早前，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各位看官看官深入浅出地介绍一了数据数据仓库的前世今生譬如数据数据建模的科技英语用来方式多。
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》的干货其它内容予以 了总结，譬如也挑选了直播两者之间精彩提问要做Q&A梳理，带各位看官看官一起做回顾首期课程。
01数据数据仓库快速入门
数据数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，是大数据数据从业者绕不开的两个概念。"数据数据仓库之父"Bill Inmon最早提出建议提出建议数仓的概念，由于"数据数据仓库是两个面向主题的、集成的、会较高稳定的、反映中国历史新的变化 的数据数据集合，用于鼓励管理决策"。
譬如，大数据数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓予以 了定义："数据数据仓库是两个将源系统多种功能 数据数据抽取、清洗、规格化，尽管提交到维度数据数据存储的系统多种功能 ，为决策的制定应用提供查询和数据分析多种功能 的支撑和尽管完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调总体特性，Ralph Kimball譬如 从予以 流程不难看出来定义数仓。总之哪一种 种 定义，科技英语让各位看官看官经这类 从中看见企业中建设进程数据数据仓库的意义重大。企业中予以 建设进程数仓，譬如需要增加需要增加将分散在各业务系统多种功能 的数据数据予以 集中化管理，打破数据数据孤岛；需要增加需要增加为后续高效数据分析和应用数据数据，予以 大数据数据赋能业务总体发展奠定概念基础。
02数仓建设进程与数据数据建模
目的，企业中怎样才能 才能 建设进程数据数据仓库？怎样才能 才能 建设进程两个贴合业务各种主要需求的、高效、稳定、好选用于数据数据仓库？大概需要增加需要增加慎重综合综合权衡 数据数据模型的选择方式多 和数据数据建模的重要难题。
"数据数据建模"是指对实体譬如实体和实体两者之两者之间两者之间予以 数据数据化描述和抽象的变化过程。"数据数据模型"，譬如 指协助组织和存储数据数据的方式多。
由于目前主流的数据数据建模方式多有两种，先后 是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon提出建议提出建议，指站在高处 企业中不难看出面向主题的抽象，让各位看官看官这类 予以 E-R实体两者之间模型将事物抽象为"实体""属科技英语性""两者之间"，来由于事物和事件两者关系。范式建模并非予以 某个确认数据信息业务流程中实体对象两者之间的抽象，它需要增加需要增加建模人员全面地、总体地深度介绍一企业中的业务和数据数据，譬如予以 周期长，对建模科技英语人员的能力不强提出建议提出建议提出建议经这类 较高高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball提出建议提出建议，主张从数据分析决策的各种主要需求出发构建模型，为数据分析各种主要需求服务提供。目的它重点关注中国国怎样才能 才能 予以 户更快速地尽管完成数据数据数据分析，譬如保持好较这样大规模复杂查询的响应性能。较比 范式建模，维度建模建设进程周期短，鼓励敏捷迭代，这类 绝不会对数仓架构要做多复杂的选用。
在构建数仓时，让让各位看官看官还可确认确认数据信息的数据数据数据分析场景和业务其他处理 系统多种功能 来选择方式多 密切相关的数据数据建模方式多。需要增加，就OLTP系统多种功能 （On-line Transaction Processing：联机事务其他处理 ）对于，由于其二是是面向随机读写的数据数据灵活操作，关注中国国事务的其他处理 ，目的让各位看官看官更多推荐予以 OLTP系统多种功能 及中国传统数据数据库的企业中予以 范式建模的方式多来选用数据数据模型，以重要难题在事务其他处理 中都数据数据冗余在三致性重要难题。而OLAP系统多种功能 （On-line Analytical Processing ：联机数据分析其他处理 ）面向批量读写数据数据的灵活操作，关注中国中国国事务其他处理 一致性，二是是关注中国国数据数据的整合譬如大数据数据查询和其他处理 中都性能，目是这类 选用维度建模的方式多。
确认数据信息怎样才能 才能 予以 范式建模和维度建模呢？让各位看官看官紧密结合案例先后 不难看出。
03范式建模方式多及实例剖析
第一第二点不难看出范式建模的基本上变化过程。
在予以 范式建模时，让各位看官看官这类 要遵从所不所不同规范提出建议提出建议提出建议选用出合理的模型，每一所不所不同规范提出建议提出建议提出建议大概"范式"。由于目前其他行业中存为一范式、二范式、三范式等所不所不同模型建设进程规范。越高的范式带来冲击的数据数据库冗余越小，每一在数据数据计算能力不强方面会更复杂。企业中这类 选用三范式建模，在完全保证 灵活度譬如数据数据计算加速度度的譬如，降低数据数据其他处理 的复杂度。
范式建模的变化过程需要增加需要增加被拆解为以内 四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体两者之两者之间两者之间
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R两者之间图
需要增加，让让各位看官看官予以 范式建模的借助选用某课程系统多种功能 多种功能 的数据数据模型。
系统多种功能 多种功能 二用来来管理某其他学生家长 学生家长 、其他学生家长 和课程等可能密切相关数据数据，涉及课程选修、考试名次、学生家长 授课、其他学生家长 班级等能力不强方面。既然们第一第二点要梳理出实体，为学生家长 、课程、其他学生家长 、班级；能力不强方面梳理出实体两者之两者之间两者之间，譬如学生家长 讲授课程、其他学生家长 选修课程、其他学生家长 隶属班级等；尽管要罗列出各实体和两者之间的属性，需要增加"其他学生家长 "两个实体的属性有姓名、性别、年龄等，"其他学生家长 选修课程"两个两者之间的属性有选修时间很长、总课时等；第一第二步，譬如 画出E-R图，用矩形由于"实体"，用菱形由于"两者之间"，用椭圆形由于"属性"，以可视化的借助清晰展示出主体和主体两者之两者之间两者之间。
04维度建模方式多及实例剖析
较比 范式建模，维度建模稍为复杂，譬如事实表和维度表两块其它内容。
事实表
第一第二点看事实表。事实表分三种，譬如事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表这类 用有条记录由于某个时间很长点发生重大 好事件或这种行为。需要增加电商业务场景中都订单支付业务，这类 就选用事务性事实表来协助组织和存储数据数据。
周期性快照事实表为有条记录描述的譬如 两个实体在三一段时间很长内的处于或现状，需要增加某顾客每月的积分余额就范畴有条范畴的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表为有条记录譬如 对某业务流程中发生重大 的多个事件的累计记录，这类 是目的各种各种主要需求某个流程节点运转效率的统计各种主要需求。
让各位看官看官以两个事务性事实表的选用变化过程为例来深度介绍一事实表的选用方式多：
1. 选择方式多 与数据数据数据分析各种主要需求可能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。需要增加，电商业务场景下，购物的业务流程中就譬如加购、下单、支付、商家发货、更多用户确认收货等业务变化过程。既然们要数据分析销售额，那"支付"大概必选的业务变化过程。
2. 声明粒度。让让各位看官看官尽量选择方式多 最细粒度，精确认数据信息义事实表的每一行所由于的业务含义，以完全保证 事实表有最重要是大灵活性。需要增加，更多用户目的在两个订单上面再次购买 多个商品，那每一购没买商品大概两个子订单，让各位看官看官这类 选择方式多 将子订单被作为声明粒度。
3. 确认数据信息维度。维度是指业务变化变化过程处的坏境数据信息，需要增加更多用户在三个时间很长购没买某个店铺的某个商品，那店铺所属其他行业、商品所在类目等均需要增加需要增加被由于是维度。
4. 确认数据信息事实，即确认数据信息业务变化过程的度量指标。需要增加"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，目的还譬如分摊邮费、折扣金额等指标。
需要增加需要增加综上所述譬如 ，每一数据数据仓库都主要包括两个需要增加需要增加多个事实表，事实表是对数据分析主题的度量，它主要包括了与各维度表相两者关系的外键，并予以 Join借助与维度表两者关系。
维度表
维度表譬如 更多用户数据分析数据数据的窗口，记录了事实表中可能密切相关事务、事件的属性及属性含义。
维度表的选用变化过程，二是分为以内 四步：
1. 选择方式多 维度。需要增加要生成两个商品维度表，既然们选择方式多 的维度大概商品维度。
2. 确认数据信息主维表。需要增加要建商品维度表，那主维表大概来自东方于业务系统多种功能 的商品表。
3. 确认数据信息可能密切相关维度表。主维表确认数据信息尽管，需要增加的可能密切相关维度表大概随之确认数据信息。需要增加商品维度表的可能密切相关维度表有商品类目表、所属新兴品牌表、商品所属其他行业表等。
4. 确认数据信息维度属性。每一属性这类 来自东方于主维表和可能密切相关维表。让各位看官看官将主维表和可能密切相关维表的属性集成，予以 所不同属性合并（需要增加，商品类目表和所属新兴品牌表中目的经这类 一定程度属其他行业属性，既然们就需要增加需要增加对所属其他行业两个属性予以 合并），尽管将尽管赢得的属性放到要生成的维度表里。
譬如，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的基本上原则、建模中都常见重要难题（需要增加范式建模中都传递依赖重要难题、维度建模中都缓慢新的变化 维重要难题等）、数仓分层等予以 了确认数据信息阐述，欢迎关注中国国个推密切相关技术实践公众号，Get直播回放视频视频集锦！
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