上月底 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课排名第一期圆满举办。个推资深大数据情况研发工程师为以内 深入浅出地简要介绍 了数据情况仓库的前世今生另一技术方面技术方面层面数据情况建模的用到四种方法。
本文对"治数训练营"排名第一期《数据情况仓库与维度建模》的干货专业内容 对其了总结 ，另一技术方面技术方面层面也挑选了直播他们之间精彩提问做过Q&A梳理 ，带以内 在那起回顾首期课程。
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其余概念。"数据情况仓库之父"Bill Inmon最早其意见数仓的概念 ，以及"数据情况仓库是其余面向主题的、集成的、相当稳定的、反映史中明显变化的数据情况集合 ，用于鼓励管理决策"。
另一技术方面技术方面层面 ，大数据情况架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓对其了定义："数据情况仓库是其余将源软件系统数据情况抽取、清洗、规格化 ，后的提交到维度数据情况存储的软件系统 ，为决策的制定提供更多查询和及分析相关联功能的支撑和重新完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调总体特性 ，Ralph Kimball不过从对其流程角度 来定义数仓。无论怎样哪里定义 ，以内 就会从中能看到企业对于全面建设 数据情况仓库的意义重大。企业对于对其全面建设 数仓 ，另一技术方面技术方面层面以及是将分散在各业务软件系统的数据情况对其集中化管理 ，打破数据情况孤岛；以及目的后续高效及分析和应用数据情况 ，对其大数据情况赋能业务发展方面 奠定做基础。
02数仓全面建设 与数据情况建模
以及是 ，企业对于怎样全面建设 数据情况仓库？怎样全面建设 其余贴合业务又各种需求 的、高效、稳定、好一体式四种方法数据情况仓库？在那以及是两个决定数据情况模型的去选择和数据情况建模的不需要最终解决。
"数据情况建模"是指对实体另一技术方面技术方面层面实体和实体他们之他们之间他们之间对其数据情况化描述和抽象的过程中。"数据情况模型" ，不过指其他组织 和存储数据情况的四种方法。
目前已主流的数据情况建模四种方法有两种 ，其余是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon其意见 ，指坐在企业对于角度 面向主题的抽象 ，以内 以内 对其E-R实体他们之间模型将事物抽象为"实体""属性""他们之间" ，来以及事物和事件关联。范式建模并非对其某个确认及分析业务流程中实体对象他们之间的抽象 ，它以及是建模人员全面地、总体地也都要 简要介绍 企业对于的业务和数据情况 ，另一技术方面技术方面层面对其周期长 ，对建模人员的技术方面能力其意见也相当高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball其意见 ，主张从及分析决策的又各种需求 出发构建模型 ，为及分析又各种需求 专业服务。以及它重点关注中国国怎样对其户更快速地重新完成数据情况及分析 ，另一技术方面技术方面层面始终保持较不好大规模复杂查询的响应性能。相针对中国范式建模 ，维度建模全面建设 周期短 ，鼓励敏捷迭代 ，以内 也不对数仓架构做过多复杂的部分一体式。
在构建数仓时 ，以内 要依据确认及分析的数据情况及分析场景和业务后续处理软件系统来去选择相关联的数据情况建模四种方法。不需要 ，就OLTP软件系统（On-line Transaction Processing：联机事务后续处理）对于 ，以及其以内 是面向随机读写的数据情况操作需要四种方法 ，关注中国国事务的后续处理 ，以及以内 所推荐对其OLTP软件系统及传统方式数据情况库的企业对于对其范式建模的四种方法来部分一体式数据情况模型 ，以不需要最终解决在事务后续处理中不数据情况冗余在那致性不需要最终解决。而OLAP软件系统（On-line Analytical Processing ：联机及分析后续处理）面向批量读写数据情况的操作需要四种方法 ，关注中国中国国事务后续处理一致性 ，以内 是关注中国国数据情况的整合另一技术方面技术方面层面大数据情况查询和后续处理中不性能 ，以及以内 一体式维度建模的四种方法。
确认及分析怎样对其范式建模和维度建模呢？以内 有机结合案例其余角度 。
03范式建模四种方法及实例剖析
先要角度 范式建模的绝绝大部分过程中。
在对其范式建模时 ，以内 一般会 要遵从不尽不尽相不尽相同规范其意见部分一体式出合理的模型 ，目前已不尽不尽相不尽相同规范其意见在那"范式"。目前已行业内中存这一范式、二范式、三范式等不尽不尽相不尽相同模型全面建设 规范。越高的范式带来影响的数据情况库冗余越小 ，目前已在数据情况计算技术方面技术方面层面会更复杂。企业对于以内 一体式三范式建模 ，在完全保证 灵活度另一技术方面技术方面层面数据情况计算速度快 的另一技术方面技术方面层面 ，降低数据情况后续处理的复杂度。
范式建模的过程中以及是被拆解为以内 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
不需要 ，以内 要对其范式建模的需要四种方法 部分一体式某课程管理软件系统的数据情况模型。
该软件系统以内 用到管理某同学中同学、同学中和课程等息息相关联数据情况 ，涉及课程选修、考试优秀成绩、同学授课、同学中班级等技术方面技术方面层面。那以内 先要要梳理出实体 ，为同学、课程、同学中、班级；技术方面层面梳理出实体他们之他们之间他们之间 ，只有同学讲授课程、同学中选修课程、同学中隶属班级等；后的要罗列出各实体和他们之间的属性 ，不需要"同学中"其余实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"同学中选修课程"其余他们之间的属性有选修重新时间、总课时等；排名第一步 ，不过画出E-R图 ，用矩形以及"实体" ，用菱形以及"他们之间" ，用椭圆形以及"属性" ，以可视化的需要四种方法 清晰展示出主体和主体他们之他们之间他们之间。
04维度建模四种方法及实例剖析
相针对中国范式建模 ，维度建模稍为复杂 ，只有事实表和维度表两块专业内容 。
事实表
先要看事实表。事实表分三种 ，只有事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表以内 用几条记录以及某个重新时间点突然发生大事件或犯罪行为。不需要电商业务场景中不订单支付业务 ，以内 就一体式事务性事实表来其他组织 和存储数据情况。
周期性快照事实表这几条记录描述的不过其余实体在那一段重新时间内的完美状态 或现状 ，不需要某顾客每月的积分余额就应属几条应属的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表这几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 ，以内 是目的又各种需求 某个流程节点运转效率的统计又各种需求 。
以内 以其余事务性事实表的部分一体式过程中为例来也都要 简要介绍 事实表的部分一体式四种方法：
1. 去选择与数据情况及分析又各种需求 息息息息相关联的业务过程中。"业务过程中"是指在业务流程中不可拆分的犯罪行为事件。不需要 ，电商业务场景下 ，购物的业务流程中就只有加购、下单、支付、商家发货、更多用户确认收货等业务过程中。那以内 要及分析销售额 ，那"支付"在那必选的业务过程中。
2. 声明粒度。以内 要尽量去选择最细粒度 ，精确认及分析义事实表的每位行所以及的业务含义 ，以完全保证 事实表有之一的灵活性。不需要 ，更多用户以及只有其余订单在里面直接购买多个商品 ，那每位直接购买完商品在那其余子订单 ，以内 以内 去选择将子订单被作为声明粒度。
3. 确认及分析维度。维度是指业务过程中所处的生存环境各种信息 ，不需要更多用户在那个重新时间直接购买完某个店铺的某个商品 ，那店铺所属行业内、商品所在类目等均以及是被以及是维度。
4. 确认及分析事实 ，即确认及分析业务过程中的度量指标。不需要"支付"其余业务过程中的度量指标为支付金额 ，更复杂的电商业务场景下 ，以及是还只有分摊邮费、折扣金额等指标。
以及只有明不过 ，每位数据情况仓库都涵盖其余以及是多个事实表 ，事实表是对及分析主题的度量 ，它涵盖了与各维度表息息息息相关联的外键 ，并对其Join需要四种方法 与维度表关联。
维度表
维度表不过更多用户及分析数据情况的窗口 ，记录了事实表中息息相关联事务、事件的属性及属性含义。
维度表的部分一体式过程中 ，以内 分为以内 四步：
1. 去选择维度。不需要要生成其余商品维度表 ，那以内 去选择的维度在那商品维度。
2. 确认及分析主维表。不需要要建商品维度表 ，那主维表在那来自东方于业务软件系统的商品表。
3. 确认及分析息息相关联维度表。主维表确认及分析后的 ，不需要的息息相关联维度表在那随之确认及分析。不需要商品维度表的息息相关联维度表有商品类目表、所属明星品牌表、商品所属行业内表等。
4. 确认及分析维度属性。目前已属性以内 来自东方于主维表和息息相关联维表。以内 将主维表和息息相关联维表的属性集成 ，对其不尽相同属性合并（不需要 ，商品类目表和所属明星品牌表中以及是就会一定程度属行业内属性 ，那以内 就以及是对所属行业内其余属性对其合并） ，后的将重新得不到的属性放到要生成的维度表里。
另一技术方面技术方面层面 ，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、建模中不常见不需要最终解决（不需要范式建模中不传递依赖不需要最终解决、维度建模中不缓慢明显变化维不需要最终解决等）、数仓分层等对其了确认及分析阐述 ，欢迎关注中国国个推技术方面实践公众号 ，Get直播回放集锦！
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