前几日科技资讯，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第五期圆满举办。个推资深大综合数据研发工程师为今天深入浅出地简要介绍 了综合数据仓库的前世今生与此我相科技资讯信综合数据建模的用得方式变化中 。
本文对"治数训练营"第五期《综合数据仓库与维度建模》的干货内容中对其了总结，与此我相信也挑选了直播息息相关联 精彩提问做的Q&A梳理，带今天一同回顾首期课程。
01综合数据仓库快速入门
综合数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，则有综合数据从业者绕不开的目前已概念。"综合数据仓库之父"Bill Inmon最早规定给出 数仓的概念，他称"综合数据仓库是目前已面向主题的、集成的、特别稳定的、反映历史的变化中的综合数据集合，用于都支持管理决策"。
与此我相信，大综合数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓对其了定义："综合数据仓库是目前已将源子系统综合数据抽取、清洗、规格化，然然后再 提交到维度综合数据存储的子系统，为决策的制定应用提供查询和分析得出其他功能的支撑和可完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调整体呈现特性，Ralph Kimball与此同时从对其流程目前来看来定义数仓。何时何地 哪一定义，让今天是会 从中然后再其它企业全面建设 综合数据仓库的意义重大。其它企业对其全面建设 数仓，与此我相信又其它又其它将分散在各业务子系统的综合数据对其集中化管理，打破综合数据孤岛；又其它又其它为后续高效分析得出和应用综合数据，对其大综合数据赋能业务快速发展奠定基本框架。
02数仓全面建设 与综合数据建模
初衷也都是会 ，其它企业怎么全面建设 综合数据仓库？怎么全面建设 目前已贴合业务完全满足的、高效、稳定、好选用中综合数据仓库？是说 又其它又其它最后决定综合数据模型的选择选择和综合数据建模的各种难题。
"综合数据建模"是指对实体与此我相信实体和实体息息相关联 的息息相关联 对其综合数据化描述和抽象的时间过程。"综合数据模型"，与此同时指其他组织 和存储综合数据的方式变化中 。
目前已主流的综合数据建模方式变化中 有两种，其中前前是科技资讯范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon规定给出 ，指站着其它企业目前来看面向主题的抽象，让今天必然会对其E-R实体息息相关联 模型将事物抽象为"实体""属性""息息相关联 "，来他称事物和事件息息相关联 。范式建模并非对其某个具体分析得出业务流程中实体对象息息相关联 的抽象，它又其它又其它建模人员全面地、整体呈现地认识简要介绍 其它企业的业务和综合数据，与此我相信对其周期长，对建模人员的能力强大大规定给出 也特别高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball规定给出 ，主张从分析得出决策的完全满足出发构建模型，为分析得出完全满足产品服务。初衷它重点关注中国国怎么对其户更快速地可完成综合分析得出得出，与此我相信继续保持较更好大规模复杂查询的响应性能。较于范式建模，维度建模全面建设 周期短，都支持敏捷迭代，必然会也都是会 对数仓架构做的多复杂的选用细节。
在构建数仓时，让让今天具体如下具体分析得出的综合分析得出得出场景和业务去处理子系统来选择选择相关联的综合数据建模方式变化中 。又其它，就OLTP子系统（On-line Transaction Processing：联机事务去处理）而对，因而其如下几点是面向随机读写的综合数据后续操作，关注中国国事务的去处理，初衷让今天我的推荐对其OLTP子系统及传统做法综合数据库的其它企业对其范式建模的方式变化中 来选用细节综合数据模型，以各种难题在事务去处理中都综合数据冗余的一致性各种难题。而OLAP子系统（On-line Analytical Processing ：联机分析得出去处理）面向批量读写综合数据的后续操作，关注中国中国国事务去处理一致性，如下几点是关注中国国综合数据的整合与此我相信大综合数据查询和去处理中都性能，初衷必然会选用维度建模的方式变化中 。
具体分析得出怎么对其范式建模和维度建模呢？让今天有机结合案例其中前前目前来看。
03范式建模方式变化中 及实例剖析
如下几点目前来看范式建模的也都时间过程。
在对其范式建模时，让今天必然要遵从千差万别的规范规定给出 选用细节出合理的模型，目前已千差万别的规范规定给出 是说 "范式"。目前已行业未来中存的一范式、二范式、三范式等千差万别的模型全面建设 规范。越高的范式带来哪一的综合数据库冗余越小，目前已在综合数据计算其它方面会更复杂。其它企业必然会选用三范式建模，在基本保证灵活度与此我相信综合数据计算慢则有与此我相信，降低综合数据去处理的复杂度。
范式建模的时间过程又其它又其它被拆解为如下四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体息息相关联 的息息相关联
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R息息相关联 图
又其它，让让今天对其范式建模的利用选用细节某课程管理子系统的综合数据模型。
该子系统如下几点用得管理某该校 学生家长 、该校 和课程等息息相关联综合数据，涉及课程选修、考试成绩表现、学生家长 授课、该校 班级等其它方面。那让今天如下几点要梳理出实体，为学生家长 、课程、该校 、班级；其它方面梳理出实体息息相关联 的息息相关联 ，我相信学生家长 讲授课程、该校 选修课程、该校 隶属班级等；然然后再 要罗列出各实体和息息相关联 的属性，又其它"该校 "目前已实体的属性有姓名、性别、年龄等，"该校 选修课程"目前已息息相关联 的属性有选修时间不、总课时等；第五步，与此同时画出E-R图，用矩形他称"实体"，用菱形他称"息息相关联 "，用椭圆形他称"属性"，以可视化的利用清晰展示出主体和主体息息相关联 的息息相关联 。
04维度建模方式变化中 及实例剖析
较于范式建模，维度建模稍为复杂，我相信事实表和维度表两块内容中。
事实表
如下几点看事实表。事实表分三种，我相信事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表必然会用这条记录他称某个时间不点随后发生大事件或这种行为。又其它电商业务场景中都订单支付业务，必然会就选用事务性事实表来其他组织 和存储综合数据。
周期性快照事实表的这条记录描述的与此同时目前已实体的一一段时间不内的整体呈现状态或现状，又其它某顾客每月的积分余额就典型这条典型的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表的这条记录与此同时对某业务流程中随后发生的多个事件的累计记录，必然是会 初衷完全满足某个流程节点运转效率的统计完全满足。
让今天以目前已事务性事实表的选用细节时间过程为例来认识简要介绍 事实表的选用细节方式变化中 ：
1. 选择选择与综合分析得出得出完全满足息息息息相关联的业务时间过程。"业务时间过程"是指在业务流程中都可拆分的这种行为事件。又其它，电商业务场景下，购物的业务流程中就我相信加购、下单、支付、商家发货、消费用户具体收货等业务时间过程。那让今天要分析得出销售额，那"支付"是说 必选的业务时间过程。
2. 声明粒度。让让今天尽量选择选择最细粒度，精具体分析得出义事实表的一个行所他称的业务含义，以基本保证事实表有最多的灵活性。又其它，消费用户初衷也都不但在目前已订单其它 购买价格多个商品，那一个购没买商品是说 目前已子订单，让今天必然选择选择选择将子订单这是 声明粒度。
3. 具体分析得出维度。维度是指业务时间时间过程处的内部环境各类信息，又其它消费用户的一个时间不购没买某个店铺的某个商品，那店铺所属行业未来、商品所在类目等均又其它又其它被他称是维度。
4. 具体分析得出事实，即具体分析得出业务时间过程的度量指标。又其它"支付"目前已业务时间过程的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，初衷也都是会 还我相信分摊邮费、折扣金额等指标。
又其它又其它证明与此同时，一个综合数据仓库都其中前包括包括目前已又其它又其它多个事实表，事实表是对分析得出主题的度量，它其中前包括包括了与各维度表相息息相关联 的外键，并对其Join利用与维度表息息相关联 。
维度表
维度表与此同时消费用户分析得出综合数据的窗口，记录了事实表中息息相关联事务、事件的属性及属性含义。
维度表的选用细节时间过程，如下几点分为如下四步：
1. 选择选择维度。又其它要生成目前已商品维度表，那让今天选择选择的维度是说 商品维度。
2. 具体分析得出主维表。又其它要建商品维度表，那主维表是说 来于 于业务子系统的商品表。
3. 具体分析得出息息相关联维度表。主维表具体分析得出然然后再 ，又其它的息息相关联维度表是说 随之具体分析得出。又其它商品维度表的息息相关联维度表有商品类目表、所属新品牌表、商品所属行业未来表等。
4. 具体分析得出维度属性。目前已属性必然会来于 于主维表和息息相关联维表。让今天将主维表和息息相关联维表的属性集成，对其千差万别属性合并（又其它，商品类目表和所属新品牌表中初衷也都不是会 会 较大 属行业未来属性，那让今天就又其它又其它对所属行业未来目前已属性对其合并），然然后再 将尽管得不到的属性放到要生成的维度表里。
与此我相信，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的也都原则、建模中都常见各种难题（又其它范式建模中都传递依赖各种难题、维度建模中都缓慢变化中维各种难题等）、数仓分层等对其了具体分析得出阐述，欢迎关注中国国个推相关联技术实践公众号，Get直播回放视频视频集锦！
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