前段时间  ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课位列 期圆满举办。个推资深大数据全面研发工程师为你们深入浅出地介绍一了数据全面仓库的前世今生另一这些方面数据全面建模的常用多种方法 。

本文对"治数训练营"位列 期《数据全面仓库与维度建模》的干货内容主题常用了总结 ，另一这些方面也挑选了直播他们之间精彩提问在做Q&A梳理  ，带你们一起疯狂回顾首期课程。

01数据全面仓库快速入门

数据全面仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓"  ，对大 数据全面从业者绕不开的两个概念。"数据全面仓库之父"Bill Inmon最早实际情况首次提出 数仓的概念  ，向媒体"数据全面仓库是两个面向主题的、集成的、比较稳定的、反映辉煌历史大变化的数据全面集合  ，用于持续支持管理决策"。

另一这些方面  ，大数据全面架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中  ，也对数仓常用了定义："数据全面仓库是两个将源系统提供数据全面抽取、清洗、规格化 ，过后提交到维度数据全面存储的系统提供  ，为决策的制定不能产品需求提供查询和预测基础功能的支撑和快速完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调总体而言而言特性  ，Ralph Kimball另一这些方面 从常用流程另外能看出来定义数仓。不论什么定义  ，你们让他就会从中看着民营企业全面建设 数据全面仓库的意义重大。民营企业常用全面建设 数仓 ，另一这些方面也可将分散在各业务系统提供的数据全面常用集中化管理 ，打破数据全面孤岛；也可为后续高效预测和应用数据全面  ，用对大 数据全面赋能业务发展进步奠定基于。

02数仓全面建设 与数据全面建模

向媒体 ，民营企业如何才能全面建设 数据全面仓库？如何才能全面建设 两个贴合业务不能产品需求的、高效、稳定、好常用数据全面仓库？当一也可慎重权衡 数据全面模型的选择多种方法 和数据全面建模的完美解决。

"数据全面建模"是指对实体另一这些方面实体和实体他们之他们之间他们之间常用数据全面化描述和抽象的两个过程。"数据全面模型" ，另一这些方面 指活动和存储数据全面的多种方法 。

当前主流的数据全面建模多种方法 有两种 ，一共是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon实际情况首次提出  ，指只站民营企业另外能看出面向主题的抽象  ，你们让他大大多数数说来常用E-R实体他们之间模型将事物抽象为"实体""属性""他们之间"  ，来向媒体事物和事件双方关系。范式建模并非常用某个基本确定地业务流程中实体对象他们之间的抽象  ，它也可建模人员全面地、总体而言而言地深度介绍一民营企业的业务和数据全面  ，另一这些方面常用周期长  ，对建模人员的综合能力实际情况首次提出 也比比较。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball实际情况首次提出  ，主张从预测决策的不能产品需求出发构建模型 ，为预测不能产品需求专业服务。向媒体 它重点不关注如何才能常用户更快速地快速完成数据全面预测  ，另一这些方面一直保持较坏对大 规模复杂查询的响应性能。相针对性范式建模  ，维度建模全面建设 周期短 ，持续支持敏捷迭代 ，大大多数数说来没有对数仓架构在做多复杂的采用先进细节。

在构建数仓时  ，你们让他要实际情况基本确定地的数据全面预测场景和业务直接处理系统提供来选择多种方法 相应的数据全面建模多种方法 。向媒体  ，就OLTP系统提供（On-line Transaction Processing：联机事务直接处理）事实上  ，由于其再就 是面向随机读写的数据全面操作模式 ，不关注事务的直接处理  ，向媒体 你们让他强烈推荐常用OLTP系统提供及传统形式数据全面库的民营企业常用范式建模的多种方法 来采用先进细节数据全面模型  ，以完美解决在事务直接处理之中数据全面冗余有一致性完美解决。而OLAP系统提供（On-line Analytical Processing ：联机预测直接处理）面向批量读写数据全面的操作模式  ，不不关注事务直接处理一致性  ，再就 是不关注数据全面的整合另一这些方面大数据全面查询和直接处理之中性能 ，向媒体 大大多数数说来采用先进维度建模的多种方法 。

基本确定地如何才能常用范式建模和维度建模呢？你们让他结合起来案例一共另外能看出。

03范式建模多种方法 及实例剖析

以下几点几点另外能看出范式建模的也就两个过程。

在常用范式建模时  ，你们让他大大多数数数要遵从千差万别的规范实际情况首次提出 采用先进细节出合理的模型  ，确实千差万别的规范实际情况首次提出 当一"范式"。当前新兴行业 中存当一范式、二范式、三范式等千差万别的模型全面建设 规范。越高的范式带来冲击的数据全面库冗余越小  ，确实在数据全面计算这些方面会更复杂。民营企业大大多数数说来采用先进三范式建模  ，在保障灵活度另一这些方面数据全面计算加速的另一这些方面  ，降低数据全面直接处理的复杂度。

范式建模的两个过程也可被拆解为以下几点四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体他们之他们之间他们之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R他们之间图

向媒体  ，你们让他要常用范式建模的多种多种方法 采用先进细节某课程系统提供提供的数据全面模型。

系统提供提供再就 常用管理某部分学生部分学生部分学生部分学生、部分学生部分学生和课程等可能相应数据全面  ，涉及课程选修、考试成绩表现、部分学生授课、部分学生部分学生班级等这些方面。那你们让他以下几点几点要梳理出实体  ，为部分学生、课程、部分学生部分学生、班级；这些方面梳理出实体他们之他们之间他们之间 ，这些部分学生讲授课程、部分学生部分学生选修课程、部分学生部分学生隶属班级等；过后要罗列出各实体和他们之间的属性  ，向媒体 "部分学生部分学生"两个实体的属性有姓名、性别、年龄等  ，"部分学生部分学生选修课程"两个他们之间的属性有选修时间啊、总课时等；位列 步  ，另一这些方面 画出E-R图  ，用矩形向媒体"实体"  ，用菱形向媒体"他们之间" ，用椭圆形向媒体"属性"  ，以可视化的多种多种方法 清晰展示出主体和主体他们之他们之间他们之间。

04维度建模多种方法 及实例剖析

相针对性范式建模  ，维度建模稍为复杂 ，这些事实表和维度表两块内容主题。

事实表

以下几点几点看事实表。事实表分三种  ，这些事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表大大多数数说来用三条记录向媒体某个时间啊点发生过事情件或行为方面。向媒体 电商业务场景之中订单支付业务 ，大大多数数说来就采用先进事务性事实表来活动和存储数据全面。

• 周期性快照事实表当三条记录描述的另一这些方面 两个实体有一一段时间啊内的正常状态或现状 ，向媒体 某顾客每月的积分余额就均属三条均属的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表当三条记录另一这些方面 对某业务流程中发生过的多个事件的累计记录 ，大大多数数说来是由于不不能产品需求某个流程节点运转效率的统计不能产品需求。

你们让他以两个事务性事实表的采用先进细节两个过程为例来深度介绍一事实表的采用先进细节多种方法 ：

1. 选择多种方法 与数据全面预测不能产品需求可能相应的业务两个过程。"业务两个过程"是指在业务流程之中可拆分的行为方面事件。向媒体  ，电商业务场景下  ，购物的业务流程中就这些加购、下单、支付、商家发货、所有用户基本确定收货等业务两个过程。那你们让他要预测销售额  ，那"支付"当一必选的业务两个过程。

2. 声明粒度。你们让他要尽量选择多种方法 最细粒度  ，精基本确定地义事实表的每一行所向媒体的业务含义  ，以保障事实表有世界最大 的灵活性。向媒体  ，所有用户向媒体 在两个订单另有 想购买多个商品  ，那每一购要买商品当一两个子订单  ，你们让他大大多数数说来选择多种方法 将子订单成为声明粒度。

3. 基本确定地维度。维度是指业务两个两个过程处的内部环境其它信息  ，向媒体 所有用户有一个时间啊购要买某个店铺的某个商品  ，那店铺所属新兴行业 、商品所在类目等均也可被向媒体是维度。

4. 基本确定地事实  ，即基本确定地业务两个过程的度量指标。向媒体 "支付"两个业务两个过程的度量指标为支付金额  ，更复杂的电商业务场景下  ，向媒体 还这些分摊邮费、折扣金额等指标。

也可证明另一这些方面  ，每一数据全面仓库都主要包括两个也可多个事实表  ，事实表是对预测主题的度量  ，它主要包括了与各维度表相双方关系的外键  ，并常用Join多种多种方法 与维度表双方关系。

维度表

维度表另一这些方面 所有用户预测数据全面的窗口  ，记录了事实表中可能相应事务、事件的属性及属性含义。

维度表的采用先进细节两个过程  ，再就 分为以下几点四步：

1. 选择多种方法 维度。向媒体 要生成两个商品维度表  ，那你们让他选择多种方法 的维度当一商品维度。

2. 基本确定地主维表。向媒体 要建商品维度表  ，那主维表当一来于 于业务系统提供的商品表。

3. 基本确定地可能相应维度表。主维表基本确定地过后 ，向媒体 的可能相应维度表当一随之基本确定地。向媒体 商品维度表的可能相应维度表有商品类目表、所属其品牌表、商品所属新兴行业 表等。

4. 基本确定地维度属性。确实属性大大多数数说来来于 于主维表和可能相应维表。你们让他将主维表和可能相应维表的属性集成 ，常用千差万别属性合并（向媒体 ，商品类目表和所属其品牌表中向媒体 就会下降属新兴行业 属性  ，那你们让他就也可对所属新兴行业 两个属性常用合并）  ，过后将最终最终结果能得到的属性放到要生成的维度表里。

另一这些方面  ，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、建模之中常见完美解决（向媒体 范式建模之中传递依赖完美解决、维度建模之中缓慢大变化维完美解决等）、数仓分层等常用了基本确定地阐述  ，欢迎不关注个推核心技术实践公众号  ，Get直播回放集锦！

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