数据仓库：维度建模
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。
数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。
一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。
1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。
事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。
星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。
1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。
雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。
1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。
天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。
二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。
2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。
数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。
2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。
维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。
三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模在数据仓库领域，有两位大师，一位是“数据仓库”之父B i l l I n m o n，一位是数据仓库权威专家R a l p h K im ba l l，两位大师每人都有一本经典著作，I n m o n大师著作《数据仓库》及K im ba l l大师的《数仓工具箱》，两本书也代表了两种不同的数仓建设模式，这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。
今天我们就来聊下这两种建模方式——范式建模和维度建模。
本文开始先简单理解两种建模的核心思想，然后根据一个具体的例子，分别使用这两种建模方式进行建模，大家便会一目了然！一、两种建模思想对于In mo n和K i m ba l l两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难懂的文字，大家读完估计也不会收获太多，所以我根据自己的理解用通俗的语言提炼出最核心的概念。
范式建模范式建模是数仓之父In mo n所倡导的，“数据仓库”这个词就是这位大师所定义的，这种建模方式在范式理论上符合3N F，这里的3N F与O L T P中的3N F还是有点区别的：关系数据库中的3N F是针对具体的业务流程的实体对象关系抽象，而数据仓库的3N F是站在企业角度面向主题的抽象。
I n m o n模型从流程上看是自上而下的，自上而下指的是数据的流向，“上”即数据的上游，“下”即数据的下游，即从分散异构的数据源-> 数据仓库-> 数据集市。
以数据源头为导向，然后一步步探索获取尽量符合预期的数据，因为数据源往往是异构的，所以会更加强调数据的清洗工作，将数据抽取为实体-关系模型，并不强调事实表和维度表的概念。
维度建模K i m b al l模型从流程上看是自下而上的，即从数据集市-> 数据仓库-> 分散异构的数据源。
K i mb a l l是以最终任务为导向，将数据按照目标拆分出不同的表需求，数据会抽取为事实-维度模型，数据源经E T L转化为事实表和维度表导入数据集市，以星型模型或雪花模型等方式构建维度数据仓库，架构体系中，数据集市与数据仓库是紧密结合的，数据集市是数据仓库中一个逻辑上的主题域。
数据仓库技术中的维度建模方法与技巧
数据仓库技术中的维度建模方法与技巧对于数据仓库技术的研究和应用，维度建模一直是一个重要的方面。
它通过将数据以维度和事实的形式组织起来，提供了数据分析和决策支持的能力。
本文将讨论维度建模的基本概念、方法和技巧。
1. 概述维度建模是一种以维度来组织数据的方法。
维度可以理解为数据的分类属性，如时间、地点、产品等。
而事实则是以数字为主的数据，表示某种业务指标。
维度建模通过将维度属性和事实数据关联起来，形成一个多维数据模型。
这个模型可以很好地支持数据分析和查询操作。
2. 维度的设计在维度建模中，维度的设计是至关重要的。
首先，需要确定维度的层次结构，即维度之间的关系和层级。
例如，时间维度可以按年、季度、月份等进行层次划分。
其次，需要考虑维度的属性，即维度的描述信息。
这些属性可以用于筛选和分组数据。
最后，还要考虑维度的范围和粒度，即维度的取值范围和精确度。
维度的设计需要根据具体业务需求和数据特点进行调整和优化。
3. 事实表的设计事实表是维度建模的核心。
它包含了事实数据和与之关联的维度外键。
事实表的设计需要考虑事实的粒度和度量。
事实的粒度指的是事实数据的最小粒度，即每个记录所表示的时间和空间单位。
度量则是对事实数据进行加工和计算的衍生指标。
在事实表的设计过程中，需要考虑事实的粒度和度量的选择，以及与维度的关系和关联方式。
4. 维度建模的技巧在维度建模的实践中，有一些技巧可以帮助提高建模效果和性能。
首先，可以使用维度层次化建模的方法。
这种方法通过划分维度的层次结构，将复杂的数据模型分解为简单的部分，提高了查询和分析的效率。
其次，可以使用维度属性的层次化建模方法。
这种方法通过将维度的属性以层次的形式组织起来，提高了数据的可用性和灵活性。
另外，还可以使用维度表的冗余建模方法。
这种方法通过在维度表中冗余一些信息，避免了多表连接的开销，提高了查询和计算的性能。
5. 维度建模的应用维度建模在实际应用中有广泛的应用领域。
首先，它可以用于业务智能和数据分析。
数仓学习-维度建模
数仓维度建模（如有侵权请联系删除）一、什么是维度建模按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。
将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
二、维度建模的优势和原则1、优势和缺点a) 维度建模是可预测的标准框架。
允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。
b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。
c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。
可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。
较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。
但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。
而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。
另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。
2、维度建模的原则原则1、载入详细的原子数据到维度结构中维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使用模式，当用户想要深入挖掘数据时他们就会遇到障碍。
当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。
原则2、围绕业务流程构建维度模型业务流程是组织执行的活动，它们代表可测量的事件，如下一个订单或做一次结算，业务流程通常会捕获或生成唯一的与某个事件相关的性能指标，这些数据转换成事实后，每个业务流程都用一个原子事实表表示，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一个很好的补充，并不能代替它们。
4种数据仓库建模方法
引言概述在数字化时代，数据成为企业运营和决策的重要驱动力。
为了更好地管理和利用企业数据，很多企业采用数据仓库来集成和存储数据。
数据仓库建模是数据仓库设计的核心环节，它决定了数据在仓库中的组织结构和查询方式。
本文将介绍四种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、实体关系模型、标准化模型以及主题建模。
维度建模维度建模是一种以事实表和维度表作为核心的建模方法。
事实表是存储数值型数据的表，维度表则存储描述性属性的表。
在维度建模中，事实表和维度表通过共享主键来建立关联。
小点详细阐述：1.事实表的设计：事实表应选择合适的粒度，并包含与业务流程相关的度量。
例如，销售事实表可以包含销售额、销售数量等度量。
2.维度表的设计：维度表应包含与业务流程相关的描述性属性，例如时间、产品、地理位置等。
维度应具有层次结构，以便支持多维分析。
3.关系型数据库实现：维度建模通常使用关系型数据库来实现，它通过表和关联键来表示维度和事实之间的关系。
实体关系模型实体关系模型是一种基于关系代数和数据库范式的建模方法。
它通过实体、属性和关系来描述数据的结构。
实体关系模型适用于较复杂的数据仓库场景，其中数据具有多层级和复杂的关系。
小点详细阐述：1.实体的建模：实体是数据仓库中的核心对象，它代表了业务流程中的实际对象。
实体的属性描述了实体的特征。
2.关系的建模：关系描述了实体间的关联和依赖关系。
在实体关系模型中，关系通过外键建立。
3.数据库范式：实体关系模型追求高度的数据规范化，以减少数据冗余和不一致性。
标准化模型标准化模型是一种以消除冗余数据为核心的建模方法。
在标准化模型中，数据被拆分为多个表，并通过关系建立关联。
小点详细阐述：1.数据拆分：标准化模型通过将数据拆分为多个表，将重复的数据存储在一个地方，并通过外键建立关联。
2.数据插入和查询：标准化模型在数据插入和查询时需要进行多表关联操作，对性能有一定影响。
3.适用场景：标准化模型适用于事务性场景，如订单管理、库存管理等。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的多对多关系的设计方法(十)
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的多对多关系的设计方法在数据仓库设计与建模的过程中，维度层级和维度属性的设计是非常重要的一部分。
维度层级是指在维度中的不同层次，而维度属性是指维度中不同的属性值。
在现实世界中，维度层级与维度属性之间存在多对多的关系，本文将介绍一种设计方法来处理这种多对多关系。
1. 概述在数据仓库中，维度层级用于表示数据的层次结构，而维度属性则是描述数据的属性值。
例如，在一个销售数据仓库中，时间维度可以包含年份、季度、月份等不同的层级，而每个层级上的属性可以是具体的日期。
一个多对多关系的例子是，在一个销售数据仓库中，销售事实表与产品维度之间存在多对多关系，即一个销售事实可以对应多个产品，一个产品可以对应多个销售事实。
2. 多对多关系的设计方法为了处理维度层级与维度属性的多对多关系，可以使用事实和维度表之间的关联表来实现。
关联表包含两个外键，一个指向事实表，另一个指向维度表。
在关联表中，可以存储多对多关系的具体映射关系。
首先，需要在维度表中定义维度层级的层次结构。
例如，在产品维度中，可以定义不同的层级，如产品类别、产品类型、具体产品等。
每个层级都有一个唯一的标识符，以便在关联表中使用。
其次，在关联表中添加两个外键字段，一个指向事实表，一个指向维度表。
这样，每个事实记录都可以与多个维度记录相关联，每个维度记录也可以与多个事实记录相关联。
通过关联表，可以存储多对多关系的映射关系。
最后，可以在关联表中添加其他属性，用于描述多对多关系的其他信息。
例如，在销售事实与产品维度的关联表中，可以添加销售数量、销售金额等属性，以便更详细地描述销售事实与产品维度之间的关系。
3. 示例为了更具体地说明多对多关系的设计方法，我们以一个学生成绩数据仓库为例来进行说明。
学生成绩数据仓库包含学生维度、科目维度和成绩事实表。
首先，在学生维度中定义不同层级，如年级、班级和学生。
每个层级都有一个唯一的标识符，例如年级ID、班级ID和学生ID。
数据仓库建模方法总结
数据仓库建模方法总结数据仓库建模是数据仓库构建过程中的重要环节，它决定了数据仓库的数据结构和查询性能。
本文将总结几种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、事实建模和标准化建模，并比较它们的优缺点。
1. 维度建模维度建模是一种常见的数据仓库建模方法，它基于维度表和事实表的概念。
维度表包含描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含与业务过程相关的度量。
维度表和事实表通过共同的键连接起来，形成星型或雪花型的模型。
优点：1) 简单直观：维度建模易于理解和使用，可以快速设计和构建数据仓库。
2) 查询性能高：维度建模的星型结构简化了查询的关联操作，提高了查询性能。
缺点：1) 一对一关系：维度表和事实表之间是一对多的关系，无法处理多对多的关系。
2) 数据冗余：维度表中的属性可能存在冗余，造成数据冗余和一致性问题。
2. 事实建模事实建模是基于主题的数据仓库建模方法，它以业务过程为核心构建事实表，包括维度键和度量。
事实表记录了业务过程发生的事实信息，维度键用于连接事实表和维度表，度量用于度量业务过程的指标。
优点：1) 灵活性高：事实建模能够适应复杂的业务逻辑和多对多的关系。
2) 数据粒度控制：事实表可以根据需要控制数据的粒度，提供灵活的查询和分析能力。
缺点：1) 设计复杂：事实建模的设计复杂度较高，需要考虑多对多的关系和度量的粒度控制。
2) 查询性能相对低：事实建模需要进行多表关联操作，查询性能相对较低。
3. 标准化建模标准化建模是一种将数据仓库模型与关系数据库模型类似的建模方法。
它将数据存储在标准化的表中，通过复杂的关联操作来查询和分析数据。
标准化建模与维度建模和事实建模相比，更适用于小型数据仓库和查询较少的情况。
优点：1) 数据一致性：标准化建模减少了数据冗余，提高了数据一致性。
2) 灵活可扩展：标准化建模可以适应不同的查询需求，支持灵活的查询和分析。
缺点：1) 查询复杂：标准化建模需要进行多表关联和聚合操作，查询复杂度较高。
数据仓库中的维度建模与事实表设计
数据仓库中的维度建模与事实表设计数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间可变的、非易失性的数据存储，用于支持管理决策。
在数据仓库中，维度建模和事实表设计是非常重要的，它们是数据仓库设计的核心。
维度建模是指将数据仓库中的数据组织成一个统一的、易于理解的维度模型，而事实表设计则是指如何将业务过程和指标以一种易于查询和分析的方式存储到数据库中。
在本文中，我们将探讨数据仓库中的维度建模与事实表设计的相关内容。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中维度和事实之间的关系模型。
维度模型由事实表和维度表组成，它们之间存在着一对多的关系。
维度模型是一个简单直观的模型，它将业务过程和指标以一种易于理解的方式组织起来。
1.维度表在维度建模中，维度表是非常重要的，它是用来描述业务对象的表。
维度表通常包含了多个属性字段，每个属性字段描述了业务对象的一个特定属性。
比如，在销售数据中，维度表可能包含了产品、时间、地点等属性字段。
2.事实表事实表是数据仓库中存储业务过程和指标的表，它包含了一个或多个度量字段，度量字段是用来度量业务活动的指标。
事实表和维度表之间通过外键关联起来，事实表中的度量字段通常是和维度表的外键字段关联的。
3.星型模式维度模型通常被称为星型模式，因为它的结构呈现出星型的形状。
在星型模式中，中心的事实表被围绕着多个维度表组织起来，形成了一个星型的结构。
4.雪花模式除了星型模式之外，还有一个常见的维度模型是雪花模式。
在雪花模式中，维度表的层次结构被规范化成多个维度表，这样可以节省存储空间，但也会增加查询复杂度。
5.维度层次维度表中的属性字段通常是按照层次结构组织起来的，比如在时间维度中，可以有年、季度、月、日等层次。
在维度建模中，采用自然层次结构的维度表是非常重要的，它可以帮助用户更加方便地进行查询和分析。
维度建模是数据仓库设计的核心，它可以帮助用户更加方便地理解业务过程和指标。
通过合理的维度建模，可以提高数据仓库的查询性能，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法一般可以分为以下几种：
1. 维度建模：维度建模是一种基于维度模型的建模方法。
它以事实表和维度表为核心，通过定义维度和事实之间的关系来描述数据仓库中的数据。
维度建模的优点是简单直观，易于理解和使用，适合一些小到中等规模的数据仓库。
2. 基于实体关系模型的建模方法：这种建模方法将数据仓库建模看作是一个基于实体关系模型的数据库设计问题。
它使用实体、关系和属性等概念来描述数据仓库中的数据，通过规范化、反规范化等技术来优化数据模型。
这种建模方法适用于复杂的数据仓库，具有很强的灵活性和扩展性。
3. 模式化设计方法：模式化设计是一种基于模式的建模方法，它将数据仓库中的数据分为不同的模式或层次，每个模式或层次都有特定的功能和目的。
模式化设计方法可以使数据仓库更加灵活和可扩展，能够更好地满足用户的需求。
4. 主题建模：主题建模是将数据仓库建模看作是一种主题导向的建模方法。
它以业务主题为核心，将数据仓库中的数据组织成一系列的主题模型，每个主题模型都包含与该主题相关的事实和维度。
主题建模的优点是能够更好地满足用户的查询需求，提供更准确、可理解和可用的数据。
不同的建模方法适用于不同的情况和需求，选择合适的建模方法对于数据仓库的
成功实施和运营非常重要。
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论在数据仓库建模方法论中，有几种常用的建模方法，包括实体关系模型（ERM）、维度建模和多维建模。
这些方法都有各自的优势和适用场景，选用合适的方法可以提高数据仓库的设计和维护效率。
实体关系模型是最早被广泛应用的数据建模方法之一。
它基于实体与属性之间的关系，通过绘制实体与属性之间的联系图来描述数据模型。
实体关系模型适用于复杂的业务场景，能够准确地表示实体之间的关系和属性的特征。
实体关系模型通常使用关系数据库来实现，并支持SQL查询和数据操作。
然而，在处理多维分析等复杂查询时，实体关系模型的性能可能不尽人意。
相对于实体关系模型，维度建模和多维建模更加适用于面向分析的数据仓库设计。
维度建模是一种简化的数据模型方法，以维度为中心，通过绘制实体与维度关系的星型或雪花型图来表示数据模型。
维度建模关注于分析过程中的查询需求，并提供了灵活的查询和聚合能力。
维度建模通常使用关系数据库或NoSQL数据库来存储数据，并支持SQL查询或多维查询语言（如MDX）。
维度建模适用于大部分的数据仓库应用场景，尤其在OLAP领域表现出色。
与维度建模相比，多维建模更加注重多维数据的表示。
多维数据按照事实与维度之间的关系被组织成多维数据立方体。
通过绘制维度与数据立方体之间的关系图来表示数据模型。
多维建模适用于需要进行复杂的多维分析和切片切块操作的场景，具有更高的性能和灵活性。
多维建模通常使用专门的多维数据库来存储数据，并支持多维查询语言（如MDX）。
多维建模在OLAP和数据挖掘领域有广泛应用。
在选择建模方法时，需要根据具体的业务需求、数据特点和查询需求来综合考虑各种因素。
同时，需要考虑数据仓库的规模和维护成本，选择适合的建模方法来保证数据仓库的高效运行和易于维护。
为了确保数据仓库建模的有效性，通常需要进行需求分析、数据建模设计、验证和调整等工作，并与业务部门和技术团队进行充分的沟通和协调。
通过遵循一定的方法论和最佳实践，可以使数据仓库建模更加科学和高效。
数仓建模概念模型
数仓建模概念模型
数仓建模是数据仓库设计的关键阶段之一，它旨在建立一个概念模型，以理解业务需求和数据结构，并为数据仓库的实际构建提供指导。
数仓建模的概念模型主要包括以下几个方面：
1. 实体（Entity）：实体是指在业务领域中具有独立身份和特征的对象，可以是客户、产品、订单等。
在概念模型中，通过实体来表示业务中的重要概念。
2. 属性（Attribute）：属性描述了实体的特征或属性，例如客户实体可以有姓名、年龄、性别等属性。
属性可以是单值的，也可以是多值的。
3. 关系（Relationship）：关系用于描述实体之间的联系和依赖关系。
例如客户实体和订单实体之间存在一对多的关系，一个客户可以有多个订单。
4. 主键（Primary Key）：主键是唯一标识实体的属性，用于确保数据的唯一性和参照完整性。
每个实体都应该有一个主键。
5. 外键（Foreign Key）：外键用于建立实体之间的关联关系。
在概念模型中，外键表示某个实体引用另一个实体的主键，从而建立它们之间的关系。
6. 维度（Dimension）：维度是描述业务过程中的特定方面的属性集合。
例如时间、地理位置等可以作为维度来描述。
7. 度量（Measure）：度量是衡量业务指标的属性，例如销售额、
利润等。
度量通常与维度相关联。
通过对这些概念的建模，数仓建模可以帮助数据仓库项目团队更好地理解业务需求，并将之转化为可操作的数据结构。
概念模型是数据仓库设计的基础，它为后续的物理模型设计和数据仓库实施提供了指导和依据。
数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计
数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计是在建立数据库数据仓库时必不可少的一部分。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的信息系统，旨在帮助企业进行决策支持和数据分析。
在设计数据库数据仓库时，维度建模与事实表设计是两个关键的步骤，本文将对这两个方面进行详细说明。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心环节。
维度是一个用于描述事实的结构属性，是数据仓库中对数据进行分类和归纳的基础。
维度建模的目标是建立一个能够满足业务需求、易于理解和维护的数据模型。
在维度建模中，最常用的方法是星型模型和雪花模型。
星型模型是以一个中心事实表为核心，通过多个维度表与事实表进行关联，形成星型的结构。
而雪花模型则在星型模型的基础上，将某些维度进一步拆分为多个维度表，形成雪花状的结构。
在选择维度建模方法时，需要考虑业务需求和数据结构的复杂性。
星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型适用于复杂的业务场景。
此外，还需要考虑数据的冗余和一致性。
星型模型会产生冗余的数据，但对于查询性能较好；而雪花模型能够减少冗余数据，但对查询性能有一定的影响。
二、事实表设计事实表是数据仓库中最重要的表之一，用于存储与业务过程相关的度量数据。
事实表是一个包含了主键和度量列的表，主键一般由维度表的主键组成，而度量列则包含业务指标的数值，如销售额、订单数量等。
在事实表设计中，需要考虑以下几个方面：1. 选择合适的度量列：度量列是事实表的核心内容，需要根据业务需求选择合适的度量指标。
度量指标应该是可度量、可计算和可聚合的。
2. 定义粒度：粒度是指度量数据的统计单位。
在定义粒度时，需要根据业务需求和数据可用性进行权衡。
较细的粒度可以提供更详细的数据，但会增加查询的复杂性和计算的开销。
3. 设计主键：主键是用于唯一标识每一条记录的列。
在设计主键时，需要考虑唯一性、稳定性和可读性。
4. 建立索引：对于常用的查询字段和条件，可以通过建立索引来提高查询性能。
维度建模的四个阶段
维度建模的四个阶段维度建模是面向数据仓库的一种建模方法，包括四个阶段：需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
本文将逐一介绍这四个阶段的重点内容。
1. 需求分析阶段需求分析是维度建模的第一步，目的是梳理业务需求，识别数据仓库的用户和应用场景。
在此阶段，需要完成以下工作：(1) 确认业务需求在业务需求确定阶段，需求分析人员需要了解业务所涉及的各种因素，包括公司业务流程、客户类型、产品品类、销售渠道、地理位置等。
他们需要收集和整理所有业务问题，直到可以从这些问题中确定关键的业务维度。
(2) 确定数据仓库的目标用户数据仓库的目标用户包括各级管理人员，业务分析师和数据分析人员。
在需求分析阶段，需要明确数据仓库的计划，确定数据仓库的数据结构和查询方式，以及对数据的使用和应用提供支持的用户类型。
(3) 定义数据来源数据来源包括内部和外部数据源。
在需求分析阶段，需要确定这些数据源的可用性、数据质量和数据完整性，并确定数据的组织方式和格式。
2. 概念设计阶段概念设计是维度建模的第二步，目的是创建高层次、抽象的模型，以概括数据仓库所包含的信息。
在此阶段，需要完成以下工作：(1) 定义业务维度和度量业务维度是描述业务内容的主要因素。
业务维度通常包括时间、地理位置、产品、客户等。
度量是对业务维度进行计算和汇总的数值指标，如销售额、消耗量、交易次数等。
(2) 制定业务流程图业务流程图是一种业务结构图。
它通常描述了企业的业务流程，并展示了数据库的设计和继承审核路线。
业务流程图可以支持数据仓库的概念设计，为逻辑设计提供了基础。
(3) 定义数据仓库的结构定义数据仓库的结构可以为逻辑设计提供概念上的数据模型。
结构通常体现了数据的层次结构，包括多维数据、维度、指标、维度等。
3. 逻辑设计阶段逻辑设计是维度建模的第三步，目的是实现精度、准确和清晰的数据模型。
在此阶段，需要完成以下工作：(1) 设计数据模型在逻辑设计阶段，数据模型的设计人员将根据概念模型和需求分析的结果开发数据模型。
数据仓库中的维度建模与星型模型设计
数据仓库中的维度建模与星型模型设计一、维度建模概述维度建模是数据仓库中用于设计和组织数据的一种方法，通过将数据按照业务维度进行组织，可以更好地支持分析和报告需求。
在维度建模中，数据被组织成事实表和维度表，事实表包含度量数据，维度表包含描述数据。
1.事实表事实表是数据仓库中的核心表，包含了业务度量的数据，例如销售额、数量等。
事实表通常与一个或多个维度表关联，以提供上下文和细节信息。
2.维度表维度表包含了描述性数据，用来描述事实表中的度量数据。
维度表通常包含了一些维度属性，例如时间、产品、地点等，这些属性用来对度量数据进行细分和分析。
二、星型模型星型模型是一种常用的维度建模方法，它将事实表置于中心，周围围绕着多个维度表，形成一个星型的结构。
星型模型的设计简单直观，易于理解和查询，适用于大多数数据仓库场景。
1.优点星型模型的设计简单明了，易于维护和扩展。
由于事实表与维度表之间的关联简单明确，查询性能较高。
同时，星型模型也更符合人类的直觉思维，易于业务用户理解和应用。
2.缺点星型模型存在一些缺点，例如维度表冗余数据多、扩展性差等。
此外，星型模型可能无法满足复杂的分析需求，对于一些复杂的数据关系可能不够灵活。
三、星型模型设计步骤设计一个星型模型需要经过一系列步骤，包括需求收集、概念设计、逻辑设计、物理设计等。
每个步骤都需要注意一些关键要点，以确保设计出满足业务需求的数据仓库模型。
1.需求收集在设计星型模型之前，首先需要与业务用户沟通，了解业务需求和数据分析目的。
根据需求收集到的信息，确定需要设计的事实表和维度表。
2.概念设计在概念设计阶段，需要定义事实表和维度表之间的关系，确定维度键和外键。
还需要考虑数据粒度、度量数据和维度属性等内容。
3.逻辑设计在逻辑设计阶段，需要对模型进行细化，定义表的结构、字段和关系。
需要考虑到数据的规范化和冗余，以确保数据的一致性和完整性。
4.物理设计在物理设计阶段，需要根据具体的数据仓库平台和技术选型，将逻辑设计转换为物理模型。
数据库设计中的维度建模与雪花模型
数据库设计中的维度建模与雪花模型在数据库设计中，维度建模与雪花模型是两个重要的概念。
维度建模是一种用于创建数据仓库和数据集市的技术，而雪花模型是维度建模的一种扩展形式。
本文将详细介绍维度建模和雪花模型的概念、优缺点以及使用场景。
## 维度建模维度建模是一种用于组织和存储数据的方法，它主要关注数据的业务维度（如时间、地点、产品和客户）和度量（即数值）。
维度建模的核心概念是将数据按照维度来组织，这样可以使数据变得更易于理解和查询。
在维度建模中，通常将数据分为事实表和维度表。
事实表存储度量的数据，即可度量的数值，例如销售额、访问次数等。
而维度表则存储与事实表相关的维度信息，例如时间、地点、产品和客户等。
维度建模的优点包括：1. 易于理解：维度建模将数据按照业务维度组织，使数据更加直观和易于理解。
2. 灵活查询：维度建模可以支持多维度的数据查询，方便进行多维度分析。
3. 性能高效：维度建模可以通过预聚合技术提高查询性能，加快数据检索速度。
## 雪花模型雪花模型是维度建模的一种扩展形式，它通过进一步分解维度的层级关系来提高数据的存储效率。
在雪花模型中，维度表被进一步分解为多个维度表，形成一颗类似雪花的形态，因此得名雪花模型。
雪花模型的优点包括：1. 存储效率高：雪花模型通过分解维度表来减小数据冗余和存储空间的占用，提高数据存储效率。
2. 数据一致性：雪花模型可以更好地维护维度表之间的层级关系，保证数据一致性和准确性。
3. 灵活性：雪花模型可以根据具体需求进行维度表的分解，使数据更加灵活和可扩展。
然而，雪花模型也存在一些缺点：1. 查询复杂度高：雪花模型的查询涉及到多个维度表，查询语句的编写和执行较为复杂，可能会对性能产生一定的影响。
2. 维护成本增加：由于雪花模型包含多个维度表，对整个模型的维护和管理成本较高，需要更多的精力和资源进行维护。
## 使用场景维度建模和雪花模型在不同的场景中有不同的应用。
维度建模适用于以下场景：1. 数据仓库：维度建模是构建数据仓库的常用方法，可以用于存储和分析大量的历史数据。
维度建模粒度的概念
维度建模粒度的概念
维度建模是一种数据建模的方法，主要用于数据仓库的构建。
在维度建模中，粒度是一个重要的概念，它决定了数据仓库中数据的细化程度。
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度的级别。
简单来说，粒度是指事实表中存储的数据的汇总程度。
如果事实表中存储的是具体的每一笔销售记录，则粒度较小；如果存储的是每种商品的日销售总额的记录，则粒度较大。
选择合适的粒度，可以决定数据仓库的规模，并影响分析查询的计算量。
在数据仓库构建中，通常会分为两层：一层是操作数据存储（ODS），存储粒度较小的细节数据；另一层是数据仓库，在ODS的基础上，存储粒度较大
的汇总数据。
因此，粒度是维度建模中一个重要的概念，它决定了数据仓库中数据的详细程度和汇总程度，进而影响数据分析和查询的效果。
如需更多关于“维度建模粒度”的信息，建议咨询统计学专家或查阅统计学相关书籍。
维度建模 宽表拆分-概述说明以及解释
维度建模宽表拆分-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以参考以下模板：在数据分析和数据仓库领域中，维度建模和宽表拆分是两个非常重要的主题。
维度建模是一种用于设计数据仓库的方法论，它提供了一种简单而灵活的方式来组织和表示业务数据。
而宽表拆分则是一种将宽表按照一定的规则分拆为多个窄表的技术，通过这种方式可以提高数据的查询性能和传输效率。
在本文中，我们将重点介绍维度建模和宽表拆分这两个主题，并探讨它们之间的关系及应用前景。
首先，我们将详细阐述维度建模的定义以及其所具备的优势。
维度建模能够以直观和易懂的方式表达业务数据，并利用维度和事实表之间的关联关系进行高效的查询。
其次，我们将介绍宽表拆分的概念和目的。
宽表拆分是一种将宽表按照特定的维度拆分为多个窄表的技术，通过这种方式可以提高查询性能和数据传输效率。
我们将探讨宽表拆分的定义，并说明其对提高数据处理效率的重要性。
最后，我们将对维度建模和宽表拆分这两个主题进行总结和分析。
我们将讨论它们之间的关系，并展望其在数据分析和数据仓库领域中的应用前景。
维度建模和宽表拆分将为企业提供更高效和灵活的数据分析和决策支持。
通过本文的阅读，读者将可以深入了解维度建模和宽表拆分这两个主题的定义、优势和应用前景，为企业的数据分析和决策提供有力的支持。
希望本文能够为读者在数据领域的学习和实践中提供一定的指导和帮助。
1.2文章结构文章结构：本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分首先对维度建模和宽表拆分的概述进行了介绍，同时明确了本文的目的。
其次，引入了文章的结构，给读者一个整体的把握。
正文部分包括了维度建模和宽表拆分两个主要内容。
在维度建模部分，我们首先对维度建模进行了定义，解释了它在数据分析领域中的重要性。
其次，我们探讨了维度建模的优势，包括其能够简化数据模型、提高查询性能等方面的优势。
在宽表拆分部分，我们明确了宽表拆分的定义，即将一个宽表拆分为多个较窄的表。
维度建模案例
维度建模案例一、引言维度建模是数据仓库设计的一种方法，它将业务过程和数据结构分离，通过对业务过程的分析和抽象，将其转化为维度模型，从而实现对数据的高效查询和分析。
本文将以一个销售数据仓库为例，详细介绍维度建模的相关概念、设计方法和实现步骤。
二、需求分析假设我们需要设计一个销售数据仓库，用于存储公司的销售数据，并支持对销售情况进行查询和分析。
具体要求如下：1. 支持按照时间、地区、产品等多个维度进行查询；2. 支持按照不同级别（年、季度、月份等）进行时间聚合；3. 支持按照不同地区（国家、省份、城市等）进行地理聚合；4. 支持按照不同产品（品牌、型号等）进行产品聚合；5. 支持对销售额、销售量等指标进行统计和比较。
三、概念介绍1. 维度：描述业务过程中的某个方面或特征的属性集合。
例如时间维度包括年份、季度、月份等属性；地区维度包括国家、省份、城市等属性；产品维度包括品牌、型号等属性。
2. 事实：描述业务过程中的某个事件或行为的属性集合。
例如销售事实包括销售额、销售量等属性。
3. 维度模型：通过对业务过程进行分析和抽象，将维度和事实进行组合，形成的数据结构模型。
例如时间维度和销售事实组合形成了时间-销售事实表。
四、设计方法1. 确定维度：根据业务需求，确定需要支持的维度，并确定每个维度需要包含哪些属性。
2. 确定事实：根据业务需求，确定需要支持的事实，并确定每个事实需要包含哪些属性。
3. 设计维度模型：根据维度和事实进行组合，设计出相应的维度模型。
例如时间-销售事实表、地区-销售事实表、产品-销售事实表等。
4. 设计聚合层：为了支持按照不同级别进行聚合查询，需要设计相应的聚合层。
例如按照年份聚合的时间-销售聚合表、按照省份聚合的地区-销售聚合表等。
五、具体实现1. 确定维度根据需求分析，我们确定了三个维度：时间、地区和产品。
时间维度包括年份、季度、月份等属性；地区维度包括国家、省份、城市等属性；产品维度包括品牌、型号等属性。
维度建模和指标体系构建
维度建模和指标体系构建01数仓建模综述数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多：•降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费•提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量•提升质量：优秀的模型设计能够保证数据口径一致，降低bug率数据建模的实现方式有很多，常用的比如ER模型，Data Vault模型等。
目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型，其中典型的代表如星型模型，雪花模型。
一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤：1.业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域2.层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰3.规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范，建立统一的指标体系4.事实表设计：根据单一/复合业务过程确定事实表主题，确定最小粒度5.维度表设计：根据业务确定实体，补充实体属性字段优秀的层次设计可以保证数仓表数量在可控范围内增长，同时保证数据产出流逻辑清晰，便于后期维护和扩展。
良好的规范设计规定了统一的命名规则，保证各个业务过程的实体/指标的完备和唯一性。
02设计原则按照《大数据之路——阿里巴巴大数据实战》，维度建模应该符合以下几个规范1.高内聚，低耦合：从业务流程和数据访问特性两个角度考虑，针对业务粒度相近，业务流程相近的数据应该放在同一个表中（例如广告数仓中通常会把广告的点击/曝光/转化多个业务过程数据放在同一个宽表中），针对经常要在同一个场景下访问的数据，也应该放在同一个表内。
2.公共处理逻辑下沉和单一：公用的逻辑应该封装在底层表中，避免公用逻辑直接暴露给上层，同一个公共逻辑需要收敛，避免在多个地方同时存在3.适当冗余：考虑到mr/rdd计算框架下join运算的资源损耗，可以通过适当冗余字段处理减少join操作4.命名一致/可理解：同一个业务含义的字段命名必须相同，且直观可读。
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作者：XX
数据仓库总体结构
数据存储层次结构
重中之重
错误的建模
设计：以报表为中心 的设计X 数据被重复抽取； 相同的数据，存储 在不同地点； 结局： 相同来源的数据在 不同地报表上数据 不一致； 疲于奔命的查找错 误；
蜘蛛网般的数 据网络
建模：Immon vs kimball
2 1
3
总线结构：避免崩溃的方法
维度
事实1
事实2
事实3
图4-4 总线结构 交易维度 日期维度 客户维度 账户维度 渠道维度 产品维度 月末维度
。 。 。
交易事务事实表
X
X
X
X
X
X
签约事实表
X
X
X
X
账户月余额
X
X
X
.。。。。。
0202
电信
0202133
电信133
3
02
手机银行
0203
电信
0202138
电信138
基本维度设计：机构
可变
固定
大小适度的渐变维度
1:版本号（追溯历史）
2:启用日期 截止日期（追溯历史）
3: 部门 原部门 1+2 、1+2+3 、1+3 、2+3
崩溃！仅仅掌握以上
获得指定机构下各类业务产品在网银渠道B2C的交易额和交易量？ 获得指定机构下各渠道的交易额和交易量？ 给出柜面渠道个人客户信息？
步骤三：典型事实表
日期关键字 1 1 渠道关键字 1 1 产品关键字 1 2 交易额 120.2 142.2 交易量 11 5
月末关键字 1 1
账户关键字 1 1
。。。 1 2
月均余额 120000.2 140892.2
月交易笔数 3 5
步骤三：典型事实表
1000万行的多分列项客户维度表VS 较少分列项的签约事 实表 无法追溯客户状态VS追溯客户状态
步骤三：事实：分类
可加型事实 半加型事实 非数字事实 事实粒度
交易额 占比 某些状态 原子粒度、综合粒度
步骤三：事实表
事务事实表 事务数据 粒度最低 ATM交易事务事实表，产品交易事务事实表 周期快照事实表 综合数据 粒度高 账户月平均余额事实表 周期累计事实表 （较为少见） 事实表粒度？ 一致的粒度
步骤四：维度设计准则
代理关键字 层次结构 一致的粒度 各个属性行唯一，决定性属性值唯一
步骤四：基本维度设计-日期
日期关键字 日历日期 日历日期描述 日历周 日历周描述 月 月描述 1 2 2009-12-11 2009-12-12 2009年12月11日 2009年12月12日 2009W58 2009W58 58周 58周 2009M12 2009M12 12月 12月
Immon观点
Kimball观点
典型的维度模型
客户 产品 账户 日期 签约事实表
交易事务事实表
渠道
星型模型
雪花模型
维度&事实
获得指定机构下各渠道2009年的交易额和交易量？
2009年高新支行ATM交易额
度量
属性
日期 机构 渠道
维度建模步骤
业务分析 决定粒度 定义维度 确定事实
步骤一：需求？
获得指定机构下各类业务产品在网银渠道 B2C的交易额和交易量？ 获得指定机构下各渠道的交易额和交易量？ 给出电话银行移动133渠道个人客户信息？
步骤一：业务分析模型
获得指定签约机构下企业帐户的基金 业务产品在网银渠道，某日的交易额 和交易量？
机构 客户
产品
基金交易周期快照事实
帐户 渠道 日期
步骤二：粒度
粒度？数据综合程度
粒度级别 低-----------高
事实粒度 维度粒度
步骤二：粒度
基金产品交易事实
粒度---日综合 问题：这样可以了吗？ 新的需求:获得指定签约机构下企业帐户的 基金业务产品在网银渠道，某日的交易额 和交易量明细？
不可避免要撞南墙
面对未来不确定性需求,要求对粒度的定义加谨慎
日历季
日历季描述
周末指示符
月末指示符
周日
月日
……
2009Q4
四季度
平日
非月末
5
12
2009Q4
四季度
周日
月末
6
13
基本维度设计：渠道
渠道关键字 一级渠道编码 一级渠道名称 二级渠道编码 二级渠道名称 渠道编码 渠道名称 。。。。 。。
1
02
手机银行
0201
移动
0201135
移动135
2
02
手机银行
日期关键字 1 1 帐户关键字 1 1 客户关键字 1 1 客户状态关键字 1 2 计数 1 -1
净增 ：SUM(计数)
签约：SUM( case - 1 计数)
解约：SUM( case 1 计数)
步骤三：错误粒度事实表
日期关键字 交易金额 1 324 2 234 交易笔数 3 4 本年累计金额 3456667 5677875