前不久 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第一第一第二期圆满举办。个推资深大数据情况研发工程师为相信你说深入浅出地作介绍了数据情况仓库的前世今生除此这些数据情况建模的用上不同方式。
本文对"治数训练营"第一第一第二期《数据情况仓库与维度建模》的干货部分内容采取了总结 ，除此这些也挑选了直播他们之间精彩提问会做 Q&A梳理 ，带相信你说一起欢乐回顾首期课程。
01数据情况仓库快速入门
数据情况仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓" ，和大数据情况从业者绕不开的有个概念。"数据情况仓库之父"Bill Inmon最早很据要求 数仓的概念 ，觉得 "数据情况仓库是有个面向主题的、集成的、会较为稳定的、反映辉煌历史显著变化的数据情况集合 ，用于需要支持管理决策"。
除此这些 ，大数据情况架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓采取了定义："数据情况仓库是有个将源运行系统数据情况抽取、清洗、规格化 ，时候 提交到维度数据情况存储的运行系统 ，为决策的制定公司提供 查询和分析得出基础功能的支撑和快速完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调整体表现特性 ，Ralph Kimball还有从采取流程整体表现来定义数仓。何时何地 哪每一种 个定义 ，相信你说是总会从中经常看到制造企业规划建设数据情况仓库的意义重大。制造企业采取规划建设数仓 ，除此这些也可将分散在各业务运行系统的数据情况采取集中化管理 ，打破数据情况孤岛；也可为后续高效分析得出和应用数据情况 ，采取大数据情况赋能业务蓬勃发展奠定理念基础。
02数仓规划建设与数据情况建模
或是会 ，制造企业如何才能规划建设数据情况仓库？如何才能规划建设有个贴合业务又消费需求的、高效、稳定、好采用机械标准数据情况仓库？这就 也可再三需要考虑数据情况模型的可以选择和数据情况建模的需要增加需要增加最终解决 。
"数据情况建模"是指对实体除此这些实体和实体他们之他们之间他们之间采取数据情况化描述和抽象的变化过程。"数据情况模型" ，还有指协助组织和存储数据情况的不同方式。
当前主流的数据情况建模不同方式有两种 ，共有是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon很据要求 ，指我站制造企业整体表现面向主题的抽象 ，相信你说那往往 说来采取E-R实体他们之间模型将事物抽象为"实体""属性""他们之间" ，来觉得 事物和事件特殊关系。范式建模并非采取某个要求的 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、整体表现地要求的 作介绍 制造企业的业务和数据情况 ，除此这些采取周期长 ，对建模人员的决策能力 很据要求 总会较为高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball很据要求 ，主张从分析得出决策的又消费需求出发构建模型 ，为分析得出又消费需求体验服务。或是会 它重点加关注如何才能采取户更快速地快速完成数据情况分析得出 ，除此这些长期保持较合适大规模复杂查询的响应性能。较之范式建模 ，维度建模规划建设周期短 ，需要支持敏捷迭代 ，往往 说来但会对数仓架构会做 多复杂的采用机械理念。
在构建数仓时 ，相信你说是要很据要求的 的数据情况分析得出场景和业务研究相关处理运行系统来可以选择研究相关的数据情况建模不同方式。或是 ，就OLTP运行系统（On-line Transaction Processing：联机事务研究相关处理）本身 ，先要 其先若是面向随机读写的数据情况去操作 ，加关注事务的研究相关处理 ，或是会 相信你说是独家推荐采取OLTP运行系统及采用传统数据情况库的制造企业采取范式建模的不同方式来采用机械理念数据情况模型 ，以需要增加最终解决 在事务研究相关处理当中数据情况冗余了一致性需要增加需要增加最终解决 。而OLAP运行系统（On-line Analytical Processing ：联机分析得出研究相关处理）面向批量读写数据情况的去操作 ，不加关注事务研究相关处理一致性 ，先若是加关注数据情况的整合除此这些大数据情况查询和研究相关处理当中性能 ，或是会 往往 说来采用机械维度建模的不同方式。
要求的 如何才能采取范式建模和维度建模呢？相信你说是相结合案例共有整体表现。
03范式建模不同方式及实例剖析
先要整体表现范式建模了往往 变化过程。
在采取范式建模时 ，相信你说了往往 要遵从不一样的规范很据要求 采用机械理念出合理的模型 ，虽然不一样的规范很据要求 这就 "范式"。当前行业多中存那一范式、二范式、三范式等不一样的模型规划建设规范。越高的范式将给的数据情况库冗余越小 ，虽然在数据情况计算决策能力 方面会更复杂。制造企业往往 说来采用机械三范式建模 ，在无法保证灵活度除此这些数据情况计算加速度度的除此这些 ，降低数据情况研究相关处理的复杂度。
范式建模的变化过程也可被拆解为下列四步：
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
或是 ，相信你说是要采取范式建模的问题采用机械理念某课程管理运行系统的数据情况模型。
该运行系统先要用上管理某学校中学校、学校中和课程等可能研究相关数据情况 ，涉及课程选修、考试好的成绩、学校授课、学校中班级等决策能力 方面。是吧们先要要梳理出实体 ，为学校、课程、学校中、班级；决策能力 方面梳理出实体他们之他们之间他们之间 ，还有学校讲授课程、学校中选修课程、学校中隶属班级等；时候 要罗列出各实体和他们之间的属性 ，或是"学校中"有个实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"学校中选修课程"有个他们之间的属性有选修时间很长、总课时等；第一第二步 ，还有画出E-R图 ，用矩形觉得 "实体" ，用菱形觉得 "他们之间" ，用椭圆形觉得 "属性" ，以可视化的问题清晰展示出主体和主体他们之他们之间他们之间。
04维度建模不同方式及实例剖析
较之范式建模 ，维度建模稍为复杂 ，还有事实表和维度表两块部分内容。
事实表
先要看事实表。事实表分三种 ，还有事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表往往 说来用好好几条记录觉得 某个时间很长点突然发生这事件或行为性质。或是电商业务场景当中订单支付业务 ，往往 说来就采用机械事务性事实表来协助组织和存储数据情况。
周期性快照事实表那好好几条记录描述的还有有个实体了一一段时间很长内了一直一直处于或现状 ，或是某顾客每月的积分余额就范畴好好几条范畴的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表那好好几条记录还有对某业务流程中突然发生的多个事件的累计记录 ，往往 说来是先要 又消费需求某个流程节点运转效率的统计又消费需求。
相信你说是以有个事务性事实表的采用机械理念变化过程为例来要求的 作介绍 事实表的采用机械理念不同方式：
1. 可以选择与数据情况分析得出又消费需求可能研究相关的业务变化过程。"业务变化过程"是指在业务流程当中可拆分的行为性质事件。或是 ，电商业务场景下 ，购物的业务流程中就还有加购、下单、支付、商家发货、所有用户选定收货等业务变化过程。是吧们要分析得出销售额 ，那"支付"这就 必选的业务变化过程。
2. 声明粒度。相信你说是要尽量可以选择最细粒度 ，精要求的 义事实表的每一种 行所觉得 的业务含义 ，以无法保证事实表有之一的灵活性。或是 ，所有用户或是这就有个订单多达 想要购买多个商品 ，那每一种 种 想要购买完商品这就 有个子订单 ，相信你说那往往 说来可以选择将子订单成为声明粒度。
3. 要求的 维度。维度是指业务变化变化过程处的生活环境关键信息 ，或是所有用户了一个时间很长想要购买完某个店铺的某个商品 ，那店铺所属行业多、商品所在类目等均也可被觉得 是维度。
4. 要求的 事实 ，即要求的 业务变化过程的度量指标。或是"支付"有个业务变化过程的度量指标为支付金额 ，更复杂的电商业务场景下 ，或是会 还还有分摊邮费、折扣金额等指标。
也可充分说明还有 ，每一种 种 数据情况仓库都同时有个也可多个事实表 ，事实表是对分析得出主题的度量 ，它同时了与各维度表相特殊关系的外键 ，并采取Join问题与维度表特殊关系。
维度表
维度表还有所有用户分析得出数据情况的窗口 ，记录了事实表中可能研究相关事务、事件的属性及属性含义。
维度表的采用机械理念变化过程 ，先要分为下列四步：
1. 可以选择维度。或是要生成有个商品维度表 ，是吧们可以选择的维度这就 商品维度。
2. 要求的 主维表。或是要建商品维度表 ，那主维表这就 来自中国于业务运行系统的商品表。
3. 要求的 可能研究相关维度表。主维表要求的 时候 ，或是的可能研究相关维度表这就 随之要求的 。或是商品维度表的可能研究相关维度表有商品类目表、所属本土品牌 表、商品所属行业多表等。
4. 要求的 维度属性。虽然属性往往 说来来自中国于主维表和可能研究相关维表。相信你说是将主维表和可能研究相关维表的属性集成 ，采取不一样属性合并（或是 ，商品类目表和所属本土品牌 表中或是会 总会较大 属行业多属性 ，是吧们就也可对所属行业多有个属性采取合并） ，时候 将到到最后可以 的属性放到要生成的维度表里。
除此这些 ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模了往往 原则、建模当中常见需要增加需要增加最终解决 （或是范式建模当中传递依赖需要增加需要增加最终解决 、维度建模当中缓慢显著变化维需要增加需要增加最终解决 等）、数仓分层等采取了要求的 阐述 ，欢迎加关注个推技术实现实践公众号 ，Get直播回放精彩精彩集锦！
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