上月底  ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第六期圆满举办。个推资深大总体而言数据研发工程师为你们深入浅出地简单介绍了总体而言数据仓库的前世今生与此不仅如此如此不仅如此如此 总体而言数据建模的用来其他方式。

本文对"治数训练营"第六期《总体而言数据仓库与维度建模》的干货性内容并对了总结 ，与此不仅如此如此不仅如此如此 也挑选了直播两者之间精彩提问作了Q&A梳理  ，带你们在这起回顾首期课程。

01总体而言数据仓库快速入门

总体而言数据仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓"  ，个大总体而言数据从业者绕不开的假如 概念。"总体而言数据仓库之父"Bill Inmon最早意见数仓的概念 ，觉得 "总体而言数据仓库是假如 面向主题的、集成的、相当稳定的、反映世界历史显著变化的总体而言数据集合 ，用于需要支持管理决策"。

与此不仅如此如此不仅如此如此  ，大总体而言数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓并对了定义："总体而言数据仓库是假如 将源系统基础功能总体而言数据抽取、清洗、规格化  ，接着提交到维度总体而言数据存储的系统基础功能  ，为决策的制定直接提供查询和详细分析基础功能的支撑和顺利完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调总体而言而言特性 ，Ralph Kimball更让人从并对流程总体而言来定义数仓。还是哪每种个定义  ，你们要都有 从中接着企业所建设方面总体而言数据仓库的意义重大。企业所并对建设方面数仓  ，与此不仅如此如此不仅如此如此 都有 将分散在各业务系统基础功能的总体而言数据并对集中化管理  ，打破总体而言数据孤岛；都有 为后续高效详细分析和应用总体而言数据  ，并个大总体而言数据赋能业务迅速发展奠定此基础。

02数仓建设方面与总体而言数据建模

假如是  ，企业所怎样才能 才能 建设方面总体而言数据仓库？怎样才能 才能 建设方面假如 贴合业务各种各种需求 的、高效、稳定、好一体式其他方式总体而言数据仓库？可是都有 再三权衡总体而言数据模型的去选择和总体而言数据建模的两个解决问题。

"总体而言数据建模"是指对实体与此不仅如此如此不仅如此如此 实体和实体两者之两者之间两者之间并对总体而言数据化描述和抽象的整个过程。"总体而言数据模型" ，更让人指领导组织和存储总体而言数据的其他方式。

现阶段主流的总体而言数据建模其他方式有两种  ，先后 是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon意见  ，指只站企业所总体而言面向主题的抽象  ，你们要一般而言并对E-R实体两者之间模型将事物抽象为"实体""属性""两者之间"  ，来觉得 事物和事件关糸。范式建模并非并对某个具体详细分析业务流程中实体对象两者之间的抽象  ，它都有 建模人员全面地、总体而言而言地全面简单介绍企业所的业务和总体而言数据  ，与此不仅如此如此不仅如此如此 并对周期长  ，对建模人员的能力强大大意见也相当高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball意见  ，主张从详细分析决策的各种各种需求 出发构建模型 ，为详细分析各种各种需求 增值服务。假如它重点关注我 怎样才能 才能 并对户更快速地顺利完成总体而言数据详细分析  ，与此不仅如此如此不仅如此如此 始终保持较很好大规模复杂查询的响应性能。比起来来范式建模  ，维度建模建设方面周期短  ，需要支持敏捷迭代  ，一般而言觉得 会带来对数仓架构作了多复杂在这体式搭配。

在构建数仓时  ，你们要要很据具体详细分析的总体而言数据详细分析场景和业务去处理系统基础功能来去选择相应的总体而言数据建模其他方式。又其他人  ，就OLTP系统基础功能（On-line Transaction Processing：联机事务去处理）本身  ，除了其主要主要原因是面向随机读写的总体而言数据与此不仅如此如此不仅如此如此 操作  ，关注我 事务的去处理 ，假如你们要所推荐并对OLTP系统基础功能及最传统总体而言数据库的企业所并对范式建模的其他方式来一体式搭配总体而言数据模型 ，以两个解决问题在事务去处理中不总体而言数据冗余在这致性两个解决问题。而OLAP系统基础功能（On-line Analytical Processing ：联机详细分析去处理）面向批量读写总体而言数据的与此不仅如此如此不仅如此如此 操作  ，关注我 我 事务去处理一致性  ，主要主要原因是关注我 总体而言数据的整合与此不仅如此如此不仅如此如此 大总体而言数据查询和去处理中不性能 ，假如一般而言一体式维度建模的其他方式。

具体详细分析怎样才能 才能 并对范式建模和维度建模呢？你们要有机结合案例先后 总体而言。

03范式建模其他方式及实例剖析

第六点总体而言范式建模的也就整个过程。

在并对范式建模时  ，你们要所以要遵从千差万别的规范意见一体式搭配出合理的模型  ，可是千差万别的规范意见可是"范式"。现阶段新兴行业 中存不仅如此如此一范式、二范式、三范式等千差万别的模型建设方面规范。越高的范式带去的总体而言数据库冗余越小  ，可在在总体而言数据计算主要主要原因 会更复杂。企业所一般而言一体式三范式建模 ，在可以可以保障灵活度与此不仅如此如此不仅如此如此 总体而言数据计算速度一般而言的与此不仅如此如此不仅如此如此 ，降低总体而言数据去处理的复杂度。

范式建模的整个过程都有 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

又其他人 ，你们要要并对范式建模的多种其他方式一体式搭配某课程系统基础功能基础功能的总体而言数据模型。

系统基础功能基础功能主要主要原因用来管理某中国学生中国学生中国学生中国学生、中国学生中国学生和课程等相应总体而言数据  ，涉及课程选修、考试名次、中国学生授课、中国学生中国学生班级等主要主要原因 。我可是们第六点要梳理出实体  ，为中国学生、课程、中国学生中国学生、班级；主要主要原因 梳理出实体两者之两者之间两者之间  ，不仅如此如此不仅如此如此 中国学生讲授课程、中国学生中国学生选修课程、中国学生中国学生隶属班级等；接着要罗列出各实体和两者之间的属性  ，又其他人"中国学生中国学生"假如 实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"中国学生中国学生选修课程"假如 两者之间的属性有选修段里 、总课时等；第六步 ，更让人画出E-R图  ，用矩形觉得 "实体"  ，用菱形觉得 "两者之间"  ，用椭圆形觉得 "属性" ，以可视化的多种其他方式清晰展示出主体和主体两者之两者之间两者之间。

04维度建模其他方式及实例剖析

比起来来范式建模 ，维度建模稍为复杂 ，不仅如此如此不仅如此如此 事实表和维度表两块性内容。

事实表

第六点看事实表。事实表分三种  ，不仅如此如此不仅如此如此 事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表一般而言用好好几条记录觉得 某个段里 点突然发生这事件或犯罪行为。又其他人电商业务场景中不订单支付业务  ，一般而言就一体式事务性事实表来领导组织和存储总体而言数据。

• 周期性快照事实表不仅如此如此好好几条记录描述的更让人假如 实体在这一段段里 内的那种状态或现状 ，又其他人某顾客每月的积分余额就仍属 好好几条仍属 的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表不仅如此如此好好几条记录更让人对某业务流程中突然发生的多个事件的累计记录  ，一般而言为此此各种各种各种需求 某个流程节点运转效率的统计各种各种需求 。

你们要以假如 事务性事实表在这体式搭配整个过程为例来全面简单介绍事实表在这体式搭配其他方式：

1. 去选择与总体而言数据详细分析各种各种需求 相应的业务整个过程。"业务整个过程"是指在业务流程中不可拆分的犯罪行为事件。又其他人  ，电商业务场景下  ，购物的业务流程中就不仅如此如此不仅如此如此 加购、下单、支付、商家发货、发现用户具体收货等业务整个过程。我可是们要详细分析销售额  ，那"支付"可是必选的业务整个过程。

2. 声明粒度。你们要要尽量去选择最细粒度  ，精具体详细分析义事实表的每种行所觉得 的业务含义  ，以可以可以保障事实表有最多的灵活性。又其他人  ，发现用户假如在在假如 订单不仅如此如此 购买价格多个商品  ，那每种购可以买商品可是假如 子订单  ，你们要一般而言去选择将子订单既是声明粒度。

3. 具体详细分析维度。维度是指业务整个整个过程处的环境中信息内容  ，又其他人发现用户在这个段里 购可以买某个店铺的某个商品  ，那店铺所属新兴行业 、商品所在类目等均都有 被觉得 是维度。

4. 具体详细分析事实  ，即具体详细分析业务整个过程的度量指标。又其他人"支付"假如 业务整个过程的度量指标为支付金额  ，更复杂的电商业务场景下  ，假如是还不仅如此如此不仅如此如此 分摊邮费、折扣金额等指标。

都有 综上所述更让人  ，每种总体而言数据仓库都先后 假如 都有 多个事实表 ，事实表是对详细分析主题的度量  ，它先后 了与各维度表相应糸的外键  ，并并对Join多种其他方式与维度表关糸。

维度表

维度表更让人发现用户详细分析总体而言数据的窗口  ，记录了事实表中相应事务、事件的属性及属性含义。

维度表在这体式搭配整个过程  ，主要主要原因分为以上四步：

1. 去选择维度。又其他人要生成假如 商品维度表  ，我可是们去选择的维度可是商品维度。

2. 具体详细分析主维表。又其他人要建商品维度表  ，那主维表可是视觉联盟于业务系统基础功能的商品表。

3. 具体详细分析相应维度表。主维表具体详细分析接着 ，又其他人的相应维度表可是随之具体详细分析。又其他人商品维度表的相应维度表有商品类目表、所属产品品牌表、商品所属新兴行业 表等。

4. 具体详细分析维度属性。可是属性一般而言视觉联盟于主维表和相应维表。你们要将主维表和相应维表的属性集成  ，并对千差万别属性合并（又其他人  ，商品类目表和所属产品品牌表中假如是都有 大幅属新兴行业 属性  ，我可是们就都有 对所属新兴行业 假如 属性并对合并） ，接着将最终最终结果能得到的属性放到要生成的维度表里。

与此不仅如此如此不仅如此如此 ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的也就原则、建模中不常见两个解决问题（又其他人范式建模中不传递依赖两个解决问题、维度建模中不缓慢显著变化维两个解决问题等）、数仓分层等并对了具体详细分析阐述  ，欢迎关注我 个推新型技术实践公众号  ，Get直播回放相应视频！

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