温习记录下
按重要性由大到小列举常见的错误：
10：在事实表中放置用于约束与分组操作的文字型属性。（不可避免时可设计到维度表中。）
9：在维度表中试图为了节省空间而限制使用详细的描述属性。（维度属性越详细越好。）
8：将体系与体系层次分解成多个维度。（重度雪花模型设计者，坏处是会增加事实表与维度表关联的复杂性，影响查询效率，多体系多层级维度是可做单一维度设计的。）
7：忽视跟踪维度变化的需要。（不考虑缓慢变化维的处理，可通过代理键来解决。）
6：通过增加更多的硬件来解决所有的查询性能问题。（优先考虑是否进行了软件层级的性能优化，包括不限于：正确合理的索引、分区分表甚至分库、集合运算、并行计算、分布式计算、数据聚合、业务逻辑拆分等。）
5：使用操作性或者智能关键字将维度表连接到事实表上。（排斥、不使用代理键。）
4：忽视事实表粒度的定义与使用。（糅合各种粒度的数据到事实表中。）
3：基于具体的报表来设计维度模型。（一般为了满足业务需要快速出报表，出现这种情况。但是还是得慢慢沉淀，不断迭代，演进出通用的维度模型。）
2：希望用户以规范化的格式查询最底层的原子型数据。（这个活还是留给业务系统来干吧^_^）
1：舍弃在单独的事实表之间保持事实与维度的一致。（尽量达到不同事实表之间维度的高度一致，这是仓库总线结构的基础。）
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