范式建模维度建模比较说课讲解

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维度建模案例的详细说明和讲解

维度建模案例的详细说明和讲解维度建模是一种常用的数据建模方法，它在构建数据仓库和商业智能系统中具有重要的作用。

本文将详细说明和讲解维度建模案例，包括其基本概念、设计原则以及实际应用。

一、维度建模基本概念维度建模是一种从用户的观点出发来组织和表示数据的方法。

它通过将数据划分为事实表和维度表，将业务过程中的指标与其背后的业务上下文关联起来，以便于理解和分析。

具体而言，维度表存储与业务过程相关的维度属性，例如日期、产品、地点等；而事实表则存储与指标相关的数据，例如销售额、利润等。

维度建模的设计原则主要包括：简单性、可理解性、一致性和可扩展性。

简单性指设计应该尽量保持简单，避免过度复杂和冗余；可理解性指设计应该易于理解和解释，符合用户的需求和认知；一致性指设计应该在整个数据仓库中保持一致，避免冲突和不一致；可扩展性指设计应该具备扩展和适应变化的能力。

二、维度建模的实际应用案例1. 零售业销售分析：假设我们拥有一个零售业数据仓库，其中包含了各种维度和事实数据。

我们可以使用维度建模来进行销售数据的分析和报表生成。

例如，我们可以将日期、产品、地点等维度与销售额、销售数量等事实数据关联起来，以便分析销售趋势、产品销售排行等信息。

2. 客户关系管理分析：在客户关系管理系统中，我们可以使用维度建模来分析客户的购买行为、消费偏好等信息。

例如，我们可以将客户、产品、时间等维度与购买金额、购买次数等事实数据关联起来，以便分析每个客户的购买习惯、忠诚度等指标。

3. 健康保险索赔分析：在健康保险业务中，我们可以使用维度建模来分析索赔数据。

例如，我们可以将保险公司、被保险人、医院等维度与索赔金额、索赔原因等事实数据关联起来，以便分析索赔金额的分布、索赔原因的排名等信息。

三、维度建模的观点和理解维度建模作为一种常用的数据建模方法，具有许多优点。

首先，它能够将复杂的业务过程和指标进行简化和抽象，使得数据更易于理解和分析。

其次，维度建模能够提供多维度的视角，使得用户能够从不同角度进行数据分析。

范式建模和维度建模的区别

范式建模和维度建模的区别不同点⾸先最⼤的不同就是企业数据仓库的模式不同，inmon是采⽤第三范式的格式，⽽kimball则采⽤了多维模型–星型模型，并且还是最低粒度的数据存储。

其次是，维度数据仓库可以被分析系统直接访问，当然这种访问⽅式毕竟在分析过程中很少使⽤。

最后就是数据集市的概念有逻辑上的区别，在kimball的架构中，数据集市有维度数据仓库的⾼亮显⽰的表的⼦集来表⽰。

有的时候，在kimball的架构中，有⼀个可变通的设计，就是在ETL的过程中加⼊ODS层，使得ODS层中能保留第三范式的⼀组表来作为ETL过程的过度。

但是这个思想，Kimball看来只是ETL的过程辅助⽽已。

最后维度建模⾃底向上，范式建模⾃顶向下相同点Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库⽅法论，分别由 Ralph Kimbal⼤神和 Bill Inmon⼤神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使⽤两种开发模式，这两种的相同点如下：1. 都是假设操作型系统和分析型系统是分离的；2. 数据源（操作型系统）都是众多；3. ETL整合了多种操作型系统的信息，集中到⼀个企业数据仓库。

范式建模Inmon提出的集线器的⾃上⽽下（EDW-DM）的数据仓库架构。

操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原⼦数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不⽅便上层应⽤做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。

优势：易于维护，⾼度集成；劣势：结构死板，部署周期较长⼀个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:1. 每个属性的值唯⼀,不具有多义性;2. 每个⾮主属性必须完全依赖于整个主键,⽽⾮主键的⼀部分;3. 每个⾮主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。

但是由于EDW的数据是原⼦粒度的，数据量⽐较⼤，完全规范的3范式在数据的交互的时候效率⽐较低下，所以通常会根据实际情况在事实表上做⼀些冗余，减少过多的数据交互。

数据仓库建模方法论 2018-3-29

数据仓库建模方法论通过上一篇数据仓库建设的全局概览，我们认识了数据仓库，也明确了数据建模在仓库建设中的核心地位，数据仓库模型是整个大厦的基石，也是个难点。

1什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。

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特定模型。

由下图四部分内容组成：●业务建模，主要解决业务层面的分解和程序化。

●领域建模，主要对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。

●逻辑建模，主要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，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。

2数据仓库数据模型架构数据仓库模型由五部分组成，如下图：系统记录域：数据仓库业务数据存储区，模型保证了数据的一致性。

（继续使用Oracle？）内部管理域：也就是元数据模型的存储管理。

（工具待定）汇总域：系统记录域的汇总数据，数据模型保证的主题分析的性能，满足部分报表查询。

分析域：用于各个业务部分的具体的主题分析。

也就是数据集市。

反馈域：针对前端反馈的数据，根据业务需求而定。

3数据模型的作用●进行全面的业务梳理，改进业务流程。

●建立全方位的数据视角，打通信息孤岛，去除数据差异。

●解决业务的变动，提高数据仓库灵活性。

●帮助数据仓库系统本身的建设。

4如何创建数据仓库模型4.1数据仓库建模四个阶段4.1.1业务建模●划分整个企业的业务，一般按部门划分，进行各个部分之间业务工作的界定，理清各业务部门之间的关系。

●深入了解各业务部门工作流程的方法。

●提出修改和改进业务部门工作流程的方法。

●数据建模的范围界定，确定数据仓库项目的目标和阶段划分。

4.1.2领域概念建模●抽取关键业务概念，并抽象化。

●将业务概念分组，按业务主线聚合类似的分组概念。

●细化分组概述，理清分组概念内的精力流程并抽象化。

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。

第13讲-数据模型及范式

.
关系规范化----3NF
在 2NF关系模式SL(Sno, Sdept, Sloc)中
存在函数依赖：
Sno→Sdept Sdept→Sloc Sno→Sloc
Sloc传递函数依赖于Sno，即SL中存在非主属性对码的传递函数依赖。
.
关系规范化----3NF
原因 Sdept、 Sloc部分函数依赖于码。
.
关系模型---- 基本概念
关系（Relation）
一个关系对应通常说的一张表。
元组（Tuple）
表中的一行即为一个元组。
属性（Attribute）
表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。
.
关系模型---- 基本概念
主键（码）（Key）
表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。
实体型
用矩形表示，矩形框内写明实体名。
属性学生
教师
用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来
学生
学号
姓名
性别
年龄
.
数据模型----概念模型的表示方法
联系
联系本身：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1:1、1:n或m:n）
结论：
• Student关系模式不是一个好的模式。 • “好”的模式：不会发生插入异常、删除异常、更新异常，数据冗余应尽可能少。
原因：由存在于模式中的某些数据依赖引起的
解决方法：通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖。
.
关系规范化
规范化理论是用来改造关系模式，通过分解关系模式来消除其
中不合适的数据依赖，以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。

范式模型和维度模型

范式模型和维度模型
范式模型是一种关系数据库设计范式，旨在消除数据冗余并确
保数据的一致性和完整性。

范式模型通常包括第一范式（1NF）、第
二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。

在范式模型中，数据被组织
成多个彼此相关的表，每个表包含特定类型的数据，并且每个数据
项都被存储在一个唯一的位置。

这种结构使得数据更新和维护更加
简单，但有时也会导致查询性能较差，因为需要进行多个表的连接
操作。

维度模型是一种用于数据仓库和商业智能的建模方法，它主要
用于分析和报告目的。

维度模型将数据组织成事实表和维度表的结构。

事实表包含业务度量和指标，而维度表包含描述性信息，例如
时间、地点、产品等。

这种模型的优势在于能够提供快速的查询性
能和简单的数据分析，但在某些情况下可能会导致数据冗余。

范式模型和维度模型在数据建模和数据库设计中有着不同的应
用场景。

范式模型适用于OLTP（联机事务处理）系统，用于支持日
常的业务操作和数据更新。

而维度模型适用于OLAP（联机分析处理）系统，用于支持数据分析和报告。

在实际应用中，通常会根据具体
的业务需求和系统特点来选择合适的数据模型。

综上所述，范式模型和维度模型都是重要的数据建模方法，它们各自具有特定的优势和适用场景。

在实际应用中，需要根据具体的业务需求和系统特点来选择合适的数据模型，以确保数据存储、管理和分析的高效性和可靠性。

详解数据建模方法、模型、规范、流程、架构、分层和工具

详解数据建模方法、模型、规范、流程、架构、分层和工具01 数据建模相关概念数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。

简单来说，操作型系统保存数据，分析型系统使用数据。

前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。

后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。

通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）—联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）—联机分析处理。

针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。

这里就涉及到数据建模问题。

即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。

在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。

02 维度建模维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。

维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。

它是面向分析的，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

2、维度表维度表，一致性维度，业务过程的发生或分析角度，我们主要关注下退化维度和缓慢变化维。

退化维度（DegenerateDimension）在维度类型中，有一种重要的维度称作为退化维度，亦维度退化一说。

这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。

退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。

缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）维度的属性并不是始终不变的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维（SCD）。

范式建模维度建模比较

范式建模维度建模比较范式建模维度建模一、范式建模这样的设计方式是在关系型数据库中常用的，Inmon 的范式建模法的最大优点就是从关系型数据库的角度出发，结合了业务系统的数据模型，能够比较方便的实现数据仓库的建模。

1.1 范式化模型设计需满足下面三大范式：1.1.1 第一范式（1NF）: 原子性字段不可再分, 否则就不是关系数据库;1.1.2 第二范式（2NF）: 唯一性一个表只说明一个事物;1.1.3 第三范式（3NF）: 每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;1.2 特点：同一份数据只存放在一个地方，因此只能从一个地方获取，没有数据冗余，保证了数据一致性；解耦（系统级与业务级），方便维护；设计思路自上而下，适合上游基础数据存储，同一份数据只存储一份，没有数据冗余，方便解耦，易维护，缺点是开发周期一般比较长，维护成本高；二、维度建模维度建模是一种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。

度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。

维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

2.1 特点：模型结构简单，星型模型为主开发周期短，能够快速迭代维护成本较高维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术设计思路是自下而上总，开，适合统计多层次维度的汇，适合下游应用数据存储高发周期短，缺点是维护成本1.3 维度建模的常见模式1.1.4 星形模式星形模式(Star Schema) 是最常用的维度建模方式，下图展示了使用星形模式：构进行维度建模的关系结维度 C 维度 BFK FK维度D FK FK 维度 A事实表FK FK维度E ??.可以看出，星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连接的外码；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；1.1.5 雪花模式接外连雪花模式(Snowflake Schema) 是对星形模式的扩展，每个维表可继续向：构多个子维表。

阐述维度建模法的过程

阐述维度建模法的过程
一、维度建模法的概念
维度建模法指的是一种数据分析方法，它可以用来分析用户行为和用户特征之间的关系，从而提供有关用户以及用户行为的见解和洞察。

维度建模法集中于捕捉用户行为并加以分析，从而实现更精细的客户特征分析，并基于这些分析结果改进商业活动。

二、维度建模法的过程
（1）数据准备：数据准备阶段是维度建模法过程的第一步，其中要识别和收集相关数据，并对数据进行清理和转换，使其适合分析。

（2）数据挖掘：数据挖掘阶段需要使用数据挖掘技术来发现用户行为数据中隐藏的模式，以及预测和非结构化数据之间的关系。

（3）特征发现：在特征发现阶段，需要分析数据挖掘所提取的模式，以及对结构化数据和非结构化数据进行合并，以便更好地发现用户行为数据中隐含的特征。

（4）建模：建模阶段需要使用计算机技术来建立一个模型，从而对用户特征进行分析。

（5）结果可视化：结果可视化阶段是维度建模法的最后一步，主要是将建模结果以图表或者其他形式进行可视化，以便便于分析和理解。

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数据中心建模方案

数据中心建模方案前言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。

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。

第一节建模课教案模板范文

课时：1课时年级：高中教学目标：1. 知识目标：了解建模的基本概念，认识建模在各个领域的应用。

2. 能力目标：培养学生运用建模方法解决实际问题的能力。

3. 情感目标：激发学生对建模的兴趣，树立科学严谨的学习态度。

教学重点：1. 建模的基本概念。

2. 常见的建模方法。

教学难点：1. 建模方法的实际应用。

2. 如何将实际问题转化为数学模型。

教学准备：1. 多媒体课件。

2. 实际案例。

3. 相关数学软件。

教学过程：一、导入新课1. 提问：同学们，你们知道什么是建模吗？请举例说明。

2. 引导学生思考建模的重要性，激发学生对建模的兴趣。

二、讲授新课1. 建模的基本概念a. 解释建模的定义。

b. 举例说明建模在各个领域的应用，如工程、经济、生物、物理等。

2. 常见的建模方法a. 描述性建模：通过对系统现象的观察和描述，建立模型。

b. 解释性建模：通过分析系统内部规律，建立模型。

c. 预测性建模：根据历史数据，建立模型预测未来趋势。

d. 优化性建模：通过优化模型参数，寻找最佳方案。

3. 案例分析a. 展示实际案例，如天气预报、经济预测等。

b. 分析案例中使用的建模方法，引导学生思考。

三、课堂练习1. 学生分组讨论，针对给定的问题，尝试运用所学建模方法进行建模。

2. 各组派代表展示建模过程及结果，教师点评并总结。

四、总结与拓展1. 总结本节课所学内容，强调建模在各个领域的应用。

2. 拓展思考：建模方法在实际应用中可能遇到的困难及解决方法。

五、布置作业1. 阅读相关资料，了解建模在其他领域的应用。

2. 思考并完成一道实际问题，尝试运用所学建模方法进行解决。

教学反思：本节课通过引入建模的基本概念和常见建模方法，让学生初步了解建模在各个领域的应用。

在案例分析环节，使学生认识到建模方法在实际问题中的应用。

课堂练习环节，培养学生的动手能力和团队协作精神。

通过本节课的学习，学生对建模有了初步的认识，为后续学习奠定了基础。

在教学过程中，要注意引导学生积极思考，激发学生的学习兴趣，培养学生的建模能力。

范式建模维度建模比较.doc

范式建模维度建模
一、范式建模
这样的设计方式是在关系型数据库中常用的，Inmon的范式建模法的最大
优点就是从关系型数据库的角度出发，结合了业务系统的数据模型，能够比
较方便的实现数据仓库的建模。
1.1范式化模型设计需满足下面三大范式：
1.1.1第一范式（1NF）:原子性字段不可再分,否则就不是关系数据
库;
2.4维度建模设计流程图
2.5高层模型设计
日期
订单杂项订单产品
客户
2.6识别维度和度量
有了高层模型，就要设计维度和度量，维度和度量清单不仅仅是业务用户所关心，
还要从业务过程出发，自上而下的设计所涉及的维度和度量。防止业务用户的需
求变化带来的冲击。
2.7确定命名规范
在详细设计之前，为DW/BI系统制定规范，主要包含源系统、主题、业务术语、
1.1.2第二范式（2NF）:唯一性一个表只说明一个事物;
1.1.3第三范式（3NF）:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;
1.2特点：
同一份数据只存放在一个地方，因此只能从一个地方获取，没有数
据冗余，保证了数据一致性；
解耦（系统级与业务级），方便维护；
设计思路自上而下，适合上游基础数据存储，同一份数据只存储一
参考资料数据仓库工具箱：维度建模的完全指南（第二版）》
三、优缺点比较
范式建模优点
范式建模缺点
从关系型数据库的角度出发，结合由于建模方法限定在关系型数据库
了业务系统的数据模型，能够比较之上，在某些时候反而限制了整个
方便的实现数据仓库的建模数据仓库模型的灵活性，性能等，
特别是考虑到数据仓库的底层数据
向数据集市的数据进行汇总时，需
2.1特点：

范式模型——精选推荐

范式模型范式建模是数据仓库建模的其中⼀种⽅法，范式建模不仅在线上业务数据库中展现了强劲的风采，也在数据仓库侧发挥着重要的作⽤。

范式建模的难度在于如何抽象业务，来进⾏DW建设前⼣的准备⼯作。

建好了这⼀层的数据模型，对于DW层数据的建设，将是⼤⼤的提⾼了效率和⼤⼤的降低了复杂性。

⼀概念范式模型即实体关系（ER）模型，是数据仓库之⽗Inmon提出的集线器的⾃上⽽下（EDW-DM）的数据仓库架构，从关系型数据库的⾓度出发，结合了业务系统的数据模型，站在企业级的⾼度设计⼀个3NF模型，实现数据仓库的建模。

⼆范式模型设计的三⼤范式1、第⼀范式（1NF）：原⼦性，列不可再分，每⼀列只包含⼀个属性，所有属性的类型都是⼀样的，⽽不能是集合，数组，记录等⾮原⼦数据项，即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。

这是所有关系型数据库的最基本要求；2、第⼆范式（2NF）：唯⼀性，⼀个表只说明⼀个事物，要求表中的所有列，都必须依赖于主键，⽽不能有任何⼀列与主键没有关系，也就是说⼀个表只描述⼀件事情；（1）函数依赖若在⼀张表中，在属性（或属性组）X的值确定的情况下，必定能确定属性Y的值，那么就可以说Y函数依赖于X，写作 X--->Y。

简单说就是，在数据表中，不存在任意两条记录，它们在X属性（或属性组）上的值相同，⽽在Y属性上的值不同。

这也就是“函数依赖”名字的由来，类似于函数关系y= f(x)，在x的值确定的情况下，y的值⼀定是确定的。

举个例⼦，假设公民表中的字段（⾝份证号、姓名、联系⽅式、联系内容），找不到任何⼀条记录，它们的⾝份证号相同⽽对应的姓名不同。

所以我们可以说姓名函数依赖于⾝份证号，写作“⾝份证号--->姓名”。

但是反过来，因为可能出现同名的⼈，所以有可能不同的两条记录，它们在姓名上的值相同，但对应的⾝份证号不同，所以我们不能说⾝份证号函数依赖于姓名。

A、完全函数依赖在⼀张表中，若 X--->Y，且对于 X 的任何⼀个真⼦集（假如属性组 X 包含超过⼀个属性的话），X ’ --->Y 不成⽴，那么我们称 Y 对于 X 完全函数依赖，记作 X F--->Y。

范式建模维度建模比较

报表，物理设计命名、调度任务、文档方面的规范
1.9编写详细设计映射文档
详细设计文档包括从源系统到维度模型的每个数据层的物理映射文档。
1.1.6审查和验证模型
详细设计文档出来后，要和业务用户和团队成员进行评审，记录下来评
审过程中的问题，形成问题清单。
.完成设计文档
最后确定设计文档，进行下一步的ETL开发。
参考资料数据仓库工具箱：维度建模的完全指南（第二版）》
三、优缺点比较
范式建模优点
范式建模缺点
从关系型数了业务系统的数据模型，能够比较之上，在某些时候反而限制了整个
方便的实现数据仓库的建模数据仓库模型的灵活性，性能等，
特别是考虑到数据仓库的底层数据
向数据集市的数据进行汇总时，需
1.1.2第二范式（2NF）:唯一性一个表只说明一个事物;
1.1.3第三范式（3NF）:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;
1.2特点：
同一份数据只存放在一个地方，因此只能从一个地方获取，没有数
据冗余，保证了数据一致性；
解耦（系统级与业务级），方便维护；
设计思路自上而下，适合上游基础数据存储，同一份数据只存储一
进行维度建模的关系结构：
维度C维度B
FKFK
维度DFKFK维度A
事实表
FKFK
维度E⋯⋯.
可以看出，星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：
a.维表只和事实表关联，维表之间没有关联；
b.每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连
接的外码；
c.以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
2.1特点：
模型结构简单，星型模型为主
开发周期短，能够快速迭代

第四范式平台中的数据建模实战教程

第四范式平台中的数据建模实战教程随着大数据时代的到来，数据建模成为了企业发展中不可或缺的一环。

而第四范式平台作为一种领先的数据建模工具，为企业提供了强大的数据处理和分析能力。

本文将介绍第四范式平台中的数据建模实战教程，帮助读者了解和掌握这一工具的使用方法。

一、数据建模的基本概念在开始介绍第四范式平台的使用方法之前，我们先来了解一下数据建模的基本概念。

数据建模是指将现实世界中的数据抽象为一种结构化的形式，以便于进行数据分析和处理。

数据建模的核心是数据模型，它描述了数据之间的关系和属性。

在第四范式平台中，数据建模的核心是实体-关系模型（Entity-Relationship Model，简称ER模型）。

ER模型通过实体、属性和关系来描述数据之间的关系。

实体表示现实世界中的一个对象，属性表示实体的特征，关系表示实体之间的联系。

二、第四范式平台的基本功能第四范式平台是一种基于云计算的数据建模工具，具有以下基本功能：1. 数据导入：第四范式平台可以从多种数据源中导入数据，包括数据库、Excel表格等。

用户可以通过简单的操作将数据导入到平台中进行建模和分析。

2. 数据建模：第四范式平台提供了丰富的建模工具，用户可以根据自己的需求创建实体、属性和关系。

平台还支持多种数据类型和约束条件，以确保数据的完整性和准确性。

3. 数据分析：第四范式平台提供了强大的数据分析功能，包括数据挖掘、统计分析等。

用户可以通过简单的拖拽操作，进行数据的可视化和分析，从而发现数据中隐藏的规律和趋势。

4. 数据可视化：第四范式平台支持多种数据可视化方式，包括图表、地图等。

用户可以根据自己的需求选择合适的可视化方式，将数据以直观的形式展现出来。

三、第四范式平台的数据建模实战教程接下来，我们将以一个实际案例来介绍第四范式平台的数据建模实战教程。

假设我们是一家电商企业，想要对用户购买行为进行分析。

首先，我们需要导入用户购买记录的数据。

我们可以从数据库中导出用户购买记录的表格，并将其导入到第四范式平台中。

数据仓库（二）之维度建模篇

数据仓库（二）之维度建模篇•概述维度建模是一种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。

度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。

它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。

维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

•维度建模优点•事实表事实表存储了从业务活动或事件提炼出来的性能度量，它主要包含维度表的外键和连续变化的可加性数值或半可加事实。

事实表产生于业务过程中而不是业务过程的描述性信息。

它一般是行多列少，占了数据仓库的90%的空间。

在维度模型中也有表示多对多关系的事实，其他都是维度表。

事实表粒度事实表的粒度是产生事实行的度量事件的业务定义。

粒度确定了事实表的业务主键，事实表的所有度量值必须具有相同的粒度。

事实表类型1.事务事实表它是面向事务的，其粒度是每一行对应一个事务，它是最细粒度的事实表。

2.周期快照事实表它是按照良好的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充，而非替代品。

3.累积快照事实表它用于描述业务过程中某个不确定时间跨度里的活动，它随着业务活动的发生会不断的更新。

事实表区别：•维度表维度表是对业务过程的上下文描述，主要包含代理键、文本信息和离散的数字。

它是进入事实表的入口，丰富的维度属性给出了对事实表的分析切割能力，它一般是行少列多。

如果属性值是离散的，用于过滤和标记的，就放到维度表里，如果是属性值是连续取值，用于计算的，就放到事实表中。

维度表类型缓慢变化维1.类型1字段值发生变化时覆盖原来的值。

2.类型2字段值发生变化时会新增一行，重新分配代理键，每一行添加开始日期，结束日期，版本号，是否当前值。

3.类型3每条记录会新增一列来标识变化前的值，发生变化时，把旧值放到新增的列中，把新值覆盖旧值。

4维度建模方法详解

事实表讨论
假设，以上案例中marketing campaign 维有8个成员，year 维度有6个成员，product type维度有4个成员，sales region 维有4个成员， buyer‘s age维有6个成员，事实表中的记录数可达到： 8×6×4×4×6 or 4608 rows in the SalesFact table.
切片
切片和切块
多维分析
• 旋转改变一个报告（或页面）显示的维方向
2002年 1季度北京市上海市天津市 123 134 67 2季度 56 103 73 3季度 45 98 59 4季度 66 87 96 1季度 134 102 73 56 139 69 2003年 2季度 3季度 23 97 62 4季度 55 82 94
State
County
City
事实（度量）
• 度量（指标）：数据的实际意义，一般是一个数值度量指标
例如：销售量、销售额，…… • 而具体数据（如“10000”）是变量的一个值
• 事实: 存储一个多维数据
表达期望分析的主题（目的、感兴趣的事情、事件或者指标等）具有一定的粒度，粒度的大小与维层次相关一个事实中通常包含一个或者多个度量
• 一个度量的两个组件
数字型指标聚集函数
立方体（CUBE）
• 按照一定维层次结构和度量（事实）的逻辑上的组织 • 其逻辑上相当于一个多维数组
多维数组
• 多维数组：
一个多维数组表示为：（维1 ，维2 ，...，维n，变量）例如：（时间、地区、销售渠道、销售额）可扩展维数：如（时间、地区、销售渠道、商品类型、销售额）
• 旋转
北京市上海市天津市

关系建模和范式建模

关系建模和范式建模嘿，朋友！咱今儿来聊聊关系建模和范式建模这俩神秘的家伙。

你知道不，关系建模就像是搭积木，把各种小块块巧妙地组合在一起，形成一个稳固又好看的结构体。

每一块积木都代表着数据中的一个元素，它们之间的连接和组合方式，决定了这个结构体的强度和功能。

比如说，我们要给一个电商平台做关系建模。

那用户信息、订单详情、商品种类等等，就像是不同形状的积木。

用户信息可能包括姓名、地址、联系方式，这是一块；订单详情呢，有订单号、购买商品、金额、下单时间，这又是一块。

把这些积木按照合理的方式拼搭起来，就能清晰地看到用户的购买行为、偏好，平台的销售情况等等。

这难道不神奇吗？再来说说范式建模，它呀，更像是个严谨的建筑师，拿着精确的尺子和图纸，追求着完美的结构和规则。

范式建模讲究的是消除数据的冗余，让数据变得简洁、清晰，就像把一间杂乱的屋子收拾得整整齐齐。

举个例子，在一个学校的管理系统中，如果不按照范式建模，学生的信息可能会在多个地方重复出现，这就乱套啦！而通过范式建模，学生的基本信息、课程成绩、选课情况等等，都被合理地安排在不同的表格中，互不干扰，查找和管理起来那叫一个方便。

你想想看，要是关系建模没做好，就好比搭积木的时候东一块西一块，结构松松垮垮，说不定轻轻一碰就倒了。

数据之间的联系混乱不堪，怎么能有效地利用呢？要是范式建模出了岔子，就好像建筑师设计的房子歪歪扭扭，到处都是多余的材料，浪费空间又不美观，使用起来能舒服吗？所以啊，关系建模和范式建模，一个像是富有创意的艺术家，一个像是严谨细致的工程师，它们俩联手，才能打造出完美的数据架构。

只有把这两个家伙琢磨透了，咱们才能在数据的世界里游刃有余，让数据为我们服务，而不是给我们添乱。

你说是不是这个理儿？总之，关系建模和范式建模都非常重要，咱们可得好好掌握，才能在处理数据的时候不抓瞎！。

范式建模（一）

范式建模（⼀）任何⼀个复杂的事物(包括技术)，都是由简单的源头⼀步步发展⽽来，必有⼀个最基本的原理。

关系型数据库理论作为⼀个划时代的产物，诞⽣⼏⼗年以来，催⽣了多家伟⼤的公司。

在今天这个互联⽹时代，各种新产品，及所谓的新的数据库相关理论层出不穷，包括NOSQL，分布式等等。

但归根结底都没有跑出关系型数据库理论的这个如来佛祖的掌⼼，它们不过是基于关系型理论的某种变异。

如果对关系型数据库理论进⾏追根溯源，那就是到哲学和数学的层⾯，以笔者现有的知识⽔准，还没有办法将这个问题谈透。

笔者只能从⾃⼰经历的项⽬中，谈谈⾃⼰对关系型数据库和数据建模的体会。

关系型数据库⾥⾯谈到数据建模第⼀个提到的就是范式建模理论。

很多朋友肯定看过权威教材上对范式建模的⼀些解释。

基本上要花很⼤的⼒⽓，估计最后也没明⽩是什么意思。

其实这⾥可以表达⼀下笔者对中国教育的⼀些看法。

我们总是先学⼀堆莫名其妙的理论，搞得⼤家头昏脑涨，对这些玩样⼉都敬⽽远之，产⽣严重的厌学情绪。

就像很多经济学家回忆⼤学教育，学了很久的微积分，⼯作以后很长⼀段时间，其实也不知道有什么⽤。

笔者在⼤学学数据库理论这门课的时候，对这些范式啊，元组啊也是七荤⼋素的。

考试的时候也是恐惧得不⾏。

其实⼈类正常的认知流程都是由表⼊⾥，先认识现象，后总结理论。

我们国内刚好反过来了，就把⼀些极有意思的现象及认知过程全部省掉了。

最后展现在我们眼前的只是⼏张枯燥难懂的理论公式。

⼤家都了解，范式从第⼀范式开始，⼀直跑到了第五范式。

还有⼀个什么BCNF范式。

记估计是很难记清楚了。

那好，我们就回到事物的本质。

数据库的本质是存储数据(持久化)，及⽀持⽤户对数据进⾏操作(增/删/改/查)。

那范式建模的根本出发点就是去维护数据库所存储数据的完整性，准确性。

维建模方法PPT课件

多维数据的组织存放（综合数据） RDB中数据组织
MDB中数据组织
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MDB方法的优点（综合数据）
• 多维概念表达清晰，占用存储少 • 对数据进行综合的速度快（只需按行/列累加） • 在RDB中，“总和”作为某个域上的取值（属性 • 值）与列定义语义不符
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用关系结构表示多维数据
• 数据立方体（Cube）
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维
• 维：对数据进行分类的一种结构，以用于从特定的角度观察数据。（例如：时间、地区、产品） • 维的两个用途
• 选择针对期望详细程度的层次的数据 • 分组对细节数据综合（聚集）到相应的详细程度的数据层次
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维
• 维的组织方式：维层次路径（HIERARCHY ） • 维层次路径由代表不同详细程度的维层次（Level）组成。 • 维的层次：特定角度的不同细节程度
随之改变
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数据仓库的生成
➢ （Extract）数据的抽取 ➢ （Transform）数据的转换 ➢ （Clean）数据的清洗 ➢ （Load）数据的装载
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数据抽取、转换和加载 (ETL)
•“Effective data extract, transform and load (ETL) processes represent the number one success factor for your data warehouse project and can absorb up to 70 percent of the time spent on a typical data warehousing project.”