前不久，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第二期圆满举办。个推资深大数手机模拟器据全面研发工程师为我们深入浅出地介绍手机模拟器一了数据全面仓库的前世今生不仅数据全面手机模拟器建模的常用形式。

本文对"治数训练营"第二期《数据全面仓库与维度建模》的干货专手机模拟器业内容 予以 了总结，不仅也挑选了直播彼此之间精彩提问都做Q&A梳理，带一起做做回顾首期课程。

01数据全面仓库快速入门

数据全面仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，从大数据全面从业者绕不开的假如概念。"数据全面仓库之父"Bill Inmon最早绝绝大部分确定一 提出提出数仓的概念，例如"数据全面仓库是假如面向主题的、集成的、相对会 稳定的、反映历史的发生发生改变的数据全面集合，用于鼓励管理决策"。

不仅，大数据全面架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓予以 了定义："数据全面仓库是假如将源运行系统数据全面抽取、清洗、规格化，而后提交到维度数据全面存储的运行系统，为决策的制定提供更多查询和预测功能方面的支撑和顺利完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调整体表现特性，Ralph Kimball不过从予以 流程不难看出来定义数仓。亦或是谁定义，当我们也会从中能看到企业中建设中数据全面仓库的意义重大。企业中予以 建设中数仓，不仅需要增加将分散在各业务运行系统的数据全面予以 集中化管理，打破数据全面孤岛；需要增加为后续高效预测和应用数据全面，予以 大数据全面赋能业务蓬勃发展奠定基于。

02数仓建设中与数据全面建模

需要增加，企业中如何去建设中数据全面仓库？如何去建设中假如贴合业务又满足需求的、高效、稳定、好一共传统形式形式数据全面仓库？假如需要增加最后决定数据全面模型的选择中和数据全面建模的各种完美解决。

"数据全面建模"是指对实体不仅实体和实体彼此之彼此之间彼此之间予以 数据全面化描述和抽象的手机模拟器两个过程。"数据全面模型"，不过指组织一和存储数据全面的形式。

目前为止主流的数据全面建模形式有两种，一共是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon绝绝大部分确定一 提出提出，指走在企业中不难看出面向主题的抽象，当我们主要一共数数予以 E-R实体彼此之间模型将事物抽象为"实体""属性""彼此之间"，来例如事物和事件关系完美解决。范式建模并非予以 某个确定一 提出的 业务流程中实体对象彼此之间的抽象，它需要增加建模人员全面地、整体表现地运行系统介绍一企业中的业务和数据全面，不仅予以 周期长，对建模人员的能力全面绝绝大部分确定一 提出提出也相对会 高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball绝绝大部分确定一 提出提出，主张从预测决策的又满足需求出发构建模型，为预测又满足需求附加服务。假如它重点观注如何去予以 户更快速地顺利完成数据全面预测，不仅保持好较是好 大规模复杂查询的响应性能。相比无疑范式建模，维度建模建设中周期短，鼓励敏捷迭代，主要一共数数我也会 对数仓架构都做多复杂的传统形式形式细节。

在构建数仓时，当当我们确定一 实际确定一 提出的 的数据全面预测场景和业务处理方式运行系统来选择中相应的数据全面建模形式。需要增加，就OLTP运行系统（On-line Transaction Processing：联机事务处理方式）无疑，主要一共 其主要一共是面向随机读写的数据全面操作模式 ，观注事务的处理方式，假如当我们其他推荐予以 OLTP运行系统及传统形式数据全面库的企业中予以 范式建模的形式来传统形式形式细节数据全面模型，以各种完美解决在事务处理方式中有数据全面冗余有一致性各种完美解决。而OLAP运行系统（On-line Analytical Processing ：联机预测处理方式）面向批量读写数据全面的操作模式 ，不观注事务处理方式一致性，主要一共是观注数据全面的整合不仅大数据全面查询和处理方式中有性能，假如主要一共数数传统形式形式维度建模的形式。

确定一 提出的 如何去予以 范式建模和维度建模呢？当我们有机结合案例一共不难看出。

03范式建模形式及实例剖析

上述几点不难看出范式建模的绝绝大部分两个过程。

在予以 范式建模时，当我们必然要遵从千差万别的规范绝绝大部分确定一 提出提出传统形式形式细节出合理的模型，假如千差万别的规范绝绝大部分确定一 提出提出假如"范式"。目前为止行业会中存技术实现层面一范式、二范式、三范式等千差万别的模型建设中规范。越高的范式生活带 的数据全面库冗余越小，假如在数据全面计算技术实现技术实现层面会更复杂。企业中主要一共数传统形式形式三范式建模，在可以可以保障灵活度不仅数据全面计算其速度的不仅，降低数据全面处理方式的复杂度。

范式建模的两个过程需要增加被拆解为上述四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体彼此之彼此之间彼此之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R彼此之间图

需要增加，当当我们予以 范式建模的多种途径传统形式形式细节某课程管理运行系统的数据全面模型。

该运行系统主要一共常用管理某同学同学、同学和课程等密切关系数据全面，涉及课程选修、考试成绩排名、同学授课、同学班级等技术实现技术实现层面。你说们上述几点要梳理出实体，为同学、课程、同学、班级；技术实现层面梳理出实体彼此之彼此之间彼此之间，从大同学讲授课程、同学选修课程、同学隶属班级等；而后要罗列出各实体和彼此之间的属性，需要增加"同学"假如实体的属性有姓名、性别、年龄等，"同学选修课程"假如彼此之间的属性有选修最后时间、总课时等；第二步，不过画出E-R图，用矩形例如"实体"，用菱形例如"彼此之间"，用椭圆形例如"属性"，以可视化的多种途径清晰展示出主体和主体彼此之彼此之间彼此之间。

04维度建模形式及实例剖析

相比无疑范式建模，维度建模稍为复杂，的事儿实表和维度表两块专业内容 。

事实表

上述几点看事实表。事实表分三种，的事儿务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表主要一共数数用三条记录例如某个最后时间点突然发生事儿件或不良行为。需要增加电商业务场景中有订单支付业务，主要一共数数就传统形式形式事务性事实表来组织一和存储数据全面。

• 周期性快照事实表技术实现层面三条记录描述的不过假如实体有一一段最后时间内的那种状态或现状，需要增加某顾客每月的积分余额就都属有三条都属于的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表技术实现层面三条记录不过对某业务流程中突然发生的多个事件的累计记录，主要一共数数是主要一共 又满足需求某个流程节点运转效率的统计又满足需求。

当我们以假如事务性事实表的传统形式形式细节两个过程为例来运行系统介绍一事实表的传统形式形式细节形式：

1. 选择中与数据全面预测又满足需求密切关系的业务两个过程。"业务两个过程"是指在业务流程中有可拆分的不良行为事件。需要增加，电商业务场景下，购物的业务流程中就从大加购、下单、支付、商家发货、消费用户确定一 收货等业务两个过程。你说们要预测销售额，那"支付"假如必选的业务两个过程。

2. 声明粒度。当当我们尽量选择中最细粒度，精确定一 提出的 义事实表的每每一个人人行所例如的业务含义，以可以可以保障事实表有第二不小 灵活性。需要增加，消费用户需要增加在假如订单外面想购买多个商品，那每每一个人人个人购可以买商品假如假如子订单，当我们主要一共数数选择中将子订单第二大声明粒度。

3. 确定一 提出的 维度。维度是指业务两个两个过程处的内部环境重要信息，需要增加消费用户有一个最后时间购可以买某个店铺的某个商品，那店铺所属行业会、商品所在类目等均需要增加被例如是维度。

4. 确定一 提出的 事实，即确定一 提出的 业务两个过程的度量指标。需要增加"支付"假如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，需要增加还从大分摊邮费、折扣金额等指标。

需要增加反映出不过，每每一个人人个人数据全面仓库都一共假如需要增加多个事实表，事实表是对预测主题的度量，它一共了与各维度表密切关系系完美解决的外键，并予以 Join多种途径与维度表关系完美解决。

维度表

维度表不过消费用户预测数据全面的窗口，记录了事实表中密切关系事务、事件的属性及属性含义。

维度表的传统形式形式细节两个过程，主要一共分为上述四步：

1. 选择中维度。需要增加要生成假如商品维度表，你说们选择中有维度假如商品维度。

2. 确定一 提出的 主维表。需要增加要建商品维度表，那主维表假如来自中国于业务运行系统的商品表。

3. 确定一 提出的 密切关系维度表。主维表确定一 提出的 而后，需要增加的密切关系维度表假如随之确定一 提出的 。需要增加商品维度表的密切关系维度表有商品类目表、所属产品品牌表、商品所属行业会表等。

4. 确定一 提出的 维度属性。假如属性主要一共数数来自中国于主维表和密切关系维表。当我们将主维表和密切关系维表的属性集成，予以 千差万别属性合并（需要增加，商品类目表和所属产品品牌表中需要增加也会略有属行业会属性，你说们就需要增加对所属行业会假如属性予以 合并），而后将最后就能得到的属性放到要生成的维度表里。

不仅，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、建模中有常见各种完美解决（需要增加范式建模中有传递依赖各种完美解决、维度建模中有缓慢发生发生改变维各种完美解决等）、数仓分层等予以 了确定一 提出的 阐述，欢迎观注个推技术实现实践公众号，Get直播回放视屏 ！

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