很久沒看模型方面的理論知識，最近3年在網際網路公司琢磨前行，遇到了很多坑和自我否定或迷惑的狀態。就多維模型來說，被傳統行業洗禮，還有誤人子弟的網上文章和cube工具，把kimball帶入了乙個萬劫不復的誤區。我是幸運的，而且逃離了這個誤區。接下來講解一下我親身經歷的(raph總結的)四大誤區：原因：完全是被某些cube工具帶偏了對kimball的理解。如kylin, 只能選擇5~10個維度構建cuboid。
事實上，多維模型首先是把某個業務過程，基於最細粒度構建維度化模型。網際網路數倉常用的大寬表，一般採用這個方式構建維度公共層模型。
怎麼能說它只包含彙總資料呢？
原因：很多專案採用inmon構架基礎資料層，然後構建多維資料集市。導致很多碼農以為，維度模型僅僅適用於某個部門的產品需求。
事實上，多維模型是圍繞企業匯流排架構和價值鏈的業務過程來構建，構建星型或雪花型維度化模型。比如匯流排矩陣，主題寬表層，就是面向企業級。
原因：維度模型只能裝有限少量維度的彙總資料，一旦迭代維度，模型就需要重構和預計算資料。
事實上，給終端使用者報表的彙總資料，屬於聚集事實表，這很不容易擴充套件。聚集事實表，衍生於最細粒度構建的維度模型。如果說模型不可擴充套件，或資料量必須有限，那就是設計者的建模理論缺乏導致。
原因：很多演算法工程師，總是基於彙總的資料做模型演練和機器學習。一旦迭代，他們就得重新去取數，構建資料集。
事實上，構建最細粒度的、高內聚低耦合的維度模型，非常容易擴充套件，並且主動擁抱迭代。
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