一、為什麼要寫資料倉庫設計？

　　在資料分析體系架構下，不管是大資料庫技術方面的還是傳統資料庫技術層面，資料倉庫都是必不可少，不能避免的環節，而這兩種方式差別是資料儲存、資料處理理念的不同。

二、分析雲需要什麼樣的數倉架構？

　　資料倉庫的概念想必都看過很多遍，這裡就不贅述了。咱就以業務開局。

　　想象一下，零售場景下，僅僅有一個銷售訂單表，應該怎麼分析呢？ 訂單表裡有什麼呢，有訂單時間、門店、支付方式、商品，數量、單價、金額。就是這麼些資料，該怎麼建立數倉呢，廢話不多說，直接上圖吧。

這個圖就是ROLAP下的以事實表為中心的事實表維度表關係圖。

這個圖中，對錶有兩種分類，一類是事實表，表中儲存了時間、門店ID、支付方式ID、商品ID，一類是維度表，儲存了維度的屬性和擴充套件，如時間維度表：日、周、月、季度、年 等資訊。

通過連線，實現了維度表和事實表的關係，這個關係的定義，也就定義了事實表和維度表關聯的方式，表示式裡也就是這個連線的內容，順便說一點，這個表示式是可以編輯的哦。

看懂了這個圖，恭喜你，你已經學會分析雲的核心邏輯，其他的就是產品功能的學習，對你來說不在是什麼大問題。

附：名詞解釋

維度：即是描述參與交易事實的細節成員，比如常用到的客戶、產品等。維度物件在資料。分析過程中反應出分析資料的粒度和角度，若沒有維度物件那麼任何資料都會變得空洞、無意義，所以維度物件是不可少的。

度量：即是描述交易事實的數量、金額、個數等資料資訊，比如經常用到的訂單數量、訂貨金額等。度量物件是資料分析中核心分析物件。所有度量物件都具有一定的聚合性。

維度表：包含維度的相關資訊的表，該表中一般不會定義度量。

事實表：包含維度的ID和度量等資訊，是資料承載的實體。