前几日 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课位列 期圆满举办。个推资深大数据情况研发工程师为朋友们深入浅出地简单介绍了数据情况仓库的前世今生诸多方面 数据情况建模的是用手段。

本文对"治数训练营"位列 期《数据情况仓库与维度建模》的干货部分内容对其了总结 ，诸多方面 也挑选了直播二者之间精彩提问在做Q&A梳理 ，带朋友们我们一起回顾首期课程。

01数据情况仓库快速入门

数据情况仓库（Data Warehouse）  ，简称"数仓"  ，个大数据情况从业者绕不开的如此 概念。"数据情况仓库之父"Bill Inmon最早意见数仓的概念 ，观点"数据情况仓库是如此 面向主题的、集成的、也很稳定的、反映辉煌历史大变化的数据情况集合  ，用于需要支持管理决策"。

诸多方面 ，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："数据情况仓库是如此 将源该系统数据情况抽取、清洗、规格化  ，最终最终结果 提交到维度数据情况存储的该系统  ，为决策的制定技术方面提供查询和深入分析 多种功能 的支撑和最终最终结果完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调整体表现特性  ，Ralph Kimball另外从对其流程角度看来定义数仓。也好哪一定义  ，朋友们他是总是会 从中看见其它企业区域建设数据情况仓库的意义重大。其它企业对其区域建设数仓 ，诸多方面 一旦将分散在各业务该系统的数据情况对其集中化管理 ，打破数据情况孤岛；一旦为后续高效深入分析 和应用数据情况  ，对其大数据情况赋能业务迅速发展奠定技术基础。

02数仓区域建设与数据情况建模

一旦 ，其它企业怎样区域建设数据情况仓库？怎样区域建设如此 贴合业务无法消费需求的、高效、稳定、好三个设计数据情况仓库？如此 一旦综合认真考虑数据情况模型的不选择和数据情况建模的须要须要解决好 。

"数据情况建模"是指对实体诸多方面 实体和实体二者之二者之间二者之间对其数据情况化描述和抽象的时间过程。"数据情况模型"  ，另外指参与组织和存储数据情况的手段。

现在 主流的数据情况建模手段有两种  ，三个是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon意见  ，指站在高处 其它企业角度看面向主题的抽象 ，朋友们他个往往数数对其E-R实体二者之间模型将事物抽象为"实体""属性""二者之间"  ，来观点事物和事件无关 。范式建模并非对其某个具体重要信息业务流程中实体对象二者之间的抽象  ，它一旦建模人员全面地、整体表现地也都想 简单介绍其它企业的业务和数据情况 ，诸多方面 对其周期长  ，对建模人员的具备意见也也很高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball意见  ，主张从深入分析 决策的无法消费需求出发构建模型  ，为深入分析 无法消费需求体验服务。很或是它重点关注中怎样对其户更快速地最终最终结果完成数据情况深入分析  ，诸多方面 始终保持较不好大规模复杂查询的响应性能。比起范式建模  ，维度建模区域建设周期短  ，需要支持敏捷迭代  ，往往数数我是会 对数仓架构在做多复杂的设计搭配。

在构建数仓时  ，朋友们他是要实际情况具体重要信息的数据情况深入分析 场景和业务处理完成该系统来不选择密切相关的数据情况建模手段。或是  ，就OLTP该系统（On-line Transaction Processing：联机事务处理完成）相相对于  ，加之其主要主要原因是面向随机读写的数据情况诸多方面 操作  ，关注中事务的处理完成 ，很或是朋友们他是我的推荐对其OLTP该系统及现代数据情况库的其它企业对其范式建模的手段来设计搭配数据情况模型  ，以须要解决好 在事务处理完成中是数据情况冗余于一致性须要须要解决好 。而OLAP该系统（On-line Analytical Processing ：联机深入分析 处理完成）面向批量读写数据情况的诸多方面 操作  ，关注中中事务处理完成一致性  ，主要主要原因是关注中数据情况的整合诸多方面 大数据情况查询和处理完成中是性能  ，很或做为 般设计维度建模的手段。

具体重要信息怎样对其范式建模和维度建模呢？朋友们他是相互结合案例三个角度看看。

03范式建模手段及实例剖析

先要角度看看范式建模个往往数时间过程。

在对其范式建模时 ，朋友们他个往往数数要遵从各有不各有不同规范意见设计搭配出合理的模型  ，如此 各有不各有不同规范意见如此 "范式"。现在 其他行业中存做为 范式、二范式、三范式等各有不各有不同模型区域建设规范。越高的范式带来冲击的数据情况库冗余越小  ，如此 在数据情况计算诸多方面会更复杂。其它企业往往数数设计三范式建模  ，在确保灵活度诸多方面 数据情况计算其速度的诸多方面  ，降低数据情况处理完成的复杂度。

范式建模的时间过程一旦被拆解为下列四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体二者之二者之间二者之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R二者之间图

或是 ，朋友们他是要对其范式建模的针对中国设计搭配某课程管理该系统的数据情况模型。

该该系统主要主要原因是用管理某教师教师、教师和课程等无关数据情况  ，涉及课程选修、考试最终成绩、教师授课、教师班级等诸多方面。那朋友们他是先要要梳理出实体  ，为教师、课程、教师、班级；诸多方面梳理出实体二者之二者之间二者之间  ，诸多方面教师讲授课程、教师选修课程、教师隶属班级等；最终最终结果 要罗列出各实体和二者之间的属性 ，或是"教师"如此 实体的属性有姓名、性别、年龄等  ，"教师选修课程"如此 二者之间的属性有选修时间很长、总课时等；位列 步  ，另外画出E-R图 ，用矩形观点"实体" ，用菱形观点"二者之间"  ，用椭圆形观点"属性" ，以可视化的针对中国清晰展示出主体和主体二者之二者之间二者之间。

04维度建模手段及实例剖析

比起范式建模  ，维度建模稍为复杂  ，诸多方面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  ，诸多方面事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表往往数数用好好几条记录观点某个时间很长点发生过大事件或不良行为。或是电商业务场景中是订单支付业务 ，往往数数就设计事务性事实表来参与组织和存储数据情况。

• 周期性快照事实表做为 条记录描述的另外如此 实体于一一段时间很长内的状态如何或现状  ，或是某顾客每月的积分余额就均属好好几条均属的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表做为 条记录另外对某业务流程中发生过的多个事件的累计记录 ，往往数数是是为无法消费需求某个流程节点运转效率的统计无法消费需求。

朋友们他是以如此 事务性事实表的设计搭配时间过程为例来也都想 简单介绍事实表的设计搭配手段：

1. 不选择与数据情况深入分析 无法消费需求无关的业务时间过程。"业务时间过程"是指在业务流程中是可拆分的不良行为事件。或是  ，电商业务场景下  ，购物的业务流程中就诸多方面加购、下单、支付、商家发货、从用户 具体收货等业务时间过程。那朋友们他是要深入分析 销售额  ，那"支付"如此 必选的业务时间过程。

2. 声明粒度。朋友们他是要尽量不选择最细粒度 ，精具体重要信息义事实表的每种行所观点的业务含义  ，以确保事实表有最多的灵活性。或是 ，从用户 一旦在如此 订单上面选择购买多个商品  ，那每种选择购买完商品如此 如此 子订单  ，朋友们他个往往数数不选择将子订单做为声明粒度。

3. 具体重要信息维度。维度是指业务时间时间过程处的生活环境重要信息 ，或是从用户 于一个时间很长选择购买完某个店铺的某个商品  ，那店铺所属其他行业、商品所在类目等均一旦被观点是维度。

4. 具体重要信息事实  ，即具体重要信息业务时间过程的度量指标。或是"支付"如此 业务时间过程的度量指标为支付金额  ，更复杂的电商业务场景下  ，一旦还诸多方面分摊邮费、折扣金额等指标。

一旦如果另外  ，每种数据情况仓库都三个如此 一旦多个事实表  ，事实表是对深入分析 主题的度量  ，它三个了与各维度表相无关 的外键  ，并对其Join针对中国与维度表无关 。

维度表

维度表另外从用户 深入分析 数据情况的窗口 ，记录了事实表中无关事务、事件的属性及属性含义。

维度表的设计搭配时间过程  ，主要主要原因分为下列四步：

1. 不选择维度。或是要生成如此 商品维度表  ，那朋友们他是不选择的维度如此 商品维度。

2. 具体重要信息主维表。或是要建商品维度表  ，那主维表如此 腾讯图片于业务该系统的商品表。

3. 具体重要信息无关维度表。主维表具体重要信息最终最终结果 ，或是的无关维度表如此 随之具体重要信息。或是商品维度表的无关维度表有商品类目表、所属其品牌表、商品所属其他行业表等。

4. 具体重要信息维度属性。如此 属性往往数数腾讯图片于主维表和无关维表。朋友们他是将主维表和无关维表的属性集成  ，对其各有不同属性合并（或是  ，商品类目表和所属其品牌表中一旦总是会 稍有提升提升属其他行业属性  ，那朋友们他是就一旦对所属其他行业如此 属性对其合并）  ，最终最终结果 将最终最终结果能得到的属性放到要生成的维度表里。

诸多方面  ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模个往往数原则、建模中是常见须要须要解决好 （或是范式建模中是传递依赖须要须要解决好 、维度建模中是缓慢大变化维须要须要解决好 等）、数仓分层等对其了具体重要信息阐述  ，欢迎关注中个推技术方面实践公众号 ，Get直播回放花絮！

我的推荐书目

当如此 公司客观存也好战略上综合综合认真考虑做云计算个大数据情况体验服务后  ，怎样将该战略对其逐步分解  ，最终最终结果落地对其？这诸多方面涉及技术方面构建、运营管理、参与组织具备区域建设等一系列参与组织形式  ，有有什么手段论和实践可供借鉴？相信我们 本书带来冲击您带来冲击灵感！

关注中个推技术方面实践微信公众号  ，后台回复"数仓" ，获取本期直播课件~