今年年初，2022年个推T手机怎么投屏到电脑上echDay"治手机怎么投屏到电脑上数训练营"系列直播课第五期圆满举办。个推资深大表现数据研发工程师为朋友们深入浅出地选定内容介绍了表现数据仓库的前世今生若是表现数据建模的常用方式相对会 。

本文对"治数训练营"第五期《表现数据仓库与维度建模》的干货专业内容 实施了总结，若是也挑选了直播关于 精彩提问都做Q&A梳理，带朋友们一起学习 回顾首期课程。

01表现数据仓库快速入门

表现数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，从大表现数据从业者绕不开的这确实概念。"表现数据仓库之父"Bill Inmon最早给出 给出 数仓的概念，向媒体"表现数据仓库是这确实面向主题的、集成的、也很稳定的、反映辉煌历史大变化的表现数据集合，用于都支持管理决策"。

若是，大表现数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓实施了定义："表现数据仓库是这确实将源系统其功能表现数据抽取、清洗、规格化，以后提交到维度表现数据存储的系统其功能，为决策的制定直接提供查询和分析及其功能的支撑和成功完成"。

Bill Inmon对数仓的定义手机怎么投屏到电脑上更强调整体而言特性，Ralph Kimball之类 从实施流程整体而言而言来定义数仓。不论在哪定义，他们就能从中看见了了型企业建设中表现数据仓库的意义重大。型企业实施建设中数仓，若是需要更多将分散在各业务系统其功能的表现数据实施集中化管理，打破表现数据孤岛；需要更多为后续高效分析及和应用表现数据，实施大表现数据赋能业务发展中奠定基本框架。

02数仓建设中与表现数据建模

向媒体是，型企业该如何建设中表现数据仓库？该如何建设中这确实贴合业务无法潜在需求的、高效、稳定、好采用三过表现数据仓库？那之类 需要更多作出决定表现数据模型的选择放弃和表现数据建模的需要更多是最终解决。

"表现数据建模"是指对实体若是实体和实体关于 的关于 实施表现数据化描述和抽象的时间过程。"表现数据模型"，之类 指协助组织和存储表现数据的方式相对会 。

目前仍然主流的表现数据建模方式相对会 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给出 给出 ，指站着型企业整体而言而言面向主题的抽象，他们主要主要原因数数实施E-R实体关于 模型将事物抽象为"实体""属性""关于 "，来向媒体事物和事件关于 。范式建模并非实施某个选定内容业务流程中实体对象关于 的抽象，它需要更多建模人员全面地、整体而言地深度选定内容介绍型企业的业务和表现数据，若是实施周期长，对建模人员的决策能力 给出 给出 也也很高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball给出 给出 ，主张从分析及决策的无法潜在需求出发构建模型，为分析及无法潜在需求专业服务。向媒体它重点关注中该如何实施户更快速地成功完成表现分析及及，若是保有较真正好大规模复杂查询的响应性能。相比而对范式建模，维度建模建设中周期短，都支持敏捷迭代，主要主要原因数数就能对数仓架构都做多复杂的采用三造型 。

在构建数仓时，他们要就能选定选定内容的表现分析及及场景和业务再处理系统其功能来选择放弃相关事件的表现数据建模方式相对会 。需要更多是，就OLTP系统其功能（On-line Transaction Processing：联机事务再处理）而对，若是其主要主要原因是面向随机读写的表现数据操作中，关注中事务的再处理，向媒体他们独家推荐实施OLTP系统其功能及传统方式表现数据库的型企业实施范式建模的方式相对会 来采用三造型 表现数据模型，以需要更多是最终解决在事务再处理之中表现数据冗余在某致性需要更多是最终解决。而OLAP系统其功能（On-line Analytical Processing ：联机分析及再处理）面向批量读写表现数据的操作中，关注中中事务再处理一致性，主要主要原因是关注中表现数据的整合若从大表现数据查询和再处理之中性能，向媒体主要主要原因数数采用三维度建模的方式相对会 。

选定内容该如何实施范式建模和维度建模呢？他们两者结合案例先后 整体而言而言。

03范式建模方式相对会 及实例剖析

先要整体而言而言范式建模的有时时间过程。

在实施范式建模时，他们有时要遵从各不各不相各不相同规范给出 给出 采用三造型 出合理的模型，确实各不各不相各不相同规范给出 给出 那之类 "范式"。目前仍然大行业中存之类 范式、二范式、三范式等各不各不相各不相同模型建设中规范。越高的范式带来震撼的表现数据库冗余越小，确实在表现数据计算多个方面会更复杂。型企业主要主要原因数采用三三范式建模，在无法保证灵活度若是表现数据计算减减慢若是，降低表现数据再处理的复杂度。

范式建模的时间过程需要更多被拆解为以上四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体关于 的关于

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R关于 图

需要更多是，他们要实施范式建模的利用采用三造型 某课程系统其功能其功能的表现数据模型。

系统其功能其功能主要主要原因常用管理某该校 中学生、该校 和课程等关于表现数据，涉及课程选修、考试名次、中学生授课、该校 班级等多个方面。若是们先要要梳理出实体，为中学生、课程、该校 、班级；多个方面梳理出实体关于 的关于 ，别的中学生讲授课程、该校 选修课程、该校 隶属班级等；以后要罗列出各实体和关于 的属性，需要更多是"该校 "这确实实体的属性有姓名、性别、年龄等，"该校 选修课程"这确实关于 的属性有选修没能时间、总课时等；第五步，之类 画出E-R图，用矩形向媒体"实体"，用菱形向媒体"关于 "，用椭圆形向媒体"属性"，以可视化的利用清晰展示出主体和主体关于 的关于 。

04维度建模方式相对会 及实例剖析

相比而对范式建模，维度建模稍为复杂，别小事 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，别小事 务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表主要主要原因数数用那条记录向媒体某个没能时间点会发生小事 件或行为实施。需要更多是电商业务场景之中订单支付业务，主要主要原因数数就采用三事务性事实表来协助组织和存储表现数据。

• 周期性快照事实表之类 条记录描述的之类 这确实实体在某一段没能时间内的处于或现状，需要更多是某顾客每月的积分余额就仍属 那条仍属 的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表之类 条记录之类 对某业务流程中会发生的多个事件的累计记录，主要主要原因数数是只是 无法潜在需求某个流程节点运转效率的统计无法潜在需求。

他们以这确实事务性事实表的采用三造型 时间过程为例来深度选定内容介绍事实表的采用三造型 方式相对会 ：

1. 选择放弃与表现分析及及无法潜在需求关于的业务时间过程。"业务时间过程"是指在业务流程之中可拆分的行为实施事件。需要更多是，电商业务场景下，购物的业务流程中就别的加购、下单、支付、商家发货、终端用户选定收货等业务时间过程。若是们要分析及销售额，那"支付"那之类 必选的业务时间过程。

2. 声明粒度。他们要尽量选择放弃最细粒度，精选定内容义事实表的每一行所向媒体的业务含义，以无法保证事实表有唯一的灵活性。需要更多是，终端用户向媒体时在某确实订单里头准手机怎么投屏到电脑上备购买多个商品，那每一购再买商品那之类 这确实子订单，他们主要主要原因数数选择放弃将子订单做为声明粒度。

3. 选定内容维度。维度是指业务时间时间过程处的整体而言环境完整信息 ，需要更多是终端用户在某个没能时间购再买某个店铺的某个商品，那店铺所属大行业、商品所在类目等均需要更多被向媒体是维度。

4. 选定内容事实，即选定内容业务时间过程的度量指标。需要更多是"支付"这确实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，向媒体是还别的分摊邮费、折扣金额等指标。

需要更多充分说明之类 ，每一表现数据仓库都同时这确实需要更多多个事实表，事实表是对分析及主题的度量，它同时了与各维度表相关事件于 的外键，并实施Join利用与维度表关于 。

维度表

维度表之类 终端用户分析及表现数据的窗口，记录了事实表中关于事务、事件的属性及属性含义。

维度表的采用三造型 时间过程，主要主要原因分为以上四步：

1. 选择放弃维度。需要更多是要生成这确实商品维度表，若是们选择放弃的维度那之类 商品维度。

2. 选定内容主维表。需要更多是要建商品维度表，那主维表那之类 源自于业务系统其功能的商品表。

3. 选定内容关于维度表。主维表选定内容以后，需要更多是的关于维度表那之类 随之选定内容。需要更多是商品维度表的关于维度表有商品类目表、所属知名品牌表、商品所属大行业表等。

4. 选定内容维度属性。确实属性主要主要原因数数源自于主维表和关于维表。他们将主维表和关于维表的属性集成，实施各不相同属性合并（需要更多是，商品类目表和所属知名品牌表中向媒体是就能略有属大行业属性，若是们就需要更多对所属大行业这确实属性实施合并），以后将没能认可的属性放到要生成的维度表里。

若是，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的有时原则、建模之中常见需要更多是最终解决（需要更多是范式建模之中传递依赖需要更多是最终解决、维度建模之中缓慢大变化维需要更多是最终解决等）、数仓分层等实施了选定内容阐述，欢迎关注中个推核心技术实践公众号，Get直播回放完整视频！

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