数据仓库建模
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。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(四)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则随着信息技术的发展，数据的规模越来越大，对于企业来说，如何更好地管理和利用这些数据成为了一个重要的课题。
数据仓库作为一种专门用于存储和分析大量数据的系统，扮演着关键角色。
而数据仓库的设计与建模则是构建一个高效、可靠的数据仓库的核心。
一、事实表的设计原则事实表是数据仓库中存储实际事务和业务过程中的重要信息的表格。
在设计事实表时，需要考虑以下原则：1. 粒度：事实表的粒度应该是我们分析的最小维度，也就是不可再分割的最小数据单元。
例如，如果我们要统计一个商店的每日销售额，那么事实表的粒度就是每日，而不是每小时或每分钟。
2. 正交性：不同的事实应该是正交的，也就是说，一个事实在不同的维度下应该是独立的。
例如，在一个销售事实表中，销售额和销售数量是两个正交的事实，它们可以在不同的维度下进行分析。
3. 简洁性：事实表应该是简洁的，不应该包含重复的数据。
重复的数据会增加存储空间和查询时间，并降低数据仓库的性能。
4. 可测量性：事实表的数据应该是可测量的，也就是说，我们应该能够对事实表中的数据进行加、减、乘、除等运算，以便进行更复杂的分析。
二、维度表的设计原则维度表用于描述事实表中的各种维度，例如时间、地点、产品等。
在设计维度表时，需要考虑以下原则：1. 唯一性：维度表中的每个维度应该是唯一的，并且应该具有明确的标识符。
例如，在一个时间维度表中，每个日期应该有唯一的标识符，并且可以通过这个标识符进行关联。
2. 层级性：维度表中的维度应该具有层级结构。
例如，在一个地点维度表中，可以有国家、省份、城市等不同的层级。
3. 描述性：维度表中的维度应该具有足够的描述性信息，以便于用户理解和分析数据。
例如，在一个产品维度表中，可以包含产品名称、产品描述、产品类别等信息。
4. 可变性：维度表中的维度数据应该是可变的，可以根据业务需求进行更新。
例如，如果一个产品的价格发生变化，我们应该能够更新维度表中的价格信息。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
数据仓库建模
数据仓库建模数据仓库建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库进行设计和构建的过程。
它包括数据仓库的架构设计、数据模型设计、ETL（提取、转换和加载）流程设计等方面。
以下是关于数据仓库建模的详细介绍。
1. 数据仓库架构设计：数据仓库架构设计是数据仓库建模的第一步，它确定了数据仓库的整体结构和组织方式。
常见的数据仓库架构包括星型模型、雪花模型和星座模型等。
在架构设计中，需要考虑数据仓库的数据来源、数据存储方式、数据访问方式等因素，以确保数据仓库的高效性和可扩展性。
2. 数据模型设计：数据模型设计是数据仓库建模的核心环节，它定义了数据仓库中的数据结构和关系。
常用的数据模型包括维度模型和事实模型。
维度模型主要用于描述业务维度和维度之间的关系，而事实模型主要用于描述业务事实和事实之间的关系。
在数据模型设计中，需要根据具体业务需求，确定维度和事实的属性，并建立它们之间的关联关系。
3. ETL流程设计：ETL流程设计是数据仓库建模的关键环节，它负责将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中。
ETL流程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
在ETL流程设计中，需要考虑数据抽取的频率、数据清洗的规则、数据转换的逻辑和数据加载的方式等因素，以确保数据仓库中的数据质量和一致性。
4. 数据仓库建模工具：数据仓库建模通常使用一些专业的建模工具，如PowerDesigner、ERwin等。
这些工具提供了丰富的建模功能，可以帮助数据仓库建模人员快速设计和构建数据仓库。
在使用建模工具时，需要熟悉工具的操作流程和功能，以提高建模效率和质量。
5. 数据仓库建模的最佳实践：在进行数据仓库建模时，需要遵循一些最佳实践，以确保数据仓库的高效性和可维护性。
首先，需要与业务人员紧密合作，深入了解业务需求和数据分析目标，以确保数据仓库的建模结果能够准确满足业务需求。
其次，需要遵循一致性和标准化的建模规范，以确保数据仓库中的数据结构和关系的一致性和可理解性。
数据库建模技术方案
数据库建模技术方案1.引言1.1 概述数据库建模技术是指通过对现实世界中的数据进行抽象和建模，设计出数据库的结构和关系，以实现数据的存储、管理和处理。
在信息化时代，数据库建模技术成为了一项基础而重要的工作，对于实现企业数据化管理和决策支持具有重要意义。
本文将从数据库建模技术的概述、方案以及未来发展等方面进行详细介绍和分析。
在进行数据库建模时，需考虑到数据的实体、属性、关系等因素，以及数据之间的联系和约束关系。
通过对现实世界的实体进行建模，我们可以将数据划分为不同的实体集合，并定义实体的属性和关系。
通过这样的抽象和建模工作，数据的结构和关系得以清晰地展示出来，为实现高效的数据管理和应用提供了基础。
数据库建模技术方案的选择与设计是数据库建模过程中的重要环节。
不同的数据库建模技术方案适用于不同的场景和需求。
常见的数据库建模技术方案包括关系模型、层次模型、网络模型等。
关系模型是最为常见和广泛应用的数据库建模技术方案，通过表格的形式展现数据之间的关系，具有较好的可扩展性和灵活性。
而层次模型和网络模型则适用于较为特殊的数据结构和应用场景。
在未来，随着大数据、云计算和人工智能等技术的快速发展，数据库建模技术也将不断创新和演进。
比如，随着数据量的增大，分布式数据库建模技术将得到更广泛的应用；随着数据的多样化和复杂化，图数据库建模技术将具备更大的发展空间。
此外，数据库建模技术还应与其他技术进行整合，如面向对象技术、数据挖掘技术等，以提高数据库的性能和功能。
综上所述，数据库建模技术是现代信息管理的重要组成部分，通过对现实世界的数据进行抽象和建模，实现数据的存储、管理和处理。
不同的数据库建模技术方案适用于不同的场景和需求，而未来的发展则需要与其他相关技术相结合。
对于企业和个人而言，熟练掌握和应用数据库建模技术，将有助于提高数据管理和决策支持的效率和质量。
文章结构部分的内容可以包括以下几个方面：1. 文章主题：介绍文章的主要内容和讨论的问题，确保读者能够在阅读前了解文章的目的和意义。
EDW_(DM数据仓库数据建模)模型设计
大客户分析管理系统
企
运营报表 仪表盘
业
信
息 门 户 数据挖 掘引擎 数据挖 掘应用
保险数据模型
数据集市
元数据库
为什么需要企业模型？
数据集市之间数据一致性
包含全部历史的核心数据
一致的事实表和维度
EDW 数据模型在项目实施中的作用
DWM 数据仓库模型
业务量分析 数据集市
车险承保分析 通用承保分析
核心业务 财务系统 再保险系统 人意险系统 精算系统 aCRM 数据集市 客户关系 管理OCRM ALM 客户讯息 ECIF 财务分析 数据集市 外部数据 财务分析 应用 ALM应用 业务持续性 分析数据集市 风险管理 应用
监管报表
管理报表
“数据和信息集成平台” “统一的分析平台” “唯一的信息出口”
带anchor的实体
带status表的实体（Commercial agreement、Group agreement、Individual agreement、 Claim folder、Elementary claim） 不带status表的实体
除表的主键、type id、Partition key、Status、Status date、Status reason、 Valid from date、Valid to date、 Effective from date、Effective to date、 Population timestamp之外的所有字段 除表的主键、 type id、 Partition key、 Valid from date、Valid to date、Effective from date、Effective to date、 Population timestamp之外的所有字段
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。
MySQL中的数据仓库建模与OLAP分析
MySQL中的数据仓库建模与OLAP分析1. 引言随着大数据时代的到来，数据分析成为企业决策和发展的重要依据。
而数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术则成为数据分析的核心工具之一。
本文将重点讨论MySQL中的数据仓库建模和OLAP分析的相关知识。
2. 数据仓库建模数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化的数据集合。
数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤之一。
在MySQL中，常用的数据仓库建模方法有维度建模和实体关系建模。
2.1 维度建模维度建模是一种以业务维度为基础的建模方法。
它通过对业务过程中的维度进行抽象和建模，将复杂的业务过程简化成简单的维度模型。
维度建模主要包括维度表和事实表两部分。
维度表是描述业务过程中的维度属性的表，例如时间、产品、地区等。
事实表是描述业务过程的事实指标的表，例如销售额、订单数量等。
通过将维度表和事实表进行关联，可以方便地进行多维度的OLAP分析。
2.2 实体关系建模实体关系建模是一种以实体关系为基础的建模方法。
它通过对业务过程中的实体和实体之间的关系进行建模，将数据存储在多个表中。
实体关系建模主要包括实体表和关系表两部分。
实体表是描述业务过程中的实体属性的表，例如客户信息、产品信息等。
关系表是描述实体之间关系的表，例如客户和订单之间的关系、产品和订单之间的关系等。
通过对实体表和关系表的查询，可以获取业务过程中的多个维度数据，从而进行OLAP分析。
3. OLAP分析OLAP（联机分析处理）是一种多维、快速、交互式的数据分析方法。
通过对数据仓库中的多维数据进行切片、挖掘和透视等操作，可以获取到多个维度之间的关系和趋势。
在MySQL中，OLAP分析可以通过使用SQL语言和OLAP函数来实现。
3.1 切片和钻取切片和钻取是OLAP分析中常用的操作方式之一。
切片通过选择一个或多个维度进行过滤，从而获取到特定维度下的数据。
例如，通过选择时间维度为2019年，在数据仓库中获取到2019年的数据。
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。
数据仓库建模
数据仓库建模一、概述数据仓库建模是指根据业务需求，将原始数据进行整理、转换和存储，以便于数据分析和决策支持。
本文将详细介绍数据仓库建模的标准格式，包括数据仓库架构、维度建模和事实表设计等方面的内容。
二、数据仓库架构1. 数据仓库层次结构数据仓库通常由三层构成：操作型数据层、数据仓库层和数据展示层。
操作型数据层用于存储原始数据，数据仓库层用于存储经过整理和转换的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。
2. 数据仓库模型数据仓库模型采用星型模型或者雪花模型。
星型模型由一个中心的事实表和多个维度表组成，每一个维度表与事实表通过外键关联。
雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
三、维度建模1. 维度表设计维度表包含业务过程中的维度属性，如时间、地点、产品等。
每一个维度表应包含一个主键和多个属性列，属性列用于描述维度的特征。
主键与事实表进行关联。
2. 事实表设计事实表包含业务过程中的度量指标，如销售额、订购数量等。
每一个事实表应包含一个主键和多个度量列，度量列用于存储度量指标的数值。
主键与维度表进行关联。
3. 维度建模技巧维度建模过程中，需要注意以下几点：- 维度表应具备高度可重用性，便于在不同的事实表中使用。
- 维度表的属性列应具备高度一致性和完整性，便于数据分析和查询。
- 维度表的属性列应具备高度可扩展性，便于根据业务需求进行扩展。
四、事实表设计1. 事实表类型事实表分为事务型事实表和积累型事实表。
事务型事实表记录每一个业务事件的详细信息，积累型事实表记录业务事件的累计值。
2. 事实表度量粒度事实表度量粒度应根据业务需求进行确定。
普通情况下，度量粒度应尽可能细化，以便于进行更详细的数据分析。
但也需要考虑数据存储和查询效率的问题。
3. 事实表的度量指标事实表的度量指标应根据业务需求进行确定。
度量指标应具备可度量性、可加性和可分解性等特性，便于进行数据分析和计算。
五、数据仓库建模工具数据仓库建模过程中，可以使用一些建模工具辅助设计和管理数据仓库，如PowerDesigner、ERwin等。
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。
数据仓库建模方法
数据仓库建模方法每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。
什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。
在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。
数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。
图 2. 数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： ?业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。
?领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。
?逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。
?物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。
因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。
为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：?简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，?以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
?数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(二)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则在今天这个数字化时代，数据已经成为了企业决策的重要依据。
而数据仓库的概念应运而生，它为企业提供了一个集中存储和管理数据的平台，帮助企业更好地进行数据分析和预测，从而支持企业决策的制定。
在数据仓库的设计与建模中，事实表与维度表是两个核心的概念，本文将探讨数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则。
一、事实表的设计原则事实表是数据仓库中存放数值数据的表，它记录了企业业务过程中的事实，例如订单数量、销售额等。
事实表的设计原则如下：1. 粒度明确：事实表的粒度应该明确，即每个事实表的一行记录应该对应特定的事实。
例如，如果我们要统计订单的销售额和数量，那么一行记录应该是一个订单，而不是每个订单中的每个商品。
这样可以减少数据冗余，提高查询性能。
2. 可度量性：事实表中存放的数据应该是可度量的，即可以进行数值计算和分析的数据。
例如，订单的销售额和数量就是可以进行数值计算和分析的数据。
3. 外键关联：事实表与维度表之间通过外键关联来建立联系。
例如，事实表中的订单号外键关联到维度表的订单维度，以便于查询和分析。
4. 聚合粒度：对于大规模的数据仓库，为了提高查询性能，事实表可以按照不同的粒度进行聚合。
例如，可以按照天、月、季度等粒度对销售额进行聚合，从而减少数据量和加快查询速度。
二、维度表的设计原则维度表是数据仓库中存放描述性数据的表，它描述了企业业务中的各种维度，例如时间、地点、产品等。
维度表的设计原则如下：1. 唯一性：维度表中的每个维度应该是唯一的，即每行记录对应一个唯一的实体。
例如，时间维度中的每个日期应该是唯一的。
2. 层次结构：维度表中的数据可以按照层次结构进行组织，从而更好地进行数据分析和查询。
例如，时间维度可以按照年、季度、月等进行层次组织。
3. 描述性数据：维度表中的数据应该是描述性的，即用于描述与事实表相关的维度信息。
例如，产品维度可以包含产品名称、产品类别等描述性数据。
数据仓库建模
数据仓库建模数据仓库建模是指将原始数据整理和组织，以便于分析和决策支持的过程。
它是数据仓库项目中的重要环节，决定了数据仓库的结构和性能。
本文将介绍数据仓库建模的概念、常用方法和最佳实践。
一、概述数据仓库建模是将各种不同来源的数据进行抽取、清洗、转换和加载，最终形成适用于商业智能分析的结构化模型。
它可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的商业价值，为管理层提供决策依据。
二、数据仓库建模方法1. 维度建模维度建模是数据仓库建模的一种常见方法。
它以事实表为中心，围绕着维度表来组织数据。
事实表是包含了业务度量（如销售额、利润等）的表，而维度表则包含了事实表所描述的业务维度（如时间、地点、产品等）的具体信息。
维度建模具有简单、易于理解和维护的特点，广泛应用于数据仓库项目中。
2. 规范化建模规范化建模是将数据仓库中的数据按照规范化的数据库设计原则进行建模。
它将数据分散存储在多个表中，以减少数据冗余和提高数据一致性。
规范化建模适用于对数据一致性要求较高，但性能要求相对较低的场景。
3. 星型模型和雪花模型星型模型是维度建模的一种具体实现方式，它以一个事实表和多个维度表组成星型结构。
星型模型简单、易于理解和查询，适合于业务分析和报表查询。
而雪花模型是在星型模型基础上，将维度表进一步规范化，减少了数据冗余，提高了灵活性和数据一致性。
4. 声明式建模声明式建模是一种使用元数据描述数据仓库模型的方法。
它通过定义元数据中的核心概念和规则，自动生成数据仓库中的数据模型和代码。
声明式建模提高了开发效率和模型的一致性，但对于复杂的业务场景需要谨慎使用。
三、最佳实践1. 理清需求在进行数据仓库建模之前，需要充分了解业务需求，理清分析和报表查询的目标。
只有明确需求，才能设计出合适的模型结构。
2. 引入业务专家数据仓库建模需要与业务专家密切合作，理解业务领域，并将其转化为可操作的维度和度量。
只有深入理解业务，才能构建出有用的数据仓库。
3. 划分合适的粒度数据仓库的数据粒度应该根据具体业务需求来确定，既要保留足够的详细信息以满足分析需求，又要避免数据量过大导致性能下降。
数据仓库设计与建模的维度属性处理技巧(一)
数据仓库设计与建模的维度属性处理技巧在数据仓库设计和建模过程中，维度属性处理是至关重要的一环，它直接影响到数据仓库的准确性和可操作性。
本文将探讨一些维度属性处理的技巧，帮助您进行更好的数据仓库设计和建模。
1. 维度属性的分类在数据仓库中，维度属性可以分为多个分类，如维度主键、业务属性、度量属性和衍生属性等。
其中，维度主键是用于唯一标识维度的属性，业务属性是描述维度的业务特征和信息，度量属性是可用于度量和分析的数值属性，而衍生属性则是通过计算、转换或连接等方式得到的属性。
在处理维度属性时，需要注意它们所属的分类，以便正确地应用相应的处理技巧。
2. 属性维度的设计属性维度是指用于描述某一事实或现象的维度，它通常包含多个属性。
在属性维度的设计过程中，应注意以下几点。
首先，属性的顺序应合理有序。
在设计属性维度时，应根据属性的相关性和业务逻辑对属性进行排序，使其有一定的逻辑顺序。
其次，应合理定义属性的粒度。
属性粒度是指属性所描述的信息的详细程度。
在数据仓库建模中，粒度的选择直接影响到数据的存储和分析效果。
因此，应根据业务需求和数据仓库的目标，合理定义属性的粒度。
最后，属性的命名要准确清晰。
属性的命名应遵循一定的规范，同时要能够准确地描述属性所代表的含义。
一个好的属性命名可以提高维度属性的可理解性和可维护性。
3. 维度属性的数据类型处理在数据仓库设计和建模过程中，维度属性的数据类型处理是一个关键环节。
不同的数据类型需要采用不同的处理方式。
对于字符串类型的属性，可以使用维度表或码表来记录和存储属性值，以便进行维度关联。
同时，还可以使用一些技巧来对字符串属性进行规范化和标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
对于数值类型的属性，可以根据其含义和取值范围进行合适的数据类型选择，如整型、浮点型等。
同时，还可以对数值属性进行归一化处理，以便进行数据的比较和分析。
对于日期和时间类型的属性，可以使用标准的日期时间格式，并结合日历表等维度表来存储和处理日期时间属性。
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。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
UML的数据仓库逻辑建模研究分析
UML的数据仓库逻辑建模研究分析数据仓库逻辑建模是指通过UML（Unified Modeling Language）来对数据仓库系统进行分析和研究的过程。
在这个过程中，我们使用UML的视图、图和图表等工具来描述数据仓库系统的逻辑结构和行为。
首先，我们可以使用UML的用例图来描述数据仓库系统的功能和用户需求。
用例图可以帮助我们识别数据仓库系统的主要功能和主要用户，并定义各个功能之间的关系和交互。
例如，我们可以定义数据仓库系统的主要用例，如数据导入、数据查询、数据分析等，并通过用例之间的关系和依赖来描述它们之间的交互。
接下来，我们可以使用UML的类图来描述数据仓库系统中的实体和类之间的关系和结构。
类图可以帮助我们识别数据仓库系统中的实体、属性和关系，并定义它们之间的依赖和关联。
例如，我们可以定义数据仓库系统的主要实体类，如数据表、维度表、事实表等，并通过类之间的关联和依赖来描述它们之间的关系和结构。
此外，我们还可以使用UML的时序图来描述数据仓库系统中的事件和过程。
时序图可以帮助我们分析数据仓库系统中各个过程之间的时序关系和消息交互。
例如，我们可以通过时序图来描述数据仓库系统的数据导入过程，包括数据的来源、转换和加载等，以及数据查询和分析的过程，包括用户的请求、系统的处理和返回结果等。
最后，我们可以使用UML的活动图来描述数据仓库系统中的工作流程和业务逻辑。
活动图可以帮助我们分析数据仓库系统的业务流程和系统行为，并定义各个活动之间的控制流程和动作。
例如，我们可以通过活动图来描述数据仓库系统的数据清洗过程，包括数据的筛选、清洗和转换等，以及数据分析的过程，包括数据的统计、聚合和挖掘等。
综上所述，通过使用UML的视图、图和图表等工具，我们可以对数据仓库系统进行逻辑建模的研究和分析。
通过这些模型和图表，我们可以更好地理解数据仓库系统的结构和行为，并优化系统的设计和实现。
数据仓库逻辑建模是一个复杂而又关键的过程，它涉及到对数据仓库系统的需求分析、系统结构设计和系统行为分析等方面。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(五)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则数据仓库是在企业决策支持系统中扮演重要角色的一种重要技术。
而数据仓库中最关键的两个组件是事实表和维度表。
事实表包含了数值型数据，用于衡量企业的业务指标，而维度表则描述了这些指标的上下文信息。
本文将介绍数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则，帮助读者在实践中更好地构建数据仓库。
一、合理选择事实在设计事实表时，首要任务就是确定要进行度量的指标。
合理选择事实关系到数据仓库的有效性和准确性。
选择的事实应满足以下原则：1. 直观性：事实应能直接衡量企业业务活动的结果，如销售额、利润等。
避免选择过于抽象或难以理解的事实。
2. 准确性：选择事实应能够准确地反映实际情况，尽量避免因为计算方法不当或指标选择不合理导致数据失真。
3. 目标导向性：事实应与企业的战略目标和决策需求紧密相关。
关注核心业务指标，避免收集过多的冗余事实。
二、定义正确的维度维度表描述了与事实表相关的上下文信息，帮助我们更好地理解和分析事实数据。
设计维度表时应注意以下原则：1. 清晰明了：维度应具有清晰的业务含义，能够被用户所理解。
避免选择过于模糊或抽象的维度。
2. 层次性：维度中的属性应能够形成层级关系。
例如，时间维度可以按年、季度、月、日等进行层级划分，以便用户可以按需进行汇总和分析。
3. 稳定性：维度应是相对稳定的，避免频繁变动和更新。
这样可以确保数据仓库的一致性和稳定性，方便用户在不同时间点之间进行对比和分析。
4. 可扩展性：维度应具备良好的扩展性，能够满足日益增长的业务需求。
设计时要考虑到未来可能需要新增的属性，以便系统可以轻松扩展。
三、保持一致性在数据仓库中，事实表和维度表之间需要建立关联关系，以实现数据的查询和分析。
保持一致性是设计事实表和维度表的重要原则之一：1. 主键一致性：事实表和维度表中的主键应相互匹配，以确保数据的一致性和完整性。
主键的定义应满足唯一性和稳定性的要求。
2. 命名一致性：在设计事实表和维度表时，要保持命名的一致性。
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背景介绍
熟悉社保行业的读者可以知道，目前我们国家的社保主要分为养老，失业，工伤，生育，医疗保险和劳动力市场这6 大块主要业务领域。
在这6 大业务领域中，目前的状况养老和事业的系统已经基本完善，已经有一部分数据开始联网检测。
而，对于工伤，生育，医疗和劳动力市场这一块业务，有些地方发展的比较成熟，而有些地方还不够成熟。
1.业务建模阶段
基于以上的背景介绍，我们在业务建模阶段，就很容易来划分相应的业务。
因此，在业务建模阶段，我们基本上确定我们本次数据仓库建设的目标，建设的方法，以及长远规划等。
如下图：
图8. 业务建模阶段
在这里，我们将整个业务很清楚地划分成了几个大的业务主线，例如：养老，失业，工伤，生育，医疗，劳动力等着几个大的部分，然后我们可以根据这些大的模块，在每个业务主线内，考虑具体的业务主线内需要分析的业务主题。
因此，业务建模阶段其实是一次和业务人员梳理业务的过程，在这个过程中，不仅能帮助我们技术人员更好的理解业务，另一方面，也能够发现业务流程中的一些不合理的环节，加以改善和改进。
同时，业务建模阶段的另一个重要工作就是确定我们数据建模的范围，例如：在某些数据准备不够充分的业务模块内，我们可以考虑先不建设相应的数据模型。
等到条件充分成熟的情况下，我们可以再来考虑数据建模的问题。
2.领域概念建模阶段领域概念建模阶段是数据仓库数据建模的一个重要阶段，由于我们在业务建模阶段已经完全理清相应的业务范围和流程，因此，我们在这个领域概念建模阶段的最主要的工作就是进行概念的抽象，整个领域概念建模的工作层次如下图所示：
图9. 领域概念建模阶段
从上图我们可以清楚地看到，领域概念建模就是运用了实体建模法，从纷繁的业务表象背后通过实体建模法，抽象出实体，事件，说明等抽象的实体，从而找出业务表象后抽象实体间的相互的关联性，保证了我们数据仓库数据按照数据模型所能达到的一致性和关联性。
从图上看，我们可以把整个抽象过程分为四个层次，分别为：
∙抽象方法层，整个数据模型的核心方法，领域概念建模的实体的划分通过这种抽象方法来实现。
∙领域概念层，这是我们整个数据模型的核心部分，因为不同程度的抽象方法，决定了我们领域概念的不同。
例如：在这里，我们可以使用“参与方”这个概念，同时，你也可以把他分成三个概念：“个人”，“公司”，和“经办机构”这三个概念。
而我们在构建自己的模型的时候，可以参考业务的状况以及我们自己模型的需要，选择抽象程度高的概念或者是抽象程度低的概念。
相对来说，抽象程度高的概念，理解起来较为复杂，需要专业的建模专家才能理解，而抽象程度低的概念，较适合于一般业务人员的理解，使用起来比较方便。
笔者在这里建议读者可以选用抽象概念较低的实体，以方便业务人员和技术人员之间的交流和沟通。
∙具体业务层，主要是解决具体的业务问题，从这张图我们可以看出，具体的业务层，其实只是领域概念模型中实体之间的一些不同组合而已。
因此，完整的数据仓库的数据模型应该能够相应灵活多变的前端业务的需求，而其本身的模型架构具有很强的灵活性。
这也是数据仓库模型所具备的功能之一。
∙业务主线层，这个层次主要划分大的业务领域，一般在业务建模阶段即已经完成这方面的划分。
我们一般通过这种大的业务主线来划分整个业务模型大的框架。
通过领域概念建模，数据仓库的模型已经被抽象成一个个的实体，模型的框架已经搭建完毕，下面的工作就是给这些框架注入有效的肌体。
3.逻辑建模阶段
通过领域概念建模之后，虽然模型的框架已经完成，但是还有很多细致的工作需要完成。
一般在这个阶段，我们还需要做非常多的工作，主要包括：
∙实例话每一个抽象的实体，例如：在上面的概念模型之后，我们需要对“人”和“公司”等这些抽象实体进行实例化。
主要是，我们需要考虑“人”的属性包括那些，在业务模块中，用到的所有跟“人”相关的属性是哪些，我们都需要将这些属性附着在我们数据模型的“人”这个实体上，例如“人”得年龄，性别，受教育程度等等。
同理，我们对其他属性同样需要做这个工作。
∙找出抽象实体间的联系，并将其实例话。
这里，我们主要考虑是“事件”这个抽象概念的实例话，例如：对于养老金征缴这个“事件”的属性得考虑，对于失业劳动者培训这个“事件”的属性得考虑等等。
∙找出抽象事件的关系，并对其进行说明。
在这里我们主要是要针对“事件”进行完善的“说明”。
例如：对于“事件”中的地域，事件等因素的考量等等。
总而言之，在逻辑建模阶段，我们主要考虑得是抽象实体的一些细致的属性。
通过逻辑建模阶段，我们才能够将整个概念模型完整串联成一个有机的实体，才能够完整的表达出业务之间的关联性。
在这个阶段，笔者建议大家可以参考3NF 的建模方法，表达出实体的属性，以及实体与实体之间的联系。
例如：在这个阶段，我们可以通过采用ERWIN 等建模工具等作出符合3NF 的关系型数据模型来。
4.物理建模阶段
物理建模阶段是整个数据建模的最后一个过程，这个过程其实是将前面的逻辑数据模型落地的一个过程。
考虑到数据仓库平台的不同，因此，数据模型得物理建模过程可能会稍微有一些不同，在这个阶段我们主要的工作是：
∙生成创建表的脚本。
不同的数据仓库平台可能生成不同的脚本。
∙针对不同的数据仓库平台，进行一些相应的优化工作，例如对于DB2 数据仓库来说，创建一些MQT 表，来加速报表的生成等等。
∙针对数据集市的需要，按照维度建模的方法，生成一些事实表，维表等工作。
∙针对数据仓库的ETL 车和元数据管理的需要，生成一些数据仓库维护的表，例如：日志表等。
经过物理建模阶段，整个数据仓库的模型已经全部完成，我们可以按照自己的设计来针对当前的行业创建满足自己需要的数据模型来。