媒手机克隆体报道 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第四期圆满举办。个推资深大最终数据研发工程师为你们深入浅出地了解了最终数据仓库的前世今生之中之中之中 最终数据建模的所用通过。

本文对"治数训练营"第四期《最终数据仓库与维度建模》的干货性内容多种手机克隆途径了总结，之中之中之中 也挑选了直播群体之间精彩提问做的Q&A梳理，带你们一起做回顾首期课程。

01最终数据仓库快速入门

最终数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，也是最终数据从业者绕不开的几个概念。"最终数据仓库之父"Bill Inmon最早选定实际首次提出 数仓的概念，他称"最终数据仓库是几个面向主题的、集成的、比较稳定的、反映的历显著变化的最终数据集合，用于不支持管理决策"。

之中之中之中 ，大最终数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓多种途径了定义："最终数据仓库是几个将源软件系统最终数据抽取、清洗、规格化，直到提交到维度最终数据存储的软件系统，为决策的制定提供完整查询和分析及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感觉特性，Ralph Kimball不仅如此从多种途径流程角度看来定义数仓。何时何地 是谁定义，你们是总能从中看见民营企业建设中最终数据仓库的意义重大。民营企业多种途径建设中数仓，之中之中之中 也一般会 数数还会需要以将分散在各业务软件系统的最终数据多种途径集中化管理，打破最终数据孤岛；也一般会 数数还会需要以为后续高效分析及和应用最终数据，多种途径大最终数据赋能业务发展方面 奠定理念基础。

02数仓建设中与最终数据建模

最好的，民营企业如何才能建设中最终数据仓库？如何才能建设中几个贴合业务完全主要需求的、高效、稳定、好设计方式它 最终数据仓库？只有也一般会 数数还会需要最后决定最终数据模型的选择通过 和最终数据建模的核心针对个人。

"最终数据建模"是指对实体之中之中之中 实体和实体群体之群体之间群体之间多种途径最终数据化描述和抽象的过程所。"最终数据模型"，不仅如此指组织一和存储最终数据的通过。

当前主流的最终数据建模通过有两种，依次是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon选定实际首次提出 ，指站到民营企业角度看面向主题的抽象，你们之中一般会 不 多种途径E-R实体群体之间模型将事物抽象为"实体""属性""群体之间"，来他称事物和事件关系针对个人。范式建模并非多种途径某个详细业务流程中实体对象群体之间的抽象，它也一般会 数数还会需要建模人员全面地、整体感觉地深度了解民营企业的业务和最终数据，之中之中之中 多种途径周期长，对建模人员的综合能力选定实际首次提出 也比比较。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball选定实际首次提出 ，主张从分析及决策的完全主要需求出发构建模型，为分析及完全主要需求体验服务。最好的它重点关注中如何才能多种途径户更快速地最终最终结果完成最终分析及及，之中之中之中 保持良好较最好也是规模复杂查询的响应性能。比起范式建模，维度建模建设中周期短，不支持敏捷迭代，一般会 不 一般会 数数还会对数仓架构做的多复杂的风格设计方式。

在构建数仓时，你们是要选定实际详细的最终分析及及场景和业务处理方法软件系统来选择通过 相关事件的最终数据建模通过。一般会 数数还会需要，就OLTP软件系统（On-line Transaction Processing：联机事务处理方法）事实上，主要详细包括在于在于其主要详细包括是面向随机读写的最终数据灵活操作，关注中事务的处理方法，最好的你们是推荐三多种途径OLTP软件系统及手机克隆传统式最终数据库的民营企业多种途径范式建模的通到来风格设计方式最终数据模型，以核心针对个人在事务处理方法之中最终数据冗余的一致性核心针对个人。而OLAP软件系统（On-line Analytical Processing ：联机分析及处理方法）面向批量读写最终数据的灵活操作，关注中中事务处理方法一致性，主要详细包括是关注中最终数据的整合之中之中之中 大最终数据查询和处理方法之中性能，最好的一般会 不 设计方式方式维度建模的通过。

详细如何才能多种途径范式建模和维度建模呢？你们是两者结合案例依次角度看看。

03范式建模通过及实例剖析

先要角度看看范式建模的一般会 数数过程所。

在多种途径范式建模时，你们的一般会 要遵从相相同规范选定实际首次提出 风格设计方式出合理的模型，可是 相相同规范选定实际首次提出 只有"范式"。当前大行业中存之中一范式、二范式、三范式等相相同模型建设中规范。越高的范式带来影响的最终数据库冗余越小，可是 在最终数据计算层面会更复杂。民营企业一般会 不 设计方式方式三范式建模，在保障灵活度之中之中之中 最终数据计算速度很快的之中之中之中 ，降低最终数据处理方法的复杂度。

范式建模的过程所也一般会 数数还会需要以被拆解为下列四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体群体之群体之间群体之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R群体之间图

一般会 数数还会需要，你们是要多种途径范式建模的多种途径风格设计方式某课程管理软件系统的最终数据模型。

该软件系统主要详细包括所用管理某小学同学、小学和课程等相关事件系最终数据，涉及课程选修、考试最终成绩、同学授课、小学班级等层面。你不 们先要要梳理出实体，为同学、课程、小学、班级；层面梳理出实体群体之群体之间群体之间，之中之中 同学讲授课程、小学选修课程、小学隶属班级等；直到要罗列出各实体和群体之间的属性，一般会 数数还会需要"小学"几个实体的属性有姓名、性别、年龄等，"小学选修课程"几个群体之间的属性有选修时间里、总课时等；第四步，不仅如此画出E-R图，用矩形他称"实体"，用菱形他称"群体之间"，用椭圆形他称"属性"，以可视化的多种途径清晰展示出主体和主体群体之群体之间群体之间。

04维度建模通过及实例剖析

比起范式建模，维度建模稍为复杂，之中之中 事实表和维度表两块性内容。

事实表

先要看事实表。事实表分三种，之中之中 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 不 用几条记录他称某个时间里点经常发生之事件或行为实施。一般会 数数还会需要电商业务场景之中订单支付业务，一般会 不 就设计方式方式事务性事实表来组织一和存储最终数据。

• 周期性快照事实表之中几条记录描述的不仅如此几个实体的一一段时间里内的稳定状态或现状，一般会 数数还会需要某顾客每月的积分余额就不属的几条不属于的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表之中几条记录不仅如此对某业务流程中经常发生的多个事件的累计记录，一般会 不 为了自己了自己完全主要需求某个流程节点运转效率的统计完全主要需求。

你们是以几个事务性事实表的风格设计方式过程所为例来深度了解事实表的风格设计方式通过：

1. 选择通过 与最终分析及及完全主要需求相关事件系的业务过程所。"业务过程所"是指在业务流程之中可拆分的行为实施事件。一般会 数数还会需要，电商业务场景下，购物的业务流程中就之中之中 加购、下单、支付、商家发货、从用户 选定收货等业务过程所。你不 们要分析及销售额，那"支付"只有必选的业务过程所。

2. 声明粒度。你们是要尽量选择通过 最细粒度，精详细义事实表的每每一个人人行所他称的业务含义，以保障事实表有唯一的灵活性。一般会 数数还会需要，从用户 最好的在几个订单里都再购买多个商品，那每每一个人人个人再购买一商品只有几个子订单，你们之中一般会 不 选择通过 将子订单也是声明粒度。

3. 详细维度。维度是指业务过程所所处的人文环境 相关事件信息，一般会 数数还会需要从用户 的一个时间里再购买一某个店铺的某个商品，那店铺所属大行业、商品所在类目等均也一般会 数数还会需要以被他称是维度。

4. 详细事实，即详细业务过程所的度量指标。一般会 数数还会需要"支付"几个业务过程所的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，最好的还之中之中 分摊邮费、折扣金额等指标。

也一般会 数数还会需要一般会 不仅如此，每每一个人人个人最终数据仓库都详细包括几个也一般会 数数还会需要多个事实表，事实表是对分析及主题的度量，它详细包括了与各维度表相关事件系系针对个人的外键，并多种途径Join多种途径与维度表关系针对个人。

维度表

维度表不仅如此从用户 分析及最终数据的窗口，记录了事实表中相关事件系事务、事件的属性及属性含义。

维度表的风格设计方式过程所，主要详细包括分为下列四步：

1. 选择通过 维度。一般会 数数还会需要要生成几个商品维度表，你不 们选择通过 的维度只有商品维度。

2. 详细主维表。一般会 数数还会需要要建商品维度表，那主维表只有来于 于业务软件系统的商品表。

3. 详细相关事件系维度表。主维表详细直到，一般会 数数还会需要的相关事件系维度表只有随之详细。一般会 数数还会需要商品维度表的相关事件系维度表有商品类目表、所属品牌中表、商品所属大行业表等。

4. 详细维度属性。可是 属性一般会 不 来于 于主维表和相关事件系维表。你们是将主维表和相关事件系维表的属性集成，多种途径相同属性合并（一般会 数数还会需要，商品类目表和所属品牌中表中最好的总能唯一属大行业属性，你不 们就也一般会 数数还会需要以对所属大行业几个属性多种途径合并），直到将最终最终结果拿到的属性放到要生成的维度表里。

之中之中之中 ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的一般会 数数原则、建模之中常见核心针对个人（一般会 数数还会需要范式建模之中传递依赖核心针对个人、维度建模之中缓慢显著变化维核心针对个人等）、数仓分层等多种途径了详细阐述，欢迎关注中个推相关事件技术实践公众号，Get直播回放视屏 ！

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