| 来源 | 大维度子集 |
|---|---|
| 目的 | 减少 IO 与 join 宽度 |
| 风险 | 子集定义要受控 |
示例
示例
-- dim_product_shrunk：仅 product_key + 类目层级
SELECT s.cat_l1, sum(f.amount) FROM fact_sale f JOIN dim_product_shrunk s ON f.product_key=s.product_key GROUP BY 1;缩小维度是物化视图的替代思路之一，适合稳定的高频统计路径。
本包目录（97 条）
建模基础54 条
- Kimball 与 Inmon 方法论对比
- Data Vault 模型基础
- 总线矩阵 Bus Matrix
- 桥接表 Bridge Table
- 雪花模型 Snowflake Schema
- 星型与雪花的取舍清单
- Hub/Link/Satellite 设计要点
- 一致性维度 Conformed Dimension
- 角色扮演维度 Role-Playing Dimension
- 多值维度的处理方式
- 代理键设计 Surrogate Key
- 事实表外键与外键约束
- 示例：交易域订单事实建模
- 维度建模四步法 Kimball Process
- 一致性事实 Conformed Fact
- 星型模型 Star Schema
- Data Vault 与维度建模的取舍
- 杂项维度 Junk Dimension
- 缩小维度 Shrunken Dimension
- 支架维度 Outrigger Dimension
- 递归层次：树形结构建模
- 粒度声明：模型的地基
- 未知成员与默认维度行
- 维度引用完整性检查
- 事实表命名与度量字段规范
- 示例：财务域账单事实建模
- 示例：流量域会话事实建模
- 模型文档要素清单
- 总线矩阵的填写颗粒度
- 星座模型 Galaxy Schema
- 码表与字典维度 Lookup Dimension
- 均衡层次与不规则层次
- 区间层次 Ragged Hierarchy
- 主题域划分方法
- 业务过程的选择标准
- 数仓中的三类键
- 维度表命名与字段规范
- ER 模型到维度模型的转换
- 物理模型设计要点
- 排序键与聚簇键的选择
- 模型演进与重构策略
- 模型下线流程
- 建模评审清单
- 迟绑定视图 Late-Binding Views
- 反模式：事实表无边界堆列
- 反模式：维度承载指标
- 反模式：用空值表达未知
- 退化维度 Degenerate Dimension
- 主题域建模的推进节奏
- 逻辑模型与物理模型映射
- 分区策略与模型联动
- 模型版本与变更记录
- 建模治理：流程与门禁
- 维度建模实施顺序
缩小维度 Shrunken Dimension
从大维度中裁剪出事实表只需要用到的属性子集（如商品维度只取类目层级），减少 join 宽度与聚合开销。
易错点
- 子集与主维度定义漂移，口径悄悄不一致
- 缩过度导致不够用，又回头 join 大维
数据来源与参考
- Kimball 方法论：缩小维度