数据仓库建模 视频

数据管理一直在进化，从早期的电子表格和蛛网系统到架构数据 仓库。到现在主要是维度建模和关系建模两种。随着互联网的发展，数据从GB到PB，企业业务的迭代更新也在日新月异，对维度模型的偏好也逐渐与互联网统一建模。仓库模型无论高低，都是一种观察现实的视角。维度模型是基于实体之间的事务/事实，而关系建模是由实体之间的关系数据组织的。

我个人先后经历过金融和互联网建仓，有几个0-1项目经验，还在学习建仓。如有错误，也请多指教交流。以事实表为核心，以多个维度表为臂形成的星型模型是dimension 建模的典型实现。事实表，记录业务流程中可测量的事件，如消耗金额、折扣金额或订单中的库存数量等。在实际业务中，事实表占据了主要存储，如订单表；维度表是一个与业务流程度量相关的文本环境，描述“谁、什么、哪里、何时、如何以及为什么”。常用的维度表有日期、产品、用户、地址。

1。首先你得搞清楚建仓库的目的是什么，是整合各种系统数据服务于分析决策，还是快速完成分析决策需求？如果是前者，那么一般会选择ER数据仓库建模的方法；如果是后者，一般会选择dimension 建模方法。ER 建模:实体关系建模，是数据 仓库之父BIllInmon提出的。核心思想是从整个企业的高度设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。

Dimension 建模:由Kimball提出，核心思想是从分析和决策的需要出发，构建建模 model。该模型由事实表和维度表组成，即星型模型和雪花型模型。Kimball提倡自底向上的架构，可以为独立部门设置数据 bazaar，然后增量构建，总结成数据 仓库。2.其次，你要进行深入的业务调研和数据 research业务调研:深入的业务调研可以让你更加明确建仓的目的；同时也有利于后续的建模设计。随着研究的深入，如何将实体业务抽象成多仓库模型将会更加清晰。

数据仓库主流架构有inmon和kimball两种，分别对应dimension 建模和paradigm 建模。1.StarSchema星型模式是最常用的dimension 建模 mode。星形模式以事实表为中心，所有维度表都直接连接到事实表，就像星形一样。星型模式的维度建模由一个事实表和一组维度组成，具有以下特征:a .维度表只与事实表关联，维度表之间没有关联；b、每个维度表的主键都是单列，主键放在事实表中作为两边连接的外键；c .以事实表为核心，维度表围绕核心呈星形分布；2.SnowflakeSchema是星型模式的扩展。

逻辑模型是指数据仓库数据的逻辑表达式。从最终应用的功能和性能来看，数据 仓库的逻辑模型可能是整个项目最重要的方面，需要领域专家的参与。从内容上看，涉及到主题域的建立、粒度级别的划分、切分策略的确定和关系模型的确定。逻辑模型构建方法Logic建模Yes-3仓库是实现中的重要一环，因为它能直接反映业务部门的需求，对系统的物理实现有重要的指导作用。

即，第三范式和StarSchema的第三范式关系模式满足以下特征:1 .每个属性的值都是唯一的，没有歧义；2.每个非主键属性必须完全依赖于整个主键，而不是它的一部分；3.每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性，因为在这种情况下，这个属性应该属于其他关系。星型模型是一个多维关系，由一个事实表和一组维度表组成。

/Immon-8/数据仓库两个典型类型的理论数据仓库建模是维度。Dimension 建模由数据分析需求驱动，它主张总线架构:事实一致，维度一致。这个数据模型便于用户理解和数据分析操作。基于主题-领域的实体关系建模由源系统驱动数据，整合所有企业数据，从企业层面抽象整合数据，采用3NF实体关系理论/12344。这个数据 建模模型试图以更抽象的方式建立一个相对稳定的数据模型，能够描述企业级的数据关系。

上周主要讨论了基于主题域的实体关系整合建模China数据讨论了以下三个思路:同一主题域内不同实体的属性通过属性进行聚合。比如对于会员，公司，客户等实体对象，我们都有地址属性信息，姓名识别属性信息等等。这种思想是将属性内聚度高的字段进行整合，将不同的属性以带类型标识的树表形式存储。

数据仓库数据建模大致分为四个阶段:1。商务建模，此部分，深入了解各个业务部门的具体业务流程及其流程。提出修改和改进业务部门工作流程的方法并编程，数据 建模整体的范围定义、目标和阶段划分数据 仓库项目。