我应该构建事实和维度表，还是应该在高度标准化的ODS上使用视图？

在数据仓库设计中，构建事实表和维度表与在高度标准化的操作数据存储（ODS）上使用视图是两种不同的策略，它们各有优势和适用场景。

事实表和维度表

基础概念：

• 事实表：存储业务过程的量化数据，通常包含数值型数据，用于度量和分析。
• 维度表：存储描述性属性，用于对事实表中的数据进行分类和标记。

优势：

• 灵活性：事实表和维度表的设计使得数据易于理解和查询，支持复杂的分析需求。
• 性能：通过适当的索引和分区，可以提高查询性能。
• 可维护性：结构化的数据模型便于数据维护和更新。

类型：

• 星型模式：一个中心事实表连接多个维度表。
• 雪花模式：维度表进一步规范化，减少数据冗余。

应用场景：

• 复杂的业务分析需求。
• 需要高性能的数据查询。

高度标准化的ODS上使用视图

基础概念：

• ODS：操作数据存储，存储原始业务数据，通常高度标准化。
• 视图：基于ODS数据创建的虚拟表，提供特定的数据视角。

优势：

• 简化查询：视图可以隐藏复杂的查询逻辑，提供简化的接口。
• 数据一致性：通过视图可以确保数据的一致性和准确性。
• 灵活性：视图可以根据需求快速调整，无需修改底层数据结构。

类型：

• 物化视图：预先计算并存储结果，提高查询性能。
• 普通视图：仅存储查询定义，查询时动态生成结果。

应用场景：

• 需要快速响应业务变化。
• 简化复杂的数据查询。

选择建议

• 如果你的业务分析需求复杂，需要高性能的数据查询，并且数据模型相对稳定，那么构建事实表和维度表可能是更好的选择。
• 如果你的业务数据变化频繁，需要灵活应对查询需求的变化，并且希望简化数据访问接口，那么在高度标准化的ODS上使用视图可能更适合。

遇到的问题及解决方法

问题：数据冗余和不一致性。 原因：过度规范化或视图定义不当。 解决方法：

• 确保事实表和维度表的设计合理，避免过度规范化。
• 使用物化视图来减少查询时的计算量，提高数据一致性。

问题：查询性能下降。 原因：数据量过大或索引不当。 解决方法：

• 对事实表和维度表进行适当的索引和分区。
• 使用物化视图预先计算并存储查询结果。

参考链接

• 数据仓库设计原则
• ODS与数据仓库的区别

通过以上分析，你可以根据具体需求选择合适的数据存储和查询策略。