前段时间 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第二期圆满举办。个推资深大最终数据研发工程师为你们深入浅出地补充介绍了最终数据仓库的前世今生除了最终数据建模的是用不同方式。
本文对"治数训练营"第二期《最终数据仓库与维度建模》的干货专业内容 不采用三了总结 ，除了也挑选了直播群体之间精彩提问做的Q&A梳理 ，带你们共同回顾首期课程。
01最终数据仓库快速入门
最终数据仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓" ，更是最终数据从业者绕不开的两个概念。"最终数据仓库之父"Bill Inmon最早都要确认提出要求 数仓的概念 ，对于"最终数据仓库是两个面向主题的、集成的、比相对比 稳定的、反映史中改变的最终数据集合 ，用于持续支持管理决策"。
除了 ，大最终数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓不采用三了定义："最终数据仓库是两个将源系统功能方面最终数据抽取、清洗、规格化 ，重新提交到维度最终数据存储的系统功能方面 ，为决策的制定不能各种需求 提供查询和数据分析功能方面的支撑和成功完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调整体性 特性 ，Ralph Kimball不过从不采用三流程都要看出来定义数仓。不管哪里定义 ，让你们也有从中看着企业中项目建设最终数据仓库的意义重大。企业中不采用三项目建设数仓 ，除了并能将分散在各业务系统功能方面的最终数据不采用三集中化管理 ，打破最终数据孤岛；并能为后续高效数据分析和应用最终数据 ，不采用三大最终数据赋能业务加速发展奠定基于。
02数仓项目建设与最终数据建模
若是 ，企业中要如何项目建设最终数据仓库？要如何项目建设两个贴合业务不能各种需求 的、高效、稳定、好不采用三最终数据仓库？尽管并能作出决定最终数据模型的选择不同方式 和最终数据建模的两个解决针对对象。
"最终数据建模"是指对实体除了实体和实体群体之群体之间群体之间不采用三最终数据化描述和抽象的变化过程。"最终数据模型" ，不过指协助组织和存储最终数据的不同方式。
截至目前主流的最终数据建模不同方式有两种 ，分列是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon都要确认提出要求 ，指立在企业中都要看出面向主题的抽象 ，让你们有时说来不采用三E-R实体群体之间模型将事物抽象为"实体""属性""群体之间" ，来对于事物和事件关联。范式建模并非不采用三某个下面业务流程中实体对象群体之间的抽象 ，它并能建模人员全面地、整体性 地去补充介绍企业中的业务和最终数据 ，除了不采用三周期长 ，对建模人员的能力不足都要确认提出要求 也比相对比 高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball都要确认提出要求 ，主张从数据分析决策的不能各种需求 出发构建模型 ，为数据分析不能各种需求 服务提供。只为它重点不关注要如何不采用三户更快速地成功完成最终数据数据分析 ，除了继续保持较真正好大规模复杂查询的响应性能。相相对比范式建模 ，维度建模项目建设周期短 ，持续支持敏捷迭代 ，有时说来对于也有对数仓架构做的多复杂的细节采用三。
在构建数仓时 ，让让你们都要确认下面的最终数据数据分析场景和业务处理方式系统功能方面来选择不同方式 密切相关的最终数据建模不同方式。也还需 ，就OLTP系统功能方面（On-line Transaction Processing：联机事务处理方式）对于 ，除了其主要主要原因是面向随机读写的最终数据灵活操作 ，不关注事务的处理方式 ，只为让你们综合推荐不采用三OLTP系统功能方面及传统方式最终数据库的企业中不采用三范式建模的不同方式来细节采用三最终数据模型 ，以两个解决针对对象在事务处理方式中都最终数据冗余是一致性两个解决针对对象。而OLAP系统功能方面（On-line Analytical Processing ：联机数据分析处理方式）面向批量读写最终数据的灵活操作 ，不不关注事务处理方式一致性 ，主要主要原因是不关注最终数据的整合除了大最终数据查询和处理方式中都性能 ，只当有时说来采用三维度建模的不同方式。
下面要如何不采用三范式建模和维度建模呢？让你们紧密结合案例分列都要看出。
03范式建模不同方式及实例剖析
第二点都要看出范式建模的完全变化过程。
在不采用三范式建模时 ，让你们有时要遵从不同类型 的规范都要确认提出要求 细节采用三出合理的模型 ，尽管不同类型 的规范都要确认提出要求 尽管"范式"。截至目前行业内中存当一范式、二范式、三范式等不同类型 的模型项目建设规范。越高的范式带来影响的最终数据库冗余越小 ，然也有最终数据计算主要主要原因 会更复杂。企业中有时说来采用三三范式建模 ，在完全保证 灵活度除了最终数据计算加速的除了 ，降低最终数据处理方式的复杂度。
范式建模的变化过程并能被拆解为下面四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体群体之群体之间群体之间
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R群体之间图
也还需 ，让让你们不采用三范式建模的不同方式细节采用三某课程系统功能方面功能方面的最终数据模型。
系统功能方面功能方面主要主要原因是用管理某到教师教师、到教师和课程等息息密切相关最终数据 ，涉及课程选修、考试最终成绩、教师授课、到教师班级等主要主要原因 。是吧们第二点要梳理出实体 ，为教师、课程、到教师、班级；主要主要原因 梳理出实体群体之群体之间群体之间 ，与此同时包括 与此同时包括 教师讲授课程、到教师选修课程、到教师隶属班级等；重新要罗列出各实体和群体之间的属性 ，也还需"到教师"两个实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"到教师选修课程"两个群体之间的属性有选修段里 、总课时等；第二步 ，不过画出E-R图 ，用矩形对于"实体" ，用菱形对于"群体之间" ，用椭圆形对于"属性" ，以可视化的不同方式清晰展示出主体和主体群体之群体之间群体之间。
04维度建模不同方式及实例剖析
相相对比范式建模 ，维度建模稍为复杂 ，与此同时包括 与此同时包括 事实表和维度表两块专业内容 。
事实表
第二点看事实表。事实表分三种 ，与此同时包括 与此同时包括 事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表有时说来用这条记录对于某个段里 点重新发生事是件或这种行为。也还需电商业务场景中都订单支付业务 ，有时说来就采用三事务性事实表来协助组织和存储最终数据。
周期性快照事实表当这条记录描述的不过两个实体是一一段段里 内是一直一直处于或现状 ，也还需某顾客每月的积分余额就都属是这条都属于的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表当这条记录不过对某业务流程中重新发生的多个事件的累计记录 ，有时说来是只为不不能各种需求 某个流程节点运转效率的统计不能各种需求 。
让你们以两个事务性事实表的细节采用三变化过程为例来去补充介绍事实表的细节采用三不同方式：
1. 选择不同方式 与最终数据数据分析不能各种需求 息息息息密切相关的业务变化过程。"业务变化过程"是指在业务流程中都可拆分的这种行为事件。也还需 ，电商业务场景下 ，购物的业务流程中就与此同时包括 与此同时包括 加购、下单、支付、商家发货、普通用户确认收货等业务变化过程。是吧们要数据分析销售额 ，那"支付"尽管必选的业务变化过程。
2. 声明粒度。让让你们尽量选择不同方式 最细粒度 ，精下面义事实表是一个行所对于的业务含义 ，以完全保证 事实表有第二不小 灵活性。也还需 ，普通用户若是 在两个订单上面去购买多个商品 ，那一个去购买成 商品尽管两个子订单 ，让你们有时说来选择不同方式 将子订单这是 声明粒度。
3. 下面维度。维度是指业务变化变化过程处的坏境其它信息 ，也还需普通用户是一个段里 去购买成 某个店铺的某个商品 ，那店铺所属行业内、商品所在类目等均并能被对于是维度。
4. 下面事实 ，即下面业务变化过程的度量指标。也还需"支付"两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 ，若是 还与此同时包括 与此同时包括 分摊邮费、折扣金额等指标。
并能基本说明不过 ，一个最终数据仓库都与此同时包括 两个并能多个事实表 ，事实表是对数据分析主题的度量 ，它与此同时包括 了与各维度表息息息息密切相关的外键 ，并不采用三Join不同方式与维度表关联。
维度表
维度表不过普通用户数据分析最终数据的窗口 ，记录了事实表中息息密切相关事务、事件的属性及属性含义。
维度表的细节采用三变化过程 ，主要主要原因分为下面四步：
1. 选择不同方式 维度。也还需要生成两个商品维度表 ，是吧们选择不同方式 的维度尽管商品维度。
2. 下面主维表。也还需要建商品维度表 ，那主维表尽管来于 于业务系统功能方面的商品表。
3. 下面息息密切相关维度表。主维表下面重新 ，也还需的息息密切相关维度表尽管随之下面。也还需商品维度表的息息密切相关维度表有商品类目表、所属品牌中表、商品所属行业内表等。
4. 下面维度属性。尽管属性有时说来来于 于主维表和息息密切相关维表。让你们将主维表和息息密切相关维表的属性集成 ，不采用三不同类型 属性合并（也还需 ，商品类目表和所属品牌中表中若是 也有相对比基本说明属行业内属性 ，是吧们就并能对所属行业内两个属性不采用三合并） ，重新将尽管赢得的属性放到要生成的维度表里。
除了 ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的完全原则、建模中都常见两个解决针对对象（也还需范式建模中都传递依赖两个解决针对对象、维度建模中都缓慢改变维两个解决针对对象等）、数仓分层等不采用三了下面阐述 ，欢迎不关注个推其他技术实践公众号 ，Get直播回放精彩精彩集锦！
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