是否已经被检查）
• new_customer_ind（如果这是新客户的首个订单，值为yes）
• web_order_flag（表示一个订单是在线上订单还是线下订单）

这类数据常被用于增强销售分析，其特点是属性可能很多但每种属性的可能值却很少。

二、处理杂项维度的常用方法

在建模复杂的操作型源系统时，经常会遭遇大量五花八门的标志或状态信息，它们包含小范围的离散值。处理这些较低基数的标志或状态位通常可以采用以下几种方法。

1. 忽略这些标志和指标

姑且将这种回避问题的处理方式也算作方法之一吧。在开发ETL系统时，ETL开发小组可以向业务用户询问有关忽略这些标志的必要问题，如果它们是微不足道的。但是这样的方案通常立即就被否决了，因为有人偶尔还需要它们。

2. 保持事实表行中的标志位不变

还以销售订单为例，和源数据库一样，我们可以在事实表中也建立这四个标志位字段。在装载事实表时，除了订单号以外，同时装载这四个字段的数据，这些字段没有对应的维度表，而是作为订单的属性保留在事实表中。
        这种处理方法简单直接，装载程不需要做大量的修改，也不需要建立相关的维度表。但是一般我们不希望在事实表中存储难以识别的标志位，尤其是当每个标志位还配有一个文字描述字段时。不要在事实表行中存储包含大量字符的描述符，因为每一行都会有文字描述，它们可能会使表快速地膨胀。在行中保留一些文本标志是令人反感的，比较好的做法是分离出单独的维度表保存这些标志位字段的数据，它们的数据量很小，并且极少改变。事实表通过维度表的代理键引用这些标志。

3. 将每个标志位放入其自己的维度中

例如，为销售订单的四个标志位分别建立四个对应的维度表。在装载事实表数据前先处理这四个维度表，必要时生成新的代理键，然后在事实表中引用这些代理键。这种方法是将杂项维度当做普通维度来处理，多数情况下这也是不合适的。
        首先，当类似的标志或状态位字段比较多时，需要建立很多的维度表，其次事实表的外键数也会大量增加。处理这些新增的维度表和外键需要大量修改数据装载脚本，还会增加出错的机会，同时会给ETL的开发、维护、测试过程带来很大的工作量。最后，杂项维度的数据有自己明显的特点，即属性多但每个属性的值少，并且极少修改，这种特点决定了它应该与普通维度的处理区分开。
        作为一个经验值，如果外键的数量处于合理的范围中，即不超过20个，则在事实表中增加不同的外键是可以接受的。但是，若外键列表已经很长，则应该避免将更多的外键加入到事实表中。

4. 将标志位字段存储到订单维度中

可以将标志位字段添加到订单维度表中。上一篇我们将订单维度表作为退化维度删除了，因为它除了订单号，没有其它任何属性。与其将订单号当成是退化维度，不如视其为将低基数标志或状态作为属性的普通维度。事实表通过引用订单维度表的代理键，关联到所有的标志位信息。
        尽管该方法精确地表示了数据关系，但依然存在前面讨论的问题。在订单维度表中，每条业务订单都会存在对应的一条销售订单记录，该维度表的记录数会膨胀到跟事实表一样多，而在如此多的数据中，每个标志位字段都存在大量的冗余。通常维度表应该比事实表小得多。

5. 使用杂项维度

处理这些标志位的适当替换方法是将它们包装为一个杂项维度，其中放置各种离散的标志或状态数据。
        对杂项维度数据量的估算会影响其建模策略。如果某个简单的杂项维度包含10个二值标识，则最多将包含1024（2^10）行。杂项维度可提供所有标识的组合，并用于基于这些标识的约束和报表。事实表与杂项维度之间存在一个单一的、小型的代理键。
        另一方面，如果具有高度非关联的属性，包含更多的数量值，则将它们合并为单一的杂项维度是不合适的。如果存在5个标识，每个仅包含3个值，则单一杂项维度是这些属性的最佳选择，因为维度最多仅有243（3^5）行。但是如果5个没有关联的标识，每个具有100个可能值，建议建立不同维度，因为单一杂项维度表最大可能存在1亿（100^5）行。
        关于杂项维度的一个微妙的问题是，在杂项维度中行的组合确定并已知的前提下，是应该事先为所有组合的完全笛卡尔积建立行，还是建立杂项维度行，只用于保存那些在源系统中出现的组合情况的数据。答案要看大概有多少可能的组合，最大行数是多少。一般来说，理论上组合的数量较小，比如只有几百行时，可以预装载所有组合的数据，而组合的数量大，那么在数据获取时，当遇到新标志或指标时再建立杂项维度行。当然，如果源数据中用到了全体组合时，那别无选择只能预先装载好全部杂项维度数据。

三、新增销售订单属性杂项维度

图1显示了增加杂项维度表后的数据仓库模式。

图1

给现有的数据仓库新增一个销售订单属性杂项维度。需要新增一个名为sales_order_attribute_dim的杂项维度表，该表包括四个yes-no列：verification_ind、credit_check_flag、new_customer_ind和web_order_flag，各列的含义已经在本篇开头说明。每个列可以有两个可能值中的一个，Y 或 N，因此sales_order_attribute_dim表最多有16（2^4）行。假设这16行已经包含了所有可能的组合，并且不考虑杂项维度修改的情况，则可以预装载这个维度，并且只需装载一次。
        执行下面的脚本修改数据库结构。这个脚本做了工作：

• 给源数据库里的sales_order表增加对应的四个属性列。
• 重建外部表，增加杂项属性。
• 给销售订单原始数据存储表增加杂项属性。
• 建立sales_order_attribute_dim表。
• 向表中预装载全部16种可能的数据。
• 给销售订单事实表添加杂项维度代理键字段。

-- 给源库的销售订单表增加对应的属性
use source;
alter table sales_order
  add verification_ind char (1) after product_code,
  add credit_check_flag char (1) after verification_ind,
  add new_customer_ind char (1) after credit_check_flag,
  add web_order_flag char (1) after new_customer_ind ; 

-- 重建外部表，增加杂项属性，列的顺序必须和源表一致
set search_path=ext;
drop external table sales_order;
create external table sales_order
(
  order_number int,
  customer_number int,
  product_code int,
  verification_ind char(1),
  credit_check_flag char(1),
  new_customer_ind char(1),
  web_order_flag char(1),
  order_date timestamp,
  request_delivery_date timestamp,
  entry_date timestamp,
  order_amount decimal(10 , 2 ),
  order_quantity int
)
location ('pxf://mycluster/data/ext/sales_order?profile=hdfstextsimple')
  format 'text' (delimiter=e',', null='null');     

comment on table sales_order is '销售订单外部表';
comment on column sales_order.order_number is '订单号';
comment on column sales_order.customer_number is '客户编号';
comment on column sales_order.product_code is '产品编码';
comment on column sales_order.verification_ind is '审核标志';
comment on column sales_order.credit_check_flag is '信用检查标志';
comment on column sales_order.new_customer_ind is '客户首个订单标志';
comment on column sales_order.web_order_flag is '线上订单标志';
comment on column sales_order.order_date is '订单日期';
comment on column sales_order.request_delivery_date is '请求交付日期';
comment on column sales_order.entry_date is '登记日期';
comment on column sales_order.order_amount is '销售金额';
comment on column sales_order.order_quantity is '销售数量';

-- 给销售订单过渡表增加对应的属性
set search_path=rds;
alter table sales_order add column verification_ind char(1) default null;
alter table sales_order add column credit_check_flag char(1) default null;
alter table sales_order add column new_customer_ind char(1) default null;
alter table sales_order add column web_order_flag char(1) default null;

comment on column sales_order.verification_ind is '审核标志';
comment on column sales_order.credit_check_flag is '信用检查标志';
comment on column sales_order.new_customer_ind is '客户首个订单标志';
comment on column sales_order.web_order_flag is '线上订单标志'; 

set search_path=tds;
-- 建立杂项维度表
create table sales_order_attribute_dim (
    sales_order_attribute_sk int,
    verification_ind char(1),
    credit_check_flag char(1),
    new_customer_ind char(1),
    web_order_flag char(1)
);    

comment on table sales_order_attribute_dim is '杂项维度表';
comment on column sales_order_attribute_dim.sales_order_attribute_sk is '杂项维度代理键';
comment on column sales_order_attribute_dim.verification_ind is '审核标志';
comment on column sales_order_attribute_dim.credit_check_flag is '信用检查标志';
comment on column sales_order_attribute_dim.new_customer_ind is '客户首个订单标志';
comment on column sales_order_attribute_dim.web_order_flag is '线上订单标志';    

-- 生成杂项维度数据，共插入16条记录
insert into sales_order_attribute_dim values (1, 'n', 'n', 'n', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (2, 'n', 'n', 'n', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (3, 'n', 'n', 'y', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (4, 'n', 'n', 'y', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (5, 'n', 'y', 'n', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (6, 'n', 'y', 'n', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (7, 'n', 'y', 'y', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (8, 'n', 'y', 'y', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (9, 'y', 'n', 'n', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (10, 'y', 'n', 'n', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (11, 'y', 'n', 'y', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (12, 'y', 'n', 'y', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (13, 'y', 'y', 'n', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (14, 'y', 'y', 'n', 'y');
insert into sales_order_attribute_dim values (15, 'y', 'y', 'y', 'n');
insert into sales_order_attribute_dim values (16, 'y', 'y', 'y', 'y');

-- 建立杂项维度外键
alter table sales_order_fact add column sales_order_attribute_sk int default null;
comment on column sales_order_fact.sales_order_attribute_sk is '杂项维度代理键';  

四、修改定期数据装载函数

由于有了一个新的维度，必须修改定期数据装载函数。下面显示了修改后的fn_regular_load函数。

create or replace function fn_regular_load ()
returns void as
$$
declare
    -- 设置scd的生效时间
    v_cur_date date := current_date;
    v_pre_date date := current_date - 1;
    v_last_load date;
begin
    -- 分析外部表
    analyze ext.customer;
    analyze ext.product;
    analyze ext.sales_order;          

    -- 将外部表数据装载到原始数据表
    truncate table rds.customer;
    truncate table rds.product;           

    insert into rds.customer select * from ext.customer;
    insert into rds.product select * from ext.product;
    insert into rds.sales_order
    select order_number,
           customer_number,
           product_code,
           order_date,
           entry_date,
           order_amount,
           order_quantity,
           request_delivery_date,
           verification_ind,
           credit_check_flag,
           new_customer_ind,
           web_order_flag
      from ext.sales_order;          

    -- 分析rds模式的表
    analyze rds.customer;
    analyze rds.product;
    analyze rds.sales_order;          

    -- 设置cdc的上限时间
    select last_load into v_last_load from rds.cdc_time;
    truncate table rds.cdc_time;
    insert into rds.cdc_time select v_last_load, v_cur_date;          

    -- 装载客户维度
    insert into tds.customer_dim
    (customer_number,
     customer_name,
     customer_street_address,
     customer_zip_code,
     customer_city,
     customer_state,
     shipping_address,
     shipping_zip_code,
     shipping_city,
     shipping_state,
     isdelete,
     version,
     effective_date)
    select case flag
                when 'D' then a_customer_number
                else b_customer_number
            end customer_number,
           case flag
                when 'D' then a_customer_name
                else b_customer_name
            end customer_name,
           case flag
                when 'D' then a_customer_street_address
                else b_customer_street_address
            end customer_street_address,
           case flag
                when 'D' then a_customer_zip_code
                else b_customer_zip_code
            end customer_zip_code,
           case flag
                when 'D' then a_customer_city
                else b_customer_city
            end customer_city,
           case flag
                when 'D' then a_customer_state
                else b_customer_state
            end customer_state,
           case flag
                when 'D' then a_shipping_address
                else b_shipping_address
            end shipping_address,
           case flag
                when 'D' then a_shipping_zip_code
                else b_shipping_zip_code
            end shipping_zip_code,
           case flag
                when 'D' then a_shipping_city
                else b_shipping_city
            end shipping_city,
           case flag
                when 'D' then a_shipping_state
                else b_shipping_state
            end shipping_state,
           case flag
                when 'D' then true
                else false
            end isdelete,
           case flag
                when 'D' then a_version
                when 'I' then 1
                else a_version + 1
            end v,
           v_pre_date
      from (select a.customer_number a_customer_number,
                   a.customer_name a_customer_name,
                   a.customer_street_address a_customer_street_address,
                   a.customer_zip_code a_customer_zip_code,
                   a.customer_city a_customer_city,
                   a.customer_state a_customer_state,
                   a.shipping_address a_shipping_address,
                   a.shipping_zip_code a_shipping_zip_code,
                   a.shipping_city a_shipping_city,
                   a.shipping_state a_shipping_state,
                   a.version a_version,
                   b.customer_number b_customer_number,
                   b.customer_name b_customer_name,
                   b.customer_street_address b_customer_street_address,
                   b.customer_zip_code b_customer_zip_code,
                   b.customer_city b_customer_city,
                   b.customer_state b_customer_state,
                   b.shipping_address b_shipping_address,
                   b.shipping_zip_code b_shipping_zip_code,
                   b.shipping_city b_shipping_city,
                   b.shipping_state b_shipping_state,
                   case when a.customer_number is null then 'I'
                        when b.customer_number is null then 'D'
                        else 'U'
                    end flag
              from v_customer_dim_latest a
              full join rds.customer b on a.customer_number = b.customer_number
             where a.customer_number is null -- 新增
                or b.customer_number is null -- 删除
                or (a.customer_number = b.customer_number
                    and not
                           (coalesce(a.customer_name,'') = coalesce(b.customer_name,'')
                        and coalesce(a.customer_street_address,'') = coalesce(b.customer_street_address,'')
                        and coalesce(a.customer_zip_code,0) = coalesce(b.customer_zip_code,0)
                        and coalesce(a.customer_city,'') = coalesce(b.customer_city,'')
                        and coalesce(a.customer_state,'') = coalesce(b.customer_state,'')
                        and coalesce(a.shipping_address,'') = coalesce(b.shipping_address,'')
                        and coalesce(a.shipping_zip_code,0) = coalesce(b.shipping_zip_code,0)
                        and coalesce(a.shipping_city,'') = coalesce(b.shipping_city,'')
                        and coalesce(a.shipping_state,'') = coalesce(b.shipping_state,'')
                        ))) t
             order by coalesce(a_customer_number, 999999999999), b_customer_number limit 999999999999;          

    -- 重载PA客户维度
    truncate table pa_customer_dim;
    insert into pa_customer_dim
    select customer_sk,
           customer_number,
           customer_name,
           customer_street_address,
           customer_zip_code,
           customer_city,
           customer_state,
           isdelete,
           version,
           effective_date,
           shipping_address,
           shipping_zip_code,
           shipping_city,
           shipping_state
      from customer_dim
     where customer_state = 'pa';         

    -- 装载产品维度
    insert into tds.product_dim
    (product_code,
     product_name,
     product_category,
     isdelete,
     version,
     effective_date)
    select case flag
                when 'D' then a_product_code
                else b_product_code
            end product_code,
           case flag
                when 'D' then a_product_name
                else b_product_name
            end product_name,
           case flag
                when 'D' then a_product_category
                else b_product_category
            end product_category,
           case flag
                when 'D' then true
                else false
            end isdelete,
           case flag
                when 'D' then a_version
                when 'I' then 1
                else a_version + 1
            end v,
           v_pre_date
      from (select a.product_code a_product_code,
                   a.product_name a_product_name,
                   a.product_category a_product_category,
                   a.version a_version,
                   b.product_code b_product_code,
                   b.product_name b_product_name,
                   b.product_category b_product_category,
                   case when a.product_code is null then 'I'
                        when b.product_code is null then 'D'
                        else 'U'
                    end flag
              from v_product_dim_latest a
              full join rds.product b on a.product_code = b.product_code
             where a.product_code is null -- 新增
                or b.product_code is null -- 删除
                or (a.product_code = b.product_code
                    and not
                           (a.product_name = b.product_name
                        and a.product_category = b.product_category))) t
             order by coalesce(a_product_code, 999999999999), b_product_code limit 999999999999;          

    -- 装载销售订单事实表
    insert into sales_order_fact
    select a.order_number,
           customer_sk,
           product_sk,
           e.date_sk,
           e.year * 100 + e.month,
           order_amount,
           order_quantity,
           f.date_sk,
           g.sales_order_attribute_sk
      from rds.sales_order a,
           v_customer_dim_his c,
           v_product_dim_his d,
           date_dim e,
           date_dim f,
           sales_order_attribute_dim g,
           rds.cdc_time h
     where a.customer_number = c.customer_number
       and a.order_date >= c.effective_date
       and a.order_date < c.expiry_date
       and a.product_code = d.product_code
       and a.order_date >= d.effective_date
       and a.order_date < d.expiry_date
       and date(a.order_date) = e.date
       and date(a.request_delivery_date) = f.date
       and a.verification_ind = g.verification_ind
       and a.credit_check_flag = g.credit_check_flag
       and a.new_customer_ind = g.new_customer_ind
       and a.web_order_flag = g.web_order_flag
       and a.entry_date >= h.last_load and a.entry_date < h.current_load;                        

    -- 分析tds模式的表
    analyze customer_dim;
    analyze product_dim;
    analyze sales_order_fact;          

    -- 更新时间戳表的last_load字段
    truncate table rds.cdc_time;
    insert into rds.cdc_time select v_cur_date, v_cur_date;          

end;
$$
language plpgsql;

函数做了以下两点修改：

• 装载rds.sales_order时增加了四个杂项属性。
• 装载事实表时，关联了sales_order_attribute_dim维度表，为事实表中装载杂项维度代理键。

注意，杂项属性维度数据已经预装载，所以在定期装载脚本中只需要修改处理事实表的部分。源数据中有四个属性列，而事实表中只对应一列，因此需要使用四列关联条件的组合确定杂项维度表的代理键值，并装载到事实表中。

五、测试

1. 准备测试数据

使用下面的脚本添加八个销售订单。

use source;
drop table if exists temp_sales_order_data;
create table temp_sales_order_data as select * from sales_order where 1=0;   

set @start_date := unix_timestamp(date_add(current_date, interval -1 day));
set @end_date := unix_timestamp(current_date);       

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (1, 1, 1, 'y', 'y', 'n', 'y', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);  

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (2, 2, 2, 'n', 'n', 'n', 'n', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (3, 3, 3, 'y', 'y', 'n', 'n', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (4, 4, 4, 'y', 'n', 'n', 'n', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (5, 11, 1, 'n', 'y', 'y', 'y', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (6, 12, 2, 'n', 'y', 'y', 'n', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (7, 13, 3, 'y', 'y', 'y', 'n', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

set @order_date := from_unixtime(@start_date + rand() * (@end_date - @start_date));
set @request_delivery_date := from_unixtime(unix_timestamp(date_add(current_date, interval 5 day)) + rand() * 86400);
set @amount := floor(1000 + rand() * 9000);
set @quantity := floor(10 + rand() * 90);
insert into temp_sales_order_data
values (8, 14, 4, 'y', 'n', 'y', 'n', @order_date, @request_delivery_date, @order_date, @amount, @quantity);

insert into sales_order
select null,
       customer_number,
       product_code,
       verification_ind,
       credit_check_flag,
       new_customer_ind,
       web_order_flag,
       order_date,
       request_delivery_date,
       entry_date,
       order_amount,
       order_quantity
  from temp_sales_order_data t1
 order by t1.order_date;
commit;

2. 执行定期装载函数并查看结果

~/regular_etl.sh

可以使用下面的分析性查询确认装载是否正确。该查询分析出检查了信用状态的新用户有所占的比例。

select round(cast(checked as float) / (checked + not_checked) * 100)||' % '
  from (select
sum(case when credit_check_flag='y' then 1 else 0 end) checked,
         sum(case when credit_check_flag='n' then 1 else 0 end) not_checked
          from sales_order_fact a, sales_order_attribute_dim b
         where new_customer_ind = 'y'
          and a.sales_order_attribute_sk = b.sales_order_attribute_sk) t;

查询结果如图2所示。

图2