日前 ，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。个推资深大数据数据研发工程师为一定会说深入浅出地作介绍了数据数据仓库的前世今生除此之外数据数据建模的用得方式多。
本文对"治数训练营"第一第一第二期《数据数据仓库与维度建模》的干货内容相关方面信息展开了总结 ，除此之外也挑选了直播介于精彩提问就做Q&A梳理 ，带一定会说在三起回顾首期课程。
01数据数据仓库快速入门
数据数据仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓" ，对大 数据数据从业者绕不开的三个 每位概念。"数据数据仓库之父"Bill Inmon最早首次提出首次提出数仓的概念 ，向媒体"数据数据仓库是三个 每位面向主题的、集成的、相对来说稳定的、反映历史对大 变化的数据数据集合 ，用于最大支持管理决策"。
除此之外 ，大数据数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓展开了定义："数据数据仓库是三个 每位将源系统提供数据数据抽取、清洗、规格化 ，直到提交到维度数据数据存储的系统提供 ，为决策的制定提供更多查询和分析及基本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除此之外从展开流程整体表现表现来定义数仓。也好哪里定义 ，让一定会说总会从中看见民营企业建设中数据数据仓库的意义重大。民营企业展开建设中数仓 ，除此之外我们可以得到将分散在各业务系统提供的数据数据展开集中化管理 ，打破数据数据孤岛；我们可以得到为后续高效分析及和应用数据数据 ，展开大数据数据赋能业务迅速发展奠定认知基础。
02数仓建设中与数据数据建模
必须会 ，民营企业怎么建设中数据数据仓库？怎么建设中三个 每位贴合业务得到消费需求的、高效、稳定、好采用先进时数据数据仓库？那除此之外我们可以得到做出决定数据数据模型的选则和数据数据建模的重要无法解决 。
"数据数据建模"是指对实体除此之外实体和实体介于的介于展开数据数据化描述和抽象的变化过程。"数据数据模型" ，除此之外指以及组织和存储数据数据的方式多。
当前主流的数据数据建模方式多有两种 ，三个是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon首次提出首次提出 ，指只站民营企业整体表现表现面向主题的抽象 ，让一定会说必然不 展开E-R实体介于模型将事物抽象为"实体""属性""介于" ，来向媒体事物和事件关联。范式建模并非展开某个最终确认内容业务流程中实体对象介于的抽象 ，它我们可以得到建模人员全面地、整体表现地系统提供作介绍民营企业的业务和数据数据 ，除此之外展开周期长 ，对建模人员的能力强大大首次提出首次提出也相对来说高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball首次提出首次提出 ，主张从分析及决策的得到消费需求出发构建模型 ，为分析及得到消费需求产品服务。必须会它重点更多关注怎么展开户更快速地快速完成数据分析及及 ，除此之外长期保持较不好大规模复杂查询的响应性能。相较范式建模 ，维度建模建设中周期短 ，最大支持敏捷迭代 ，必然不 绝不会对数仓架构就做多复杂的采用先进细节。
在构建数仓时 ，让让一定会说依据最终确认内容的数据分析及及场景和业务再处理系统提供来选则相关方面的数据数据建模方式多。必须 ，就OLTP系统提供（On-line Transaction Processing：联机事务再处理）来说 ，但因其两个方面是面向随机读写的数据数据所有操作 ，更多关注事务的再处理 ，必须会让一定会说特别推荐展开OLTP系统提供及延续传统 数据数据库的民营企业展开范式建模的方式多来采用先进细节数据数据模型 ，以重要无法解决 在事务再处理里的数据数据冗余在三致性重要无法解决 。而OLAP系统提供（On-line Analytical Processing ：联机分析及再处理）面向批量读写数据数据的所有操作 ，不更多关注事务再处理一致性 ，两个方面是更多关注数据数据的整合除此之外大数据数据查询和再处理里的性能 ，必须会必然不 采用先进维度建模的方式多。
最终确认内容怎么展开范式建模和维度建模呢？让一定会说自身特点案例三个整体表现表现。
03范式建模方式多及实例剖析
特指整体表现表现范式建模的必然数数变化过程。
在展开范式建模时 ，让一定会说必然要遵从不同类型 的规范首次提出首次提出采用先进细节出合理的模型 ，每位不同类型 的规范首次提出首次提出那除此之外"范式"。当前新兴行业 中存三个 一范式、二范式、三范式等不同类型 的模型建设中规范。越高的范式带去的数据数据库冗余越小 ，每位在数据数据计算层面会更复杂。民营企业必然不 采用先进三范式建模 ，在既保证灵活度除此之外数据数据计算速度一般而言的除此之外 ，降低数据数据再处理的复杂度。
范式建模的变化过程我们可以得到被拆解为几方面四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体介于的介于
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R介于图
必须 ，让让一定会说展开范式建模的借助采用先进细节某课程系统提供提供的数据数据模型。
系统提供提供两个方面用得管理某到教师教师、到教师和课程等息息相关方面数据数据 ，涉及课程选修、考试最终成绩、教师授课、到教师班级等层面。好吧们特指要梳理出实体 ，为教师、课程、到教师、班级；层面梳理出实体介于的介于 ，还有教师讲授课程、到教师选修课程、到教师隶属班级等；直到要罗列出各实体和介于的属性 ，必须"到教师"三个 每位实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"到教师选修课程"三个 每位介于的属性有选修时间啊、总课时等；第一第二步 ，除此之外画出E-R图 ，用矩形向媒体"实体" ，用菱形向媒体"介于" ，用椭圆形向媒体"属性" ，以可视化的借助清晰展示出主体和主体介于的介于。
04维度建模方式多及实例剖析
相较范式建模 ，维度建模稍为复杂 ，还有事实表和维度表两块内容相关方面信息。
事实表
特指看事实表。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。
事务性事实表必然不 用这条记录向媒体某个时间啊点发生重大 事儿件或行为性质。必须电商业务场景里的订单支付业务 ，必然不 就采用先进事务性事实表来以及组织和存储数据数据。
周期性快照事实表三个 这条记录描述的除此之外三个 每位实体在三一段时间啊内的正常状态或现状 ，必须某顾客每月的积分余额就特指这条特指的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表三个 这条记录除此之外对某业务流程中发生重大 的多个事件的累计记录 ，必然不 是只为得到消费需求某个流程节点运转效率的统计得到消费需求。
让一定会说以三个 每位事务性事实表的采用先进细节变化过程为例来系统提供作介绍事实表的采用先进细节方式多：
1. 选则与数据分析及及得到消费需求息息息息相关方面的业务变化过程。"业务变化过程"是指在业务流程里的可拆分的行为性质事件。必须 ，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、普通用户最终确认收货等业务变化过程。好吧们要分析及销售额 ，那"支付"那除此之外必选的业务变化过程。
2. 声明粒度。让让一定会说尽量选则最细粒度 ，精最终确认内容义事实表的每位行所向媒体的业务含义 ，以既保证事实表有之一的灵活性。必须 ，普通用户必须但在三个 每位订单里边再次购买 多个商品 ，那每位再次购买 的商品那除此之外三个 每位子订单 ，让一定会说必然不 选则将子订单成为声明粒度。
3. 最终确认内容维度。维度是指业务变化变化过程处的小环境相关方面信息 ，必须普通用户在三个时间啊再次购买 的某个店铺的某个商品 ，那店铺所属新兴行业 、商品所在类目等均我们可以得到被向媒体是维度。
4. 最终确认内容事实 ，即最终确认内容业务变化过程的度量指标。必须"支付"三个 每位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 ，必须会还还有分摊邮费、折扣金额等指标。
我们可以得到充分说明除此之外 ，每位数据数据仓库都在内三个 每位我们可以得到多个事实表 ，事实表是对分析及主题的度量 ，它在内了与各维度表息息息息相关方面的外键 ，并展开Join借助与维度表关联。
维度表
维度表除此之外普通用户分析及数据数据的窗口 ，记录了事实表中息息相关方面事务、事件的属性及属性含义。
维度表的采用先进细节变化过程 ，两个方面分为几方面四步：
1. 选则维度。必须要生成三个 每位商品维度表 ，好吧们选则的维度那除此之外商品维度。
2. 最终确认内容主维表。必须要建商品维度表 ，那主维表那除此之外来自东方于业务系统提供的商品表。
3. 最终确认内容息息相关方面维度表。主维表最终确认内容直到 ，必须的息息相关方面维度表那除此之外随之最终确认内容。必须商品维度表的息息相关方面维度表有商品类目表、所属其品牌表、商品所属新兴行业 表等。
4. 最终确认内容维度属性。每位属性必然不 来自东方于主维表和息息相关方面维表。让一定会说将主维表和息息相关方面维表的属性集成 ，展开不同类型 属性合并（必须 ，商品类目表和所属其品牌表中必须会总会下降属新兴行业 属性 ，好吧们就我们可以得到对所属新兴行业 三个 每位属性展开合并） ，直到将最后可以得到的属性放到要生成的维度表里。
除此之外 ，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、建模里的常见重要无法解决 （必须范式建模里的传递依赖重要无法解决 、维度建模里的缓慢大变化维重要无法解决 等）、数仓分层等展开了最终确认内容阐述 ，欢迎更多关注个推技术方面实践公众号 ，Get直播回放小视频！
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