个推TechDay治数训练营直播回顾：企业数据智能体系搭建之数仓建设及数据建模

前不久  ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第六期圆满举办。个推资深大数据数据研发工程师为我们深入浅出地简单介绍了数据数据仓库的前世今生除此其它数据数据建模的就用 方式较高。

本文对"治数训练营"第六期《数据数据仓库与维度建模》的干货内容各类信息采取了总结  ，除此其它也挑选了直播相互之间之间精彩提问作了Q&A梳理 ，带一起学习 学习 回顾首期课程。

01数据数据仓库快速入门

数据数据仓库（Data Warehouse） ，简称"数仓" ，从大数据数据从业者绕不开的有个概念。"数据数据仓库之父"Bill Inmon最早其它相关明确的数仓的概念 ，直言"数据数据仓库是有个面向主题的、集成的、十分稳定的、反映世界历史显著变化的数据数据集合  ，用于全面支持 管理决策"。

除此其它  ，大数据数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中  ，也对数仓采取了定义："数据数据仓库是有个将源系统提供数据数据抽取、清洗、规格化  ，过后提交到维度数据数据存储的系统提供  ，为决策的制定人员提供查询和数据分析功能包括的支撑和顺利完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调从整体特性  ，Ralph Kimball值得一提从采取流程不难看出来定义数仓。也好哪个你定义  ，我们自己都是从中一定会 企业所规划建设数据数据仓库的意义重大。企业所采取规划建设数仓  ，除此其它都要将分散在各业务系统提供的数据数据采取集中化管理  ，打破数据数据孤岛；都要为后续高效数据分析和应用数据数据  ，采取大数据数据赋能业务蓬勃发展奠定概念基础。

02数仓规划建设与数据数据建模

万一  ，企业所其次其次怎样规划建设数据数据仓库？其次其次怎样规划建设有个贴合业务又潜在需求的、高效、稳定、好选用中数据数据仓库？都是都要最后决定数据数据模型的再选择和数据数据建模的解决好。

"数据数据建模"是指对实体除此其它实体和实体相互之间之相互之间之间相互之间采取数据数据化描述和抽象的积累过程。"数据数据模型"  ，值得一提指其他组织 和存储数据数据的方式较高。

截至目前主流的数据数据建模方式较高有两种 ，其中前前是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon其它相关明确的  ，指立在企业所不难看出面向主题的抽象  ，我们自己一般说来说来会采取E-R实体相互之间模型将事物抽象为"实体""属性""相互之间"  ，来直言事物和事件特殊关系。范式建模并非采取某个明确也是业务流程中实体对象相互之间的抽象  ，它都要建模人员全面地、从整体地初步简单介绍企业所的业务和数据数据  ，除此其它采取周期长 ，对建模人员的能力不强其它相关明确的也十分高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball其它相关明确的  ，主张从数据分析决策的又潜在需求出发构建模型  ，为数据分析又潜在需求产品服务。万一它重点关注我 其次其次怎样采取户更快速地顺利完成数据数据数据分析  ，除此其它维持 较坏从大规模复杂查询的响应性能。相比来言范式建模  ，维度建模规划建设周期短  ，全面支持 敏捷迭代 ，一般说来说来会我还会 对数仓架构作了多复杂的细节选用。

在构建数仓时  ，我们自己要都要明确的明确也是的数据数据数据分析场景和业务处理过程系统提供来再选择其它相关的数据数据建模方式较高。都要 ，就OLTP系统提供（On-line Transaction Processing：联机事务处理过程）来言  ，主要原因在于在于其主要主要原因是面向随机读写的数据数据各种操作  ，关注我 事务的处理过程  ，万一我们自己推荐三采取OLTP系统提供及传统形式数据数据库的企业所采取范式建模的方式较高来细节选用数据数据模型  ，以解决好在事务处理过程当中数据数据冗余了一致性解决好。而OLAP系统提供（On-line Analytical Processing ：联机数据分析处理过程）面向批量读写数据数据的各种操作 ，关注我 我 事务处理过程一致性  ，主要主要原因是关注我 数据数据的整合除此其它大数据数据查询和处理过程当中性能  ，但多达多达 般选用维度建模的方式较高。

明确也是其次其次怎样采取范式建模和维度建模呢？我们自己相结合案例其中前前不难看出。

03范式建模方式较高及实例剖析

其次不难看出范式建模的绝绝大部分积累过程。

在采取范式建模时  ，我们自己一般说来说来要遵从各有不各有不同规范其它相关明确的细节选用出合理的模型  ，每个区域各有不各有不同规范其它相关明确的都是"范式"。截至目前新兴行业 中存多达多达 范式、二范式、三范式等各有不各有不同模型规划建设规范。越高的范式能给的数据数据库冗余越小 ，每个区域在数据数据计算诸多方面会更复杂。企业所一般说来说来会选用三范式建模 ，在完全保证 灵活度除此其它数据数据计算加速的除此其它  ，降低数据数据处理过程的复杂度。

范式建模的积累过程都要被拆解为以内 四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体相互之间之相互之间之间相互之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R相互之间图

都要  ，我们自己要采取范式建模的多种渠道细节选用某课程系统提供提供的数据数据模型。

系统提供提供主要主要原因就用 管理某学生们学生们们、学生们中和课程等其它相关数据数据  ，涉及课程选修、考试成绩稳定 、学生们授课、学生们中班级等诸多方面。万一们其次要梳理出实体  ，为学生们、课程、学生们中、班级；诸多方面梳理出实体相互之间之相互之间之间相互之间  ，多达多达 学生们讲授课程、学生们中选修课程、学生们中隶属班级等；过后要罗列出各实体和相互之间的属性 ，都要"学生们中"有个实体的属性有姓名、性别、年龄等  ，"学生们中选修课程"有个相互之间的属性有选修时间时、总课时等；第六步  ，值得一提画出E-R图  ，用矩形直言"实体" ，用菱形直言"相互之间" ，用椭圆形直言"属性" ，以可视化的多种渠道清晰展示出主体和主体相互之间之相互之间之间相互之间。

04维度建模方式较高及实例剖析

相比来言范式建模  ，维度建模稍为复杂 ，多达多达 事实表和维度表两块内容各类信息。

事实表

其次看事实表。事实表分三种 ，多达多达 事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表一般说来说来会用有条记录直言某个时间时点多次发生之事件或行为定性。都要电商业务场景当中订单支付业务  ，一般说来说来会就选用事务性事实表来其他组织 和存储数据数据。

• 周期性快照事实表多达多达 条记录描述的值得一提有个实体了一一段时间时内了一直一直处于或现状  ，都要某顾客每月的积分余额万一作有条算作的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表多达多达 条记录值得一提对某业务流程中多次发生的多个事件的累计记录 ，一般说来说来还会主要原因在于在于又潜在需求某个流程节点运转效率的统计又潜在需求。

我们自己以有个事务性事实表的细节选用积累过程为例来初步简单介绍事实表的细节细节选用较高：

1. 再选择与数据数据数据分析又潜在需求其它相关的业务积累过程。"业务积累过程"是指在业务流程当中可拆分的行为定性事件。都要  ，电商业务场景下 ，购物的业务流程中就多达多达 加购、下单、支付、商家发货、发现用户明确也是收货等业务积累过程。万一们要数据分析销售额 ，那"支付"都是必选的业务积累过程。

2. 声明粒度。我们自己要尽量再选择最细粒度 ，精明确也是义事实表的每个区域行所直言的业务含义  ，以完全保证 事实表有莫过于的灵活性。都要 ，发现用户万一 在有个订单上面直接购买多个商品  ，那每个区域购我买商品都是有个子订单  ，我们自己一般说来说来会再选择将子订单在在声明粒度。

3. 明确也是维度。维度是指业务积累积累过程处的小环境各类信息  ，都要发现用户了一个时间时购我买某个店铺的某个商品 ，那店铺所属新兴行业 、商品所在类目等均都要被直言是维度。

4. 明确也是事实  ，即明确也是业务积累过程的度量指标。都要"支付"有个业务积累过程的度量指标为支付金额 ，更复杂的电商业务场景下  ，万一 还多达多达 分摊邮费、折扣金额等指标。

都要可见值得一提  ，每个区域数据数据仓库都明确也是包括有个都要多个事实表  ，事实表是对数据分析主题的度量  ，它明确也是包括了与各维度表相特殊关系的外键  ，并采取Join多种渠道与维度表特殊关系。

维度表

维度表值得一提发现用户数据分析数据数据的窗口  ，记录了事实表中其它相关事务、事件的属性及属性含义。

维度表的细节选用积累过程 ，主要主要原因分为以内 四步：

1. 再选择维度。都要要生成有个商品维度表  ，万一们再选择的维度都是商品维度。

2. 明确也是主维表。都要要建商品维度表  ，那主维表都是来自中国于业务系统提供的商品表。

3. 明确也是其它相关维度表。主维表明确也是过后  ，都要的其它相关维度表都是随之明确也是。都要商品维度表的其它相关维度表有商品类目表、所属品牌产品表、商品所属新兴行业 表等。

4. 明确也是维度属性。每个区域属性一般说来说来会来自中国于主维表和其它相关维表。我们自己将主维表和其它相关维表的属性集成  ，采取各有不同属性合并（都要 ，商品类目表和所属品牌产品表中万一 都是较大 属新兴行业 属性  ，万一们就都要对所属新兴行业 有个属性采取合并） ，过后将最后受到的属性放到要生成的维度表里。

除此其它 ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的绝绝大部分原则、建模当中常见解决好（都要范式建模当中传递依赖解决好、维度建模当中缓慢显著变化维解决好等）、数仓分层等采取了明确也是阐述  ，欢迎关注我 个推技术一实践公众号 ，Get直播回放其它相关视频！

推荐三书目

当有个一家公司在战略上最后决定做云计算从大数据数据产品服务后  ，其次其次怎样将该战略采取逐步分解  ，最后落地采取？这多达涉及技术一构建、运营管理、其他组织 能力不强规划建设等一系列其他组织 中  ，有哪些方面方式较高论和实践可供借鉴？一定会本书能给您能给灵感！

关注我 个推技术一实践微信公众号  ，后台回复"数仓" ，获取本期直播课件~