不久前，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几方面 深入浅出地介绍一了数据数据仓库的前世今生先通信技术后 包括包括数据数据建模的用过不同方式。
本文对"治数训练营"第六期《数据数据仓库与维度建模》的干货通信技术性内容针对不同了总结，先后 包括包括也挑选了直播相互精彩提问可以做Q&A梳理，带几方面 一起做回顾首期课程。
01数据数据仓库快速入门
数据数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，是大数据数据从业者绕不开的几个概念。"数据数据仓库之父"Bill Inmon最早其根据数仓的概念，没准"数据数据仓库是几个面向主题的、集成的、十分稳定的、反映其历史发生发生改变的数据数据集合，用于鼓励管理决策"。
先后 包括包括，大数据数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓针对不同了定义："数据数据仓库是几个将源运行系统数据数据抽取、清洗、规格化，看着提交到维度数据数据存储的运行系统，为决策的制定直接提供查询和预测研究相关功能的支撑和顺利完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调整体感觉特性，Ralph Kimball先后 一从针对不同流程事实上来定义数仓。论是是谁定义，当几方面 就能从中看着其他企业建设工作数据数据仓库的意义重大。其他企业针对不同建设工作数仓，先后 包括包括或是或是将分散在各业务运行系统的数据数据针对不同集中化管理，打破数据数据孤岛；或是或为了自己后续高效预测和应用数据数据，针是大数据数据赋能业务整体感觉发展奠定做基础。
02数仓建设工作与数据数据建模
或许没准还会，其他企业怎么建设工作数据数据仓库？怎么建设工作几个贴合业务不能消费需求的、高效、稳定、好一体式过数据数据仓库？先后 一或是或是作出决定数据数据模型的选择不同方式 和数据数据建模的针对不同。
"数据数据建模"是指对实体先后 包括包括实体和实体相互的相互针对不同数据数据化描述和抽象的积累过程。"数据数据模型"，先后 一指领导组织和存储数据数据的不同方式。
目前已主流的数据数据建模不同方式有两种，先后 是范式建模和维通信技术度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon其根据，指站到其他企业事实上面向主题的抽象，当几方面 必然不 针对不同E-R实体相互模型将事物抽象为"实体""属性""相互"，来没准事物和事件关联。范式建模并非针对不同某个根据地业务流程中实体对象相互的抽象，它或是或是建模人员全面地、整体感觉地初步介绍一其他企业的业务和数据数据，先后 包括包括针对不同周期长，对建模人员的能力不足其根据也十分高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball其根据，主张从预测决策的不能消费需求出发构建模型，为预测不能消费需求支持服务。或许它重点加关注怎么针对不同户更快速地顺利完成数据数据预测，先后 包括包括保持稳定较不好大规模复杂查询的响应性能。较比 范式建模，维度建模建设工作周期短，鼓励敏捷迭代，必然不 没准还会对数仓架构可以做多复杂有一体式搭配。
在构建数仓时，当当几方面 依据根据地的数据数据预测场景和业务处理方式运行系统来选择不同方式 研究相关的数据数据建模不同方式。或是，就OLTP运行系统（On-line Transaction Processing：联机事务处理方式）事实上，没准其再就 是面向随机读写的数据数据操作模式 ，加关注事务的处理方式，或许当几方面 综合推荐针对不同OLTP运行系统及传统形式数据数据库的其他企业针对不同范式建模的不同方式来一体式搭配数据数据模型，以针对不同在事务处理方式中是数据数据冗余有一致性针对不同。而OLAP运行系统（On-line Analytical Processing ：联机预测处理方式）面向批量读写数据数据的操作模式 ，不加关注事务处理方式一致性，再就 是加关注数据数据的整合先后 包括包括大数据数据查询和处理方式中是性能，或许必然不 一体式维度建模的不同方式。
根据地怎么针对不同范式建模和维度建模呢？当几方面 相结合案例先后 事实上。
03范式建模不同方式及实例剖析
第六点事实上范式建模的必然数数积累过程。
在针对不同范式建模时，当几方面 必然要遵从千差万别的规范其根据一体式搭配出合理的模型，每一千差万别的规范其根据先后 一"范式"。目前已其他行业中存先后 一范式、二范式、三范式等千差万别的模型建设工作规范。越高的范式带来是谁的数据数据库冗余越小，每一在数据数据计算层面会更复杂。其他企业必然不 一体式三范式建模，在可以保证灵活度先后 包括包括数据数据计算速度很快的先后 包括包括，降低数据数据处理方式的复杂度。
范式建模的积累过程或是或是被拆解为几方面四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体相互的相互
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R相互图
或是，当当几方面 针对不同范式建模的多种途径一体式搭配某课程管理运行系统的数据数据模型。
该运行系统再就 用过管理某学校学生里学校学生学生、学校学生里和课程等密通信技术切研究相关数据数据，涉及课程选修、考试最终成绩、学校学生学生授课、学校学生里班级等层面。你要们第六点要梳理出实体，为学校学生学生、课程、学校学生里、班级；层面梳理出实体相互的相互，先后 包括包括学校学生学生讲授课程、学校学生里选修课程、学校学生里隶属班级等；看着要罗列出各实体和相互的属性，或是"学校学生里"几个实体的属性有姓名、性别、年龄等，"学校学生里选修课程"几个相互的属性有选修然而时间、总课时等；第六步，先后 一画出E-R图，用矩形没准"实体"，用菱形没准"相互"，用椭圆形没准"属性"，以可视化的多种途径清晰展示出主体和主体相互的相互。
04维度建模不同方式及实例剖析
较比 范式建模，维度建模稍为复杂，先后 包括包括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，先后 包括包括事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表必然不 用好好几条记录没准某个然而时间点会发生之事件或行为形成。或是电商业务场景中是订单支付业务，必然不 就一体式事务性事实表来领导组织和存储数据数据。
周期性快照事实表先后 好好几条记录描述的先后 一几个实体有一一段然而时间内的整体感觉状态或现状，或是某顾客每月的积分余额就应属好好几条应属的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表先后 好好几条记录先后 一对某业务流程中会发生的多个事件的累计记录，必然不 为了自己了自己不不能消费需求某个流程节点运转效率的统计不能消费需求。
当几方面 以几个事务性事实表有一体式搭配积累过程为例来初步介绍一事实表有一体式搭配不同方式：
1. 选择不同方式 与数据数据预测不能消费需求密切密切研究相关的业务积累过程。"业务积累过程"是指在业务流程中是可拆分的行为形成事件。或是，电商业务场景下，购物的业务流程中就先后 包括包括加购、下单、支付、商家发货、所有用户根据收货等业务积累过程。你要们要预测销售额，那"支付"先后 一必选的业务积累过程。
2. 声明粒度。当当几方面 通信技术尽量选择不同方式 最细粒度，精根据地义事实表的每一行所没准的业务含义，以可以保证事实表有唯一的灵活性。或是，所有用户或许没准不要在 几个订单底下准备购买多个商品，那每一准备购买的商品先后 一几个子订单，当几方面 必然不 选择不同方式 将子订单这是 声明粒度。
3. 根据地维度。维度是指业务积累积累过程处的内部环境各种信息，或是所有用户有一个然而时间准备购买的某个店铺的某个商品，那店铺所属其他行业、商品所在类目等均或是或是被没准是维度。
4. 根据地事实，即根据地业务积累过程的度量指标。或是"支付"几个业务积累过程的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，或许没准还会还先后 包括包括分摊邮费、折扣金额等指标。
或是或也是明先后 一，每一数据数据仓库都先后 包括包括几个或是或是多个事实表，事实表是对预测主题的度量，它先后 包括包括了与各维度表密切密切研究相关的外键，并针对不同Join多种途径与维度表关联。
维度表
维度表先后 一所有用户预测数据数据的窗口，记录了事实表中密切研究相关事务、事件的属性及属性含义。
维度表有一体式搭配积累过程，再就 分为几方面四步：
1. 选择不同方式 维度。或是要生成几个商品维度表，你要们选择不同方式 的维度先后 一商品维度。
2. 根据地主维表。或是要建商品维度表，那主维表先后 一来于 于业务运行系统的商品表。
3. 根据地密切研究相关维度表。主维表根据地看着，或是的密切研究相关维度表先后 一随之根据地。或是商品维度表的密切研究相关维度表有商品类目表、所属品牌产品表、商品所属其他行业表等。
4. 根据地维度属性。每一属性必然不 来于 于主维表和密切研究相关维表。当几方面 将主维表和密切研究相关维表的属性集成，针对不同千差万别属性合并（或是，商品类目表和所属品牌产品表中或许没准还会就能稍有属其他行业属性，你要们就或是或是对所属其他行业几个属性针对不同合并），看着将然而得不到的属性放到要生成的维度表里。
先后 包括包括，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的必然数数原则、建模中是常见针对不同（或是范式建模中是传递依赖针对不同、维度建模中是缓慢发生发生改变维针对不同等）、数仓分层等针对不同了根据地阐述，欢迎加关注个推各种技术实践公众号，Get直播回放集锦！
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