日前  ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第三则则期圆满举办。个推资深大数据结果研发工程师为朋友们深入浅出地特别介绍了数据结果仓库的前世今生由于数据结果建模的使用不同方式。

本文对"治数训练营"第三则则期《数据结果仓库与维度建模》的干货所有内容展开了总结 ，由于也挑选了直播间的精彩提问我做Q&A梳理 ，带朋友们和一 起回顾首期课程。

01数据结果仓库快速入门

数据结果仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓" ，是大数据结果从业者绕不开的有个概念。"数据结果仓库之父"Bill Inmon最早首次提出首次提出数仓的概念  ，由于"数据结果仓库是有个面向主题的、集成的、十分稳定的、反映便是历史发生发生改变的数据结果集合  ，用于部分支持管理决策"。

由于 ，大数据结果架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中  ，也对数仓展开了定义："数据结果仓库是有个将源该系统数据结果抽取、清洗、规格化 ，时候 提交到维度数据结果存储的该系统 ，为决策的制定都想提供查询和综合分析其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性 特性  ，Ralph Kimball由于 从展开流程整体性 性 来定义数仓。总之哪一定义  ，当朋友们总会从中看见了了企业所项目建设数据结果仓库的意义重大。企业所展开项目建设数仓 ，由于都想将分散在各业务该系统的数据结果展开集中化管理  ，打破数据结果孤岛；都想为后续高效综合分析和应用数据结果 ，展开大数据结果赋能业务发展中奠定做基础。

02数仓项目建设与数据结果建模

如此  ，企业所如何才能项目建设数据结果仓库？如何才能项目建设有个贴合业务各种消费需求的、高效、稳定、好设计于数据结果仓库？具和一 都想重要决定数据结果模型的不选择和数据结果建模的核心解决目前。

"数据结果建模"是指对实体由于实体和实体间是大间的展开数据结果化描述和抽象的整个过程。"数据结果模型" ，由于 指有关组织和存储数据结果的不同方式。

到目前主流的数据结果建模不同方式有两种  ，分列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  ，指就站企业所整体性 性 面向主题的抽象  ，当朋友们二是展开E-R实体间的模型将事物抽象为"实体""属性""间的"  ，来由于事物和事件重要关系。范式建模并非展开某个明确的内容业务流程中实体对象间是大抽象  ，它都想建模人员全面地、整体性 地都想特别介绍企业所的业务和数据结果  ，由于展开周期长 ，对建模人员的各种技术能力首次提出首次提出首次提出也十分高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball首次提出首次提出  ，主张从综合分析决策的各种消费需求出发构建模型 ，为综合分析各种消费需求服务方面 。由于它重点关注更多如何才能展开户更快速地最终最终结果完成数据结果综合分析  ，由于始终保持较有好大规模复杂查询的响应性能。较于范式建模  ，维度建模项目建设周期短 ，部分支持敏捷迭代  ，二是由于会带来对数仓架构我做多复杂的设计搭配。

在构建数仓时  ，当当朋友们参照 明确的内容的数据结果综合分析场景和业务处理方法该系统来不选择有关的数据结果建模不同方式。那就 ，就OLTP该系统（On-line Transaction Processing：联机事务处理方法）诚然  ，由于其二是是面向随机读写的数据结果操作需要不同方式  ，关注更多事务的处理方法  ，由于当朋友们推荐一 展开OLTP该系统及传统形式数据结果库的企业所展开范式建模的不同方式来设计搭配数据结果模型  ，以核心解决目前在事务处理方法中所数据结果冗余和一 致性核心解决目前。而OLAP该系统（On-line Analytical Processing ：联机综合分析处理方法）面向批量读写数据结果的操作需要不同方式 ，关注更多更多事务处理方法一致性  ，二是是关注更一般会据结果的整合由于大数据结果查询和处理方法中所性能  ，由于二是设计维度建模的不同方式。

明确的内容如何才能展开范式建模和维度建模呢？当朋友们有机结合案例分列整体性 性 。

03范式建模不同方式及实例剖析

其次整体性 性 范式建模的常会整个过程。

在展开范式建模时  ，当朋友们常会要遵从千差万别的规范首次提出首次提出首次提出设计搭配出合理的模型  ，虽然千差万别的规范首次提出首次提出首次提出具和一 "范式"。到目前行业发展中存具具和一 范式、二范式、三范式等千差万别的模型项目建设规范。越高的范式带来冲击的数据结果库冗余越小  ，虽然在数据结果计算诸多方面会更复杂。企业所二是设计三范式建模 ，在基本保证灵活度由于数据结果计算加速的由于 ，降低数据结果处理方法的复杂度。

范式建模的整个过程都想被拆解为以内 四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体间是大间的

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R间的图

那就 ，当当朋友们展开范式建模的需要不同方式 设计搭配某课程管理该系统的数据结果模型。

该该系统二使使用管理某学生家长 老师学生家长 、学生家长 老师和课程等可能有关数据结果 ，涉及课程选修、考试成绩提升、学生家长 授课、学生家长 老师班级等诸多方面。都想当朋友们其次要梳理出实体 ，为学生家长 、课程、学生家长 老师、班级；诸多方面梳理出实体间是大间的  ，因为 学生家长 讲授课程、学生家长 老师选修课程、学生家长 老师隶属班级等；时候 要罗列出各实体和间是大属性  ，那就"学生家长 老师"有个实体的属性有姓名、性别、年龄等  ，"学生家长 老师选修课程"有个间是大属性有选修时间时间间、总课时等；第三则步 ，由于 画出E-R图  ，用矩形由于"实体"  ，用菱形由于"间的" ，用椭圆形由于"属性"  ，以可视化的需要不同方式 清晰展示出主体和主体间是大间的。

04维度建模不同方式及实例剖析

较于范式建模  ，维度建模稍为复杂 ，因为 事实表和维度表两块所有内容。

事实表

其次看事实表。事实表分三种  ，因为 事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表二使用这条记录由于某个时间时间间点其发生之事件或行为相对比。那就电商业务场景中所订单支付业务  ，二是就设计事务性事实表来有关组织和存储数据结果。

• 周期性快照事实表具具和一 条记录描述的由于 有个实体和一 一段时间时间间内的稳定状态或现状 ，那就某顾客每月的积分余额就仍属 这条仍属 的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表具具和一 条记录由于 对某业务流程中其发生的多个事件的累计记录 ，二是为此此各种各种消费需求某个流程节点运转效率的统计各种消费需求。

当朋友们以有个事务性事实表的设计搭配整个过程为例来都想特别介绍事实表的设计搭配不同方式：

1. 不选择与数据结果综合分析各种消费需求可能有关的业务整个过程。"业务整个过程"是指在业务流程中所可拆分的行为相对比事件。那就  ，电商业务场景下  ，购物的业务流程中就因为 加购、下单、支付、商家发货、所有用户明确便是收货等业务整个过程。都想当当朋友们综合分析销售额  ，那"支付"具和一 必选的业务整个过程。

2. 声明粒度。当当朋友们尽量不选择最细粒度  ，精明确的内容义事实表的每个区域行所由于的业务含义  ，以基本保证事实表有最多的灵活性。那就  ，所有用户如此 在有个订单里边选择购买多个商品  ，那每个区域购再买商品具和一 有个子订单  ，当朋友们二是不选择将子订单身为声明粒度。

3. 明确的内容维度。维度是指业务整个整个过程处的内部环境数据信息 ，那就所有用户和一 个时间时间间购再买某个店铺的某个商品  ，那店铺所属行业发展、商品所在类目等均都想被由于是维度。

4. 明确的内容事实  ，即明确的内容业务整个过程的度量指标。那就"支付"有个业务整个过程的度量指标为支付金额  ，更复杂的电商业务场景下  ，如此 还因为 分摊邮费、折扣金额等指标。

都想证明由于 ，每个区域数据结果仓库都涵盖有个都想多个事实表  ，事实表是对综合分析主题的度量  ，它涵盖了与各维度表相重要关系的外键  ，并展开Join需要不同方式 与维度表重要关系。

维度表

维度表由于 所有用户综合分析数据结果的窗口 ，记录了事实表中可能有关事务、事件的属性及属性含义。

维度表的设计搭配整个过程  ，二是分为以内 四步：

1. 不选择维度。那就要生成有个商品维度表  ，都想当朋友们不选择的维度具和一 商品维度。

2. 明确的内容主维表。那就要建商品维度表 ，那主维表具和一 图片频道于业务该系统的商品表。

3. 明确的内容可能有关维度表。主维表明确的内容时候  ，那就的可能有关维度表具和一 随之明确的内容。那就商品维度表的可能有关维度表有商品类目表、所属品牌产品表、商品所属行业发展表等。

4. 明确的内容维度属性。虽然属性二是图片频道于主维表和可能有关维表。当朋友们将主维表和可能有关维表的属性集成  ，展开千差万别属性合并（那就  ，商品类目表和所属品牌产品表中如此 总会稍有提升提升属行业发展属性  ，都想当朋友们就都想对所属行业发展有个属性展开合并）  ，时候 将最终最终结果受到的属性放到要生成的维度表里。

由于  ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的常会原则、建模中所常见核心解决目前（那就范式建模中所传递依赖核心解决目前、维度建模中所缓慢发生发生改变维核心解决目前等）、数仓分层等展开了明确的内容阐述 ，欢迎关注更多个推各种技术实践公众号 ，Get直播回放小视频！

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