公共汇总粒度事实层（DWS）

聚集是指针对原始明细粒度的数据进行汇总。DWS公共汇总层是面向分析对象的主题聚集建模。在本教程中，最终的分析目标为：最近一天某个类目（例如：厨具）商品在各省的销售总额、该类目Top10销售额商品名称、各省用户购买力分布。因此，我们可以以最终交易成功的商品、类目、买家等角度对最近一天的数据进行汇总。数据聚集的注意事项如下：

• 聚集是不跨越事实的。聚集是针对原始星形模型进行的汇总。为获取和查询与原始模型一致的结果，聚集的维度和度量必须与原始模型保持一致，因此聚集是不跨越事实的。
• 聚集会带来查询性能的提升，但聚集也会增加ETL维护的难度。当子类目对应的一级类目发生变更时，先前存在的、已经被汇总到聚集表中的数据需要被重新调整。

此外，进行DWS层设计时还需遵循以下原则：

• 数据公用性：需考虑汇总的聚集是否可以提供给第三方使用。您可以思考，基于某个维度的聚集是否经常用于数据分析中。如果答案是肯定的，就有必要把明细数据经过汇总沉淀到聚集表中。
• 不跨数据域：数据域是在较高层次上对数据进行分类聚集的抽象。数据域通常以业务过程进行分类，如交易统一划到交易域下， 商品的新增、修改放到商品域下。
• 区分统计周期：在表的命名上要能说明数据的统计周期，如_1d 表示最近1天， td 表示截至当天，nd 表示最近N天。

公共汇总事实表命名规范：dws_{业务板块缩写/pub}_{数据域缩写}_{数据粒度缩写}[_{自定义表命名标签缩写}]_{统计时间周期范围缩写}。

• 关于统计实际周期范围缩写，缺省情况下，离线计算应该包括最近一天（_1d）,最近N天（_nd）和历史截至当天（_td）三个表。如果出现_nd的表字段过多需要拆分时，只允许以一个统计周期单元作为原子拆分。即一个统计周期拆分一个表，例如最近7天（_1w）拆分一个表。不允许拆分出来的一个表存储多个统计周期。
• 对于小时表[无论是天刷新还是小时刷新]，都用_hh来表示。
• 对于分钟表[无论是天刷新还是小时刷新]，都用_mm来表示。

举例如下：

• dws_asale_trd_byr_subpay_1d （A电商公司买家粒度交易分阶段付款一日汇总事实表）
• dws_asale_trd_byr_subpay_td（A电商公司买家粒度分阶段付款截至当日汇总表）
• dws_asale_trd_byr_cod_nd（A电商公司买家粒度货到付款交易汇总事实表）
• dws_asale_itm_slr_td（A电商公司卖家粒度商品截至当日存量汇总表）
• dws_asale_itm_slr_hh（A电商公司卖家粒度商品小时汇总表）---维度为小时
• dws_asale_itm_slr_mm（A电商公司卖家粒度商品分钟汇总表）---维度为分钟

满足业务需求的DWS层建表语句如下。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_asale_trd_byr_ord_1d
(
    buyer_id                BIGINT COMMENT '买家id',
    buyer_nick              STRING COMMENT '买家昵称',
    mord_prov               STRING COMMENT '收货人省份',
    cate_id                 BIGINT COMMENT '商品类目id',
    cate_name               STRING COMMENT '商品类目名称',
    confirm_paid_amt_sum_1d DOUBLE COMMENT '最近一天订单已经确认收货的金额总和'
)
COMMENT '买家粒度所有交易最近一天汇总事实表'
PARTITIONED BY (ds         STRING COMMENT '分区字段YYYYMMDD')
LIFECYCLE 36000;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS dws_asale_trd_itm_ord_1d
(
    item_id                 BIGINT COMMENT '商品ID',
    item_title               STRING COMMENT '商品名称',
    cate_id                 BIGINT COMMENT '商品类目id',
    cate_name               STRING COMMENT '商品类目名称',
    mord_prov               STRING COMMENT '收货人省份',
    confirm_paid_amt_sum_1d DOUBLE COMMENT '最近一天订单已经确认收货的金额总和'
)
COMMENT '商品粒度交易最近一天汇总事实表'
PARTITIONED BY (ds         STRING COMMENT '分区字段YYYYMMDD')
LIFECYCLE 36000;