个推TechDay治数训练营直播回顾：企业数据智能体系搭建之数仓建设及数据建模

早前，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第五期圆满举办。个推资深大其他数智能家居加盟据研智能家居加盟发工程师为我们深入浅出地介绍一了其他数据仓库的前世今生另一除了其他数据建模的用上不同方式。

本文对"治数训练营"第五期《其他数据仓库与维度建模》的干货内容主题针对对象了总结，另一除了也挑选了直播相互之间之间精彩提问做的Q&A梳理，带一起学习 学习 回顾首期课程。

01其他数据仓库快速入门

其他数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，从大其他数据从业者绕不开与此同时个概念。"其他数据仓库之父"Bill Inmon最早没有指出数仓的概念，观点"其他数据仓库是为一面向主题的、集成的、相对无疑稳定的、反映世界历史改变的其他数据集合，用于都支持管理决策"。

另一除了，大其他数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓针对对象了定义："其他数据仓库是为一将源系统支持 其他数据抽取、清洗、规格化，再然后提交到维度其他数据存储的系统支持 ，为决策的制定应用提供查询和详细分析其它功能的支撑和快速完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调总体而言而言特性，Ralph Kimball与此同时从针对对象流程上看来定义数仓。何时何地 哪里定义，第五点 可以从中看见了了企业中全面建设 其他数据仓库的意义重大。企业中针对对象全面建设 数仓，另一除了不需要将分散在各业务系统支持 的其他数据针对对象集中化管理，打破其他数据孤岛；不需要为后续高效详细分析智能家居加盟和应用其他数据，针对对象大其他数据赋能业务发展进步奠定两个基础。

02数仓全面建设 与其他数据建模

一些，企业中怎样全面建设 其他数据仓库？怎样全面建设 为一贴合业务不能更多需求的、高效、稳定、好设计方式于其他数据仓库？确实不需要最终决定其他数据模型的去选择和其他数据建模于一些最终解决。

"其他数据建模"是指对实体另一除了实体和实体相互之间之相互之间之间相互之间针对对象其他数据化描述和抽象的变化过程。"其他数据模型"，与此同时指其他组织 和存储其他数据的不同方式。

现阶段主流的其他数据建模不同方式有两种，其余是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon没有指出，指站着企业中上看面向主题的抽象，第五点 一般会针对对象E-R实体相互之间模型将事物抽象为"实体""属性""相互之间"，来观点事物和事件关糸。范式建模并非针对对象某个确认详细分析业务流程中实体对象相互之间的抽象，它不需要建模人员全面地、总体而言而言地认识介绍一企业中的业务和其他数据，另一除了针对对象周期长，对建模人员的能力全面没有指出也相对无疑高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball没有指出，主张从详细分析决策的不能更多需求出发构建模型，为详细分析不能更多需求服务产品。也许它重点更多关注怎样针对对象户更快速地快速完成其他数据详细分析，另一除了继续保持较合适大规模复杂查询的响应性能。较比 范式建模，维度建模全面建设 周期短，都支持敏捷迭代，一般会可以对数仓架构做的多复杂的部分设计方式。

在构建数仓时，第五点 要依据确认详细分析的其他数据详细分析场景和业务再处理系统支持 来去选择密切相关的其他数据建模不同方式。一些，就OLTP系统支持 （On-line Transaction Processing：联机事务再处理）无疑，不然其原因是面向随机读写的其他数据小操作，更多关注事务的再处理，也许第五点 智能家居加盟所推荐针对对象OLTP系统支持 及传统性其他数据库的企业中针对对象范式建模的不同方式来部分设计方式其他数据模型，以一些最终解决在事务再处理里的其他数据冗余于一致性一些最终解决。而OLAP系统支持 （On-line Analytical Processing ：联机详细分析再处理）面向批量读写其他数据的小操作，不更多关注事务再处理一致性，原因是更多关注其他数据的整合另一除了大其他数据查询和再处理里的性能，也许一般会设计方式方式维度建模的不同方式。

确认详细分析怎样针对对象范式建模和维度建模呢？第五点 结合起来案例其余上看。

03范式建模不同方式及实例剖析

第五点 上看范式建模从大部分变化过程。

在针对对象范式建模时，第五点 一般会要遵从所不所不同规范没有指出部分设计方式出合理的模型，确实所不所不同规范没有指出确实"范式"。现阶段行业发展中存在在 范式、二范式、三范式等所不所不同模型全面建设 规范。越高的范式带来冲击的其他数据库冗余越小，确实在其他数据计算除了会更复杂。企业中一般会设计方式方式三范式建模，在可以可以保障灵活度另一除了其他数据计算速度快 的另一除了，降低其他数据再处理的复杂度。

范式建模的变化过程不需要被拆解为一是四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体相互之间之相互之间之间相互之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R相互之间图

一些，第五点 要针对对象范式建模的针对对象部分设计方式某课程系统支持 支持 的其他数据模型。

系统支持 支持 原因用上管理某部分学生部分学生、部分学生和课程等息息密切相关其他数据，涉及课程选修、考试最终成绩、部分学生授课、部分学生班级等除了。不然们第五点 要梳理出实体，为部分学生、课程、部分学生、班级；除了梳理出实体相互之间之相互之间之间相互之间，一些部分学生讲授课程、部分学生选修课程、部分学生隶属班级等；再然后要罗列出各实体和相互之间的属性，一些"部分学生"为一实体的属性有姓名、性别、年龄等，"部分学生选修课程"为一相互之间的属性有选修时间不、总课时等；第五步，与此同时画出E-R图，用矩形观点"实体"，用菱形观点"相互之间"，用椭圆形观点"属性"，以可视化的针对对象清晰展示出主体和主体相互之间之相互之间之间相互之间。

04维度建模不同方式及实例剖析

较比 范式建模，维度建模稍为复杂，一些事实表和维度表两块内容主题。

事实表

第五点 看事实表。事实表分三种，一些事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表一般会用有条记录观点某个时间不点经常发生事情件或行为规定 。一些电商业务场景里的订单支付业务，一般会就设计方式方式事务性事实表来其他组织 和存储其他数据。

• 周期性快照事实表在在 条记录描述的与此同时为一实体于一一段时间不内的状态如何或现状，一些某顾客每月的积分余额就仍属 有条仍属 的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表在在 条记录与此同时对某业务流程中经常发生的多个事件的累计记录，一般会是不然不不能更多需求某个流程节点运转效率的统计不能更多需求。

第五点 以为一事务性事实表的部分设计方式变化过程为例来认识介绍一事实表的部分设计方式不同方式：

1. 去选择与其他数据详细分析不能更多需求息息息息密切相关的业务变化过程。"业务变化过程"是指在业务流程里的可拆分的行为规定 事件。一些，电商业务场景下，购物的业务流程中就一些加购、下单、支付、商家发货、现有用户确认收货等业务变化过程。不然们要详细分析销售额，那"支付"确实必选的业务变化过程。

2. 声明粒度。第五点 要尽量去选择最细粒度，精确认详细分析义事实表的每种行所观点的业务含义，以可以可以保障事实表有唯一的灵活性。一些，现有用户一些在为一订单里都购买价格多个商智能家居加盟品，那每种购去买商品确实为一子订单，第五点 一般会去选择将子订单在在声明粒度。

3. 确认详细分析维度。维度是指业务变化变化过程处的外部环境完整信息 ，一些现有用户于一个时间不购去买某个店铺的某个商品，那店铺所属行业发展、商品所在类目等均不需要被观点是维度。

4. 确认详细分析事实，即确认详细分析业务变化过程的度量指标。一些"支付"为一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，一些还一些分摊邮费、折扣金额等指标。

不需要基本说明与此同时，每种其他数据仓库都确认详细分析包括为一不需要多个事实表，事实表是对详细分析主题的度量，它确认详细分析包括了与各维度表息息密切相关糸的外键，并针对对象Join针对对象与维度表关糸。

维度表

维度表与此同时现有用户详细分析其他数据的窗口，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。

维度表的部分设计方式变化过程，原因分为一是四步：

1. 去选择维度。一些要生在于一商品维度表，不然们去选择的维度确实商品维度。

2. 确认详细分析主维表。一些要建商品维度表，那主维表确实源自于业务系统支持 的商品表。

3. 确认详细分析息息密切相关维度表。主维表确认详细分析再然后，一些的息息密切相关维度表确实随之确认详细分析。一些商品维度表的息息密切相关维度表有商品类目表、所属高端品牌表、商品所属行业发展表等。

4. 确认详细分析维度属性。确实属性一般会源自于主维表和息息密切相关维表。第五点 将主维表和息息密切相关维表的属性集成，针对对象所不同属性合并（一些，商品类目表和所属高端品牌表中一些可以稍有属行业发展属性，不然们就不需要对所属行业发展为一属性针对对象合并），再然后将随后得不到的属性放到要生成的维度表里。

另一除了，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模从大部分原则、建模里的常见一些最终解决（一些范式建模里的传递依赖一些最终解决、维度建模里的缓慢改变维一些最终解决等）、数仓分层等针对对象了确认详细分析阐述，欢迎更多关注个推技术实现实践公众号，Get直播回放点击观看！

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