冰山查询??iceberg query　

在数据仓库领域有一个概念叫Iceberg query，中文一般翻译为“冰山查询”。冰山查询在一个属性或属性集上计算一个聚集函数，以找出大于某个指定阈值的聚集值。

以销售数据为例，你想产生这样的一个顾客－商品对的列表，这些顾客购买商品的数量达到3件或更多。这可以用下面的冰山查询表示：

Select P.cust_ID, P.item_ID, SUM(P.qty)

From Purchase P

Group by P.cust_ID, P.item_ID

Having SUM(P.qty)>=3

这种在给出大量输入数据元组的情况下，使用having字句中的阈值来进行过滤的查询方法就叫做冰山查询。输出结果可以看作“冰山顶”，而“冰山”是输入数据。

这种冰山查询在数据仓库的数据概况分析阶段、数据质量检查阶段和数据挖掘的购物篮分析中都经常使用。而且，冰山查询也是面试中出现频率非常高的一道题，经常用来检测SQL能力。

操作集市??oper mart

在数据仓库领域有一个概念叫Oper Mart，中文一般翻译为“操作集市”。操作集市是为了企业战术性的分析提供支持，它的数据来源是操作数据存储（ODS）。它是ODS在分析功能上的扩展，使用户可以对操作型数据进行多维分析。

一个操作集市应该有如下特征：

1．操作集市是ODS的子集，数据来源于ODS，用于战略分析和报表。

2．操作集市中的数据和ODS中的数据同步更新。

3．操作集市以多维技术进行建模，即星型结构。

4．操作集市是一个临时的结构，当不在需要时会清掉所有数据，即不保存历史数据。

操作集市和数据集市很相似，但是它不能用来取代用于战略性分析的数据集市。由于操作集市的数据来源于ODS，所以它的数据比数据集市的数据要新。但是出于容量的考虑，操作集市中不保存历史数据，是一个临时的结构。

操作数据存储??operational data store

Kimball对操作数据存储的定义是，面向主题的、集成的、经常更新的细节数据存储，用集成的数据来支持事务系统。Kimball也认可Inmon对ODS的分类，但是他认为ODS应该以星型结构来进行建模。

虽然Kimball对操作数据存储（ODS）的定义和Inmon基本上一样，但是他对操作数据存储的理解、作用与实现和Inmon有着较大的不同。

Kimball认为ODS在两种情况下是需要的：第一种情况是提供操作型报表，这些报表需要提供面向主题的、集成的数据，所以操作型的源系统无法提供；这些报表和数据仓库中的报表也不相同，因为它们可以是一些定制好的，写死在程序中的报表。第二种情况是需要提供实时的信息时，由于数据仓库的更新频率一般都是24小时，而用户会有更急切的需求来了解数据源的信息，这时，建立操作数据存储是很有必要的。

对于ODS是保存最细粒度数据的地方的说法，Kimball认为对于最细粒度数据，即原子数据层，应该保存在数据仓库中，而且应该置于维度框架和总线架构中。

代理关键字－－surrogate key

在数据仓库领域有一个概念叫Surrogate key，中文一般翻译为“代理关键字”。代理关键字一般是指维度表中使用顺序分配的整数值作为主键，也称为“代理键”。代理关键字用于维度表和事实表的连接。

代理关键字的称呼有surrogate keys，meaningless keys，integer keys，nonnatural keys，artificial keys，synthetic keys等。与之相对的自然关键字的称呼有natural keys，samat keys等。

在Kimball的维度建模领域里，是强烈推荐使用代理关键字的。在维度表和事实表的每一个联接中都应该使用代理关键字，而不应该使用自然关键字或者智能关键字（Smart Keys）。数据仓库中的主键不应该是智能的，也就是说，要避免通过主键的值就可以了解一些业务信息。当然，退化维度作为事实表的复合主键之一时例外。

使用代理关键字，有很多优点。

1．使用代理关键字能够使数据仓库环境对操作型环境的变化进行缓冲。也就是说，当数据仓库需要对来在多个操作型系统的数据进行整合时，这些系统中的数据有可能缺乏一致的关键字编码，即有可能出现重复，这时代理关键字可以解决这个问题。

2．使用代理关键字可以带来性能上的优势。和自然关键字相比，代理关键字很小，是整型的，可以减小事实表中记录的长度。这样，同样的IO就可以读取更多的事实表记录。另外，整型字段作为外键联接的效率也很高。

3．使用代理关键字可以建立一些不存在的维度记录，例如“不在促销之列”，“日期待定”，“日期不可用”等维度记录。

4．使用代理关键字可以用来处理缓慢变化维。维度表数据的历史变化信息的保存是数据仓库设计的实施中非常重要的一部分。Kimball的缓慢变化维处理策略的核心就是使用代理关键字。

当然，使用代理关键字也有它的缺点，代理关键字的使用使数据加载变得非常复杂。有关使用代理关键字的维度表和事实表的加载方法在ETL Toolkit中有详细的描述。使用代理关键字是一个从长远考虑的策略。

多值维度??multivalue dimension

在维度建模的数据仓库中，有一种维度表叫multivalue dimension，中文一般翻译为“多值维度”。

多值维度有两种情况，第一种情况是指维度表中的某个属性字段同时有多个值。举例来说，一个帐户维度表中，帐户持有人姓名，可能会有多个顾客。这样，一个帐户对应多个顾客姓名，一个顾客也可以有多个帐户，它们之间是多对多的关系。正因为一个帐户可能会有多个对应的顾客，所以不能直接将顾客ID放入帐户维度表中。而帐户维度表中的这种情况就叫做多值维度。

多值维度的第二种情况是事实表在某个维度表中有多条对应记录。举例来说，对于一个健康护理单分列项事实表来说，它的粒度是一个健康护理单，但是该护理单却有可能有多次诊断，即该事实表与诊断维度的是一对多的关系。这个与事实表粒度不匹配的诊断维度也称之为多值维度。

处理多值维度最好的办法是降低事实表的粒度。如第二种情况中，将健康护理单分列项事实表的粒度降低到具体的诊断粒度上，这样就避免了多值维度的出现。这种处理方式也是维度建模的一个原则，即事实表应该建立在最细粒度上。这样的处理，需要对事实表的事实进行分摊。

但是有些时候，事实表的粒度是不能降低的，多值维度的出现是无法避免的。如第一种情况中，事实表是月帐户快照事实表，这张事实表与顾客维度没有直接的关系，不能将数据粒度进行细分，即使细分的话帐户余额也很难分摊。这时，可以采用桥接表技术进行处理。在帐户维度表和顾客维度表之间建立个帐户-顾客桥接表。这个桥接表可以解决掉帐户维度和顾客维度之间的多对多关系，也解决掉的帐户维度表的多值维度问题。

总之，多值维度是应该尽量避免的，它给数据处理带来了很大的麻烦。如果多值维度不能避免的话，应该建立桥接表来进行处理。

非事实型事实表??factless fact table