前不久，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课智智能家居是什么意思能家居是什么意思排第一期圆满举办。个推资深大综合数据研发工程师为小编深入浅出地以上介绍了综合数据仓库的前世今生身为综合数据建模的用得手段。
本文对"治数训练营"排第一期《综合数据仓库与维度建模》的干货其他内容予以 了总结，身为也挑选了直播二者智能家居是什么意思之间精彩提问做的Q&A梳理，带小编一起学习 回顾首期课程。
01综合数据仓库快速入门
综合数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，有大综合数据从业者绕不开的分列概念。"综合数据仓库之父"Bill Inmon最早明确的提出提出明确的提出提出数仓的概念，加之"综合数据仓库是分列面向主题的、集成的、较为稳定的、反映中国历史大变化的综合数据集合，用于全面支持 管理决策"。
身为，大综合数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓予以 了定义："综合数据仓库是分列将源软件系统综合数据抽取、清洗、规格化，然然后再 提交到维度综合数据存储的软件系统，为决策的制定人员提供查询和数据分析基础功能的支撑和快速完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调总的来看特性，Ralph Kimball不仅如此从予以 流程总的来看来定义数仓。何时何地 在哪定义，小编小编总不会从中看见了了民营企业建设中综合数据仓库的意义重大。民营企业予以 建设中数仓，身为还可将分散在各业务软件系统的综合数据予以 集中化管理，打破综合数据孤岛；还可为后续高效数据分析和应用综合数据，予以 大综合数据赋能业务发展方向奠定技术基础。
02数仓建设中与综合数据建模
加之是，民营企业怎样才能 才能 建设中综合数据仓库？怎样才能 才能 建设中分列贴合业务消费需求的智能家居是什么意思、高效、稳定、好采用三标准综合数据仓库？加之是 还可再三需要考虑综合数据模型的还可选择和综合数据建模的怎样才能 才能 怎样才能 才能 最终解决。
"综合数据建模"是指对实体身为实体和实体二者之二者之间二者之间予以 综合数据化描述和抽象的变化过程。"综合数据模型"，不仅如此指活动和存储综合数据的手段。
现阶段主流的综合数据建模手段有两种，分列是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon明确的提出提出明确的提出提出，指坐在民营企业总的来看面向主题的抽象，小编小编大多 总的来看予以 E-R实体二者之间模型将事物抽象为"实体""属性""二者之间"，来加小事 物和事件关糸。范式建模并非予以 某个以上业务流程中实体对象二者之间的抽象，它还可建模人员全面地、总的来看地深入以上介绍民营企业的业务和综合数据，身为予以 周期长，对建模人员的能力不足明确的提出提出明确的提出提出明确的提出提出也较为高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball明确的提出提出明确的提出提出，主张从数据分析决策的消费需求出发构建模型，为数据分析消费需求支持服务。加之它重点关注我 怎样才能 才能 予以 户更快速地快速完成综合数据数据分析，身为维持 较最好有大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，全面支持 敏捷迭代，大多 总的来看完全不会对数仓架构做的多复杂的采用三搭配。
在构建数仓时，小编小编小编实际情况以上的综合数据数据分析场景和业务其他处理 软件系统来还可选择其它相关的综合数据建模手段。还需是，就OLTP软件系统（On-line Transaction Processing：智能家居是什么意思联机事务其他处理 ）来言，加之其主要由是面向随机读写的综合数据小操作，关注我 事务的其他处理 ，加之小编小编推荐一 予以 OLTP软件系统及现代综合数据库的民营企业予以 范式建模的手段来采用三搭配综合数据模型，以怎样才能 才能 最终解决在事务其他处理 之中综合数据冗余于一致性怎样才能 才能 怎样才能 才能 最终解决。而OLAP软件系统（On-line Analytical Processing ：联机数据分析其他处理 ）面向批量读写综合数据的小操作，关注我 我 事务其他处理 一致性，主要由是关注我 综合数据的整合身为大综合数据查询和其他处理 之中性能，加唯大多 总的来看采用三维度建模的手段。
以上怎样才能 才能 予以 范式建模和维度建模呢？小编小编有机结合案例分列总的来看。
03范式建模手段及实例剖析
排第一点 总的来看范式建模的完全变化过程。
在予以 范式建模时，小编小编大多 要遵从不同人的规范明确的提出提出明确的提出提出明确的提出提出采用三搭配出合理的模型，加之是 不同人的规范明确的提出提出明确的提出提出明确的提出提出加之是 "范式"。现阶段其他行业中存是个范式、二范式、三范式等不同人的模型建设中规范。越高的范式带来震撼的综合数据库冗余越小，加之是 在综合数据计算多个方面会更复杂。民营企业大多 总的来看采用三三范式建模，在可以保证灵活度身为综合数据计算慢的的身为，降低综合数据其他处理 的复杂度。
范式建模的变化过程还可被拆解为以上四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体二者之二者之间二者之间
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R二者之间图
还需是，小编小编小编予以 范式建模的多种途径采用三搭配某课程管理软件系统的综合数据模型。
该软件系统主要由用得管理某该校 教师、该校 和课程等密切关系综合数据，涉及课程选修、考试成绩表现、教师授课、该校 班级等多个方面。还可小编小编排第一点 要梳理出实体，为教师、课程、该校 、班级；多个方面梳理出实体二者之二者之间二者之间，因此 教师讲授课程、该校 选修课程、该校 隶属班级等；然然后再 要罗列出各实体和二者之间的属性，还需是"该校 "分列实体的属性有姓名、性别、年龄等，"该校 选修课程"分列二者之间的属性有选修段里 、总课时等；排第一步，不仅如此画出E-R图，用矩形加之"实体"，用菱形加之"二者之间"，用椭圆形加之"属性"，以可视化的多种途径清晰展示出主体和主体二者之二者之间二者之间。
04维度建模手段及实例剖析
比起范式建模，维度建模稍为复杂，因此 事实表和维度表两块其他内容。
事实表
排第一点 看事实表。事实表分三种，因此 事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表大多 总的来看用这条记录加之某个段里 点前发生小事 件或行为性质。还需是电商业务场景之中订单支付业务，大多 总的来看就采用三事务性事实表来活动和存储综合数据。
周期性快照事实表是个条记录描述的不仅如此分列实体于一一段段里 内的处于或现状，还需是某顾客每月的积分余额就特指这条特指的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表是个条记录不仅如此对某业务流程中前发生的多个事件的累计记录，大多 总的来看是加之消费需求某个流程节点运转效率的统计消费需求。
小编小编以分列事务性事实表的采用三搭配变化过程为例来深入以上介绍事实表的采用三搭配手段：
1. 还可选择与综合数据数据分析消费需求密切关系的业务变化过程。"业务变化过程"是指在业务流程之中可拆分的行为性质事件。还需是，电商业务场景下，购物的业务流程中就因此 加购、下单、支付、商家发货、发现用户明确的的收货等业务变化过程。还可小编小编小编数据分析销售额，那"支付"加之是 必选的业务变化过程。
2. 声明粒度。小编小编小编尽量还可选择最细粒度，精以上义事实表的每个人行所加之的业务含义，以可以保证事实表有唯一的灵活性。还需是，发现用户加之的的分列订单在里面去购买多个商品，那每个人去购买一商品加之是 分列子订单，小编小编大多 总的来看还可选择将子订单身为声明粒度。
3. 以上维度。维度是指业务变化变化过程处的生存环境各种信息，还需是发现用户于一个段里 去购买一某个店铺的某个商品，那店铺所属其他行业、商品所在类目等均还可被加之是维度。
4. 以上事实，即以上业务变化过程的度量指标。还需是"支付"分列业务变化过程的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，加之是还因此 分摊邮费、折扣金额等指标。
还可综上所述不仅如此，每个人综合数据仓库都等等分列还可多个事实表，事实表是对数据分析主题的度量，它等等了与各维度表密切关系糸的外键，并予以 Join多种途径与维度表关糸。
维度表
维度表不仅如此发现用户数据分析综合数据的窗口，记录了事实表中密切关系事务、事件的属性及属性含义。
维度表的采用三搭配变化过程，主要由分为以上四步：
1. 还可选择维度。还需是要生成分列商品维度表，还可小编小编还可选择的维度加之是 商品维度。
2. 以上主维表。还需是要建商品维度表，那主维表加之是 腾讯体育于业务软件系统的商品表。
3. 以上密切关系维度表。主维表以上然然后再 ，还需是的密切关系维度表加之是 随之以上。还需是商品维度表的密切关系维度表有商品类目表、所属品牌中表、商品所属其他行业表等。
4. 以上维度属性。加之是 属性大多 总的来看腾讯体育于主维表和密切关系维表。小编小编将主维表和密切关系维表的属性集成，予以 不同人属性合并（还需是，商品类目表和所属品牌中表中加之是总不会略有属其他行业属性，还可小编小编就还可对所属其他行业分列属性予以 合并），然然后再 将没能认可的属性放到要生成的维度表里。
身为，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的完全原则、建模之中常见怎样才能 才能 怎样才能 才能 最终解决（还需是范式建模之中传递依赖怎样才能 才能 怎样才能 才能 最终解决、维度建模之中缓慢大变化维怎样才能 才能 怎样才能 才能 最终解决等）、数仓分层等予以 了以上阐述，欢迎关注我 个推其技术实践公众号，Get直播回放小视频！
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