早前 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第六期圆满举办。个推资深大数据数据研发工程师为小编深入浅出地简要介绍 了数据数据仓库的前世今生另一之外方面数据数据建模的用到方式相对会 。
本文对"治数训练营"第六期《数据数据仓库与维度建模》的干货内容中予以 了总结 ，另一之外方面也挑选了直播两者之间精彩提问作了Q&A梳理 ，带小编一起去回顾首期课程。
01数据数据仓库快速入门
数据数据仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓" ，也是数据数据从业者绕不开的其中概念。"数据数据仓库之父"Bill Inmon最早提出提出要求提出要求数仓的概念 ，甚至接受采访"数据数据仓库是其中面向主题的、集成的、十分稳定的、反映史中变动的数据数据集合 ，用于需要支持管理决策"。
另一之外方面 ，大数据数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓予以 了定义："数据数据仓库是其中将源系统实现数据数据抽取、清洗、规格化 ，直到提交到维度数据数据存储的系统实现 ，为决策的制定提供完整查询和数据分析其功能的支撑和已完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调总体而言而言特性 ，Ralph Kimball更让人从予以 流程总能看出来定义数仓。亦或哪每一个人个定义 ，小编的都是从中我看到企业中建设方面数据数据仓库的意义重大。企业中予以 建设方面数仓 ，另一之外方面之外之外将分散在各业务系统实现的数据数据予以 集中化管理 ，打破数据数据孤岛；之外之外为后续高效数据分析和应用数据数据 ，予以 大数据数据赋能业务迅速发展奠定理念基础。
02数仓建设方面与数据数据建模
之外会 ，企业中其次其次怎样建设方面数据数据仓库？其次其次怎样建设方面其中贴合业务可以实际需求的、高效、稳定、好采用机械方式相对会 数据数据仓库？许多之外之外考虑到数据数据模型的选择中和数据数据建模的问题解决事实上 。
"数据数据建模"是指对实体另一之外方面实体和实体两者之两者之间两者之间予以 数据数据化描述和抽象的时间过程。"数据数据模型" ，更让人指领导组织和存储数据数据的方式相对会 。
目前已主流的数据数据建模方式相对会 有两种 ，其中是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon提出提出要求提出要求 ，指走到企业中总能看出面向主题的抽象 ，小编另有的予以 E-R实体两者之间模型将事物抽象为"实体""属性""两者之间" ，来甚至接受采访事物和事件关联。范式建模并非予以 某个根据内容业务流程中实体对象两者之间的抽象 ，它之外之外建模人员全面地、总体而言而言地系统实现简要介绍 企业中的业务和数据数据 ，另一之外方面予以 周期长 ，对建模人员的决策能力 提出提出要求提出要求提出要求也十分高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball提出提出要求提出要求 ，主张从数据分析决策的可以实际需求出发构建模型 ，为数据分析可以实际需求附加服务。之外会它重点关注中国国其次其次怎样予以 户更快速地已完成数据数据数据分析 ，另一之外方面长期保持较真正好大规模复杂查询的响应性能。较于范式建模 ，维度建模建设方面周期短 ，需要支持敏捷迭代 ，有的我不会 对数仓架构作了多复杂的采用机械理念。
在构建数仓时 ，小编的要根据以上根据内容的数据数据数据分析场景和业务密切相关处理系统实现来选择中密切相关的数据数据建模方式相对会 。之外 ，就OLTP系统实现（On-line Transaction Processing：联机事务密切相关处理）事实上 ，使得其主要主要原因是面向随机读写的数据数据另一之外方面操作 ，关注中国国事务的密切相关处理 ，之外会小编的特别推荐予以 OLTP系统实现及现代数据数据库的企业中予以 范式建模的方式相对会 来采用机械理念数据数据模型 ，以问题解决出目前已事务密切相关处理中不数据数据冗余在那致性问题解决事实上 。而OLAP系统实现（On-line Analytical Processing ：联机数据分析密切相关处理）面向批量读写数据数据的另一之外方面操作 ，关注中国中国国事务密切相关处理一致性 ，主要主要原因是关注中国国数据数据的整合另一之外方面大数据数据查询和密切相关处理中不性能 ，之外会有的采用机械维度建模的方式相对会 。
根据内容其次其次怎样予以 范式建模和维度建模呢？小编的相结合案例其中总能看出。
03范式建模方式相对会 及实例剖析
其次总能看出范式建模的绝绝大部分时间过程。
在予以 范式建模时 ，小编的有的要遵从相相同规范提出提出要求提出要求提出要求采用机械理念出合理的模型 ，许多相相同规范提出提出要求提出要求提出要求许多"范式"。目前已行业未来中存另一范式、二范式、三范式等相相同模型建设方面规范。越高的范式生活带 的数据数据库冗余越小 ，许多在数据数据计算之外方面会更复杂。企业中有的采用机械三范式建模 ，在可以可以保障灵活度另一之外方面数据数据计算减减慢另一之外方面 ，降低数据数据密切相关处理的复杂度。
范式建模的时间过程之外之外被拆解为以上四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体两者之两者之间两者之间
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R两者之间图
之外 ，小编的要予以 范式建模的问题采用机械理念某课程系统实现实现的数据数据模型。
系统实现实现主要主要原因用到管理某大学学校学生学生、大学和课程等密切密切相关 数据数据 ，涉及课程选修、考试最终成绩、学校学生学生授课、大学班级等之外方面。我许多们其次要梳理出实体 ，为学校学生学生、课程、大学、班级；之外方面梳理出实体两者之两者之间两者之间 ，值得注意仅学校学生学生讲授课程、大学选修课程、大学隶属班级等；直到要罗列出各实体和两者之间的属性 ，之外"大学"其中实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"大学选修课程"其中两者之间的属性有选修时间里、总课时等；第六步 ，更让人画出E-R图 ，用矩形甚至接受采访"实体" ，用菱形甚至接受采访"两者之间" ，用椭圆形甚至接受采访"属性" ，以可视化的问题清晰展示出主体和主体两者之两者之间两者之间。
04维度建模方式相对会 及实例剖析
较于范式建模 ，维度建模稍为复杂 ，值得注意仅事实表和维度表两块内容中。
事实表
其次看事实表。事实表分三种 ，值得注意仅事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表有的用许多条记录甚至接受采访某个时间里点发生重大 作了事件或行为形成。之外电商业务场景中不订单支付业务 ，有的就采用机械事务性事实表来领导组织和存储数据数据。
周期性快照事实表另许多条记录描述的更让人其中实体在那一段时间里内的状态如何或现状 ，之外某顾客每月的积分余额不然作许多条算作的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表另许多条记录更让人对某业务流程中发生重大 的多个事件的累计记录 ，有的为了自己了自己可以实际需求某个流程节点运转效率的统计可以实际需求。
小编的以其中事务性事实表的采用机械理念时间过程为例来系统实现简要介绍 事实表的采用机械理念方式相对会 ：
1. 选择中与数据数据数据分析可以实际需求密切密切相关 联 的业务时间过程。"业务时间过程"是指在业务流程中不可拆分的行为形成事件。之外 ，电商业务场景下 ，购物的业务流程中就值得注意仅加购、下单、支付、商家发货、更多用户根据收货等业务时间过程。我许多们要数据分析销售额 ，那"支付"许多必选的业务时间过程。
2. 声明粒度。小编的要尽量选择中最细粒度 ，精根据内容义事实表的每每一个人人行所甚至接受采访的业务含义 ，以可以可以保障事实表有最多的灵活性。之外 ，更多用户之外也是其中订单里边去购买多个商品 ，那每每一个人人个人去购买成 商品许多其中子订单 ，小编另有的选择中将子订单问题声明粒度。
3. 根据内容维度。维度是指业务时间时间过程处的自然环境其他信息 ，之外更多用户在那个时间里去购买成 某个店铺的某个商品 ，那店铺所属行业未来、商品所在类目等均之外之外被甚至接受采访是维度。
4. 根据内容事实 ，即根据内容业务时间过程的度量指标。之外"支付"其中业务时间过程的度量指标为支付金额 ，更复杂的电商业务场景下 ，之外会还值得注意仅分摊邮费、折扣金额等指标。
之外之外如果更让人 ，每每一个人人个人数据数据仓库都等等其中之外之外多个事实表 ，事实表是对数据分析主题的度量 ，它等等了与各维度表密切密切相关 联的外键 ，并予以 Join问题与维度表关联。
维度表
维度表更让人更多用户数据分析数据数据的窗口 ，记录了事实表中密切密切相关 事务、事件的属性及属性含义。
维度表的采用机械理念时间过程 ，主要主要原因分为以上四步：
1. 选择中维度。之外要生成其中商品维度表 ，我许多们选择中不维度许多商品维度。
2. 根据内容主维表。之外要建商品维度表 ，那主维表许多美女球迷于业务系统实现的商品表。
3. 根据内容密切密切相关 维度表。主维表根据内容直到 ，其而他密切密切相关 维度表许多随之根据内容。之外商品维度表的密切密切相关 维度表有商品类目表、所属明星品牌表、商品所属行业未来表等。
4. 根据内容维度属性。许多属性有的美女球迷于主维表和密切密切相关 维表。小编的将主维表和密切密切相关 维表的属性集成 ，予以 相同属性合并（之外 ，商品类目表和所属明星品牌表中之外会都是最多属行业未来属性 ，我许多们就之外之外对所属行业未来其中属性予以 合并） ，直到将最终最终结果赢得的属性放到要生成的维度表里。
另一之外方面 ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的绝绝大部分原则、建模中不常见问题解决事实上 （之外范式建模中不传递依赖问题解决事实上 、维度建模中不缓慢变动维问题解决事实上 等）、数仓分层等予以 了根据内容阐述 ，欢迎关注中国国个推其技术实践公众号 ，Get直播回放比赛比赛集锦！
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