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

就在今天  ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第一第一第二期圆满举办。个推资深大其他数据研发工程师为以内 深入浅出地作介绍了其他数据仓库的前世今生中所其他数据建模的用来通过。

本文对"治数训练营"第一第一第二期《其他数据仓库与维度建模》的干货内容中对其了总结  ，中所也挑选了直播彼此之间精彩提问要做Q&A梳理 ，带以内 一起欢乐回顾首期课程。

01其他数据仓库快速入门

其他数据仓库（Data Warehouse）  ，简称"数仓"  ，对大 其他数据从业者绕不开了一共概念。"其他数据仓库之父"Bill Inmon最早最终确认数仓的概念  ，观点"其他数据仓库了一共面向主题的、集成的、较为为 稳定的、反映中国历史明显变化的其他数据集合  ，用于全面支持 管理决策"。

中所  ，大其他数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中  ，也对数仓对其了定义："其他数据仓库了一共将源系统实现其他数据抽取、清洗、规格化 ，以后 提交到维度其他数据存储的系统实现  ，为决策的制定更潜在需求 提供查询和深度分析其它功能的支撑和成功完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调整体格局特性  ，Ralph Kimball的是从对其流程不难看出来定义数仓。不管谁的定义 ，以内 以内 会是从中见到型企业规划建设其他数据仓库的意义重大。型企业对其规划建设数仓  ，中所需要增加需要增加将分散在各业务系统实现的其他数据对其集中化管理  ，打破其他数据孤岛；需要增加需要增加为后续高效深度分析和应用其他数据 ，对其大其他数据赋能业务发展中奠定原有基础 。

02数仓规划建设与其他数据建模

的话  ，型企业要如何规划建设其他数据仓库？要如何规划建设一共贴合业务更潜在需求 的、高效、稳定、好用来 它 其他数据仓库？这就 需要增加需要增加两个决定其他数据模型的选择中和其他数据建模的针对中国解决。

"其他数据建模"是指对实体中所实体和实体彼此之彼此之间彼此之间对其其他数据化描述和抽象的整个过程。"其他数据模型"  ，的是指领导组织和存储其他数据的通过。

目前不难看出主流的其他数据建模通过有两种  ，一共是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon最终确认  ，指我站型企业不难看出面向主题的抽象 ，以内 以内 大多数对其E-R实体彼此之间模型将事物抽象为"实体""属性""彼此之间"  ，来观点事物和事件关系针对中国解决。范式建模并非对其某个最终确认内容业务流程中实体对象彼此之间的抽象  ，它需要增加需要增加建模人员全面地、整体格局地认识作介绍型企业的业务和其他数据  ，中所对其周期长  ，对建模人员的能力全面最终确认也较为为 高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball最终确认  ，主张从深度分析决策的更潜在需求 出发构建模型  ，为深度分析更潜在需求 附加服务。因而它重点观注要如何对其户更快速地成功完成其他数据深度分析  ，中所一直保持较合适大规模复杂查询的响应性能。相比相相对于范式建模  ，维度建模规划建设周期短  ，全面支持 敏捷迭代 ，大多数绝会是对数仓架构要做多复杂的细节用来 。

在构建数仓时  ，以内 以内 以内 跟据最终确认内容的其他数据深度分析场景和业务相关联处理系统实现来选择中相关联的其他数据建模通过。需要增加  ，就OLTP系统实现（On-line Transaction Processing：联机事务相关联处理）相相对于 ，再就 在于在于其再就 是面向随机读写的其他数据后续操作  ，观注事务的相关联处理 ，因而以内 以内 综合推荐对其OLTP系统实现及传统性其他数据库的型企业对其范式建模的通来啦细节用来 其他数据模型  ，以针对中国解决在事务相关联处理中所其他数据冗余了一致性针对中国解决。而OLAP系统实现（On-line Analytical Processing ：联机深度分析相关联处理）面向批量读写其他数据的后续操作  ，不观注事务相关联处理一致性  ，再就 是观注其他数据的整合中所大其他数据查询和相关联处理中所性能 ，因而大多数用来 维度建模的通过。

最终确认内容要如何对其范式建模和维度建模呢？以内 以内 紧密结合案例一共不难看出。

03范式建模通过及实例剖析

先要不难看出范式建模对大 部分整个过程。

在对其范式建模时  ，以内 以内 常会要遵从各有不各有不同规范最终确认细节用来 出合理的模型  ，这既是各有不各有不同规范最终确认这就 "范式"。目前不难看出行业多中存既是范式、二范式、三范式等各有不各有不同模型规划建设规范。越高的范式带来影响的其他数据库冗余越小  ，这既这就其他数据计算再就 会更复杂。型企业大多数用来 三范式建模  ，在既保证灵活度中所其他数据计算加速度度的中所  ，降低其他数据相关联处理的复杂度。

范式建模的整个过程需要增加需要增加被拆解为以内 四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体彼此之彼此之间彼此之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R彼此之间图

需要增加  ，以内 以内 以内 对其范式建模的多种通过细节用来 某课程系统实现实现的其他数据模型。

系统实现实现再就 用来管理某同学同学、同学和课程等息息相关联其他数据 ，涉及课程选修、考试成绩稳定 、同学授课、同学班级等再就 。既然们先要要梳理出实体 ，为同学、课程、同学、班级；再就 梳理出实体彼此之彼此之间彼此之间  ，中所同学讲授课程、同学选修课程、同学隶属班级等；以后 要罗列出各实体和彼此之间的属性  ，需要增加"同学"一共实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"同学选修课程"一共彼此之间的属性有选修时间啊、总课时等；第一第二步  ，的是画出E-R图  ，用矩形观点"实体"  ，用菱形观点"彼此之间"  ，用椭圆形观点"属性"  ，以可视化的多种通过清晰展示出主体和主体彼此之彼此之间彼此之间。

04维度建模通过及实例剖析

相比相相对于范式建模  ，维度建模稍为复杂  ，中所事实表和维度表两块内容中。

事实表

先要看事实表。事实表分三种  ，中所事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表大多数用好好几条记录观点某个时间啊点发生重大 事情件或行为形成。需要增加电商业务场景中所订单支付业务 ，大多数用来来 事务性事实表来领导组织和存储其他数据。

• 周期性快照事实表既是条记录描述的则了一共实体了一一段时间啊内的目前状态或现状  ，需要增加某顾客每月的积分余额就特指好好几条特指的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表既是条记录的是对某业务流程中发生重大 的多个事件的累计记录  ，大多数是只是 更潜在需求 某个流程节点运转效率的统计更潜在需求 。

以内 以内 以一共事务性事实表的细节用来 整个过程为例来认识作介绍事实表的细节用来 通过：

1. 选择中与其他数据深度分析更潜在需求 息息息息相关联的业务整个过程。"业务整个过程"是指在业务流程中所可拆分的行为形成事件。需要增加 ，电商业务场景下  ，购物的业务流程中就中所加购、下单、支付、商家发货、终端用户最终确认收货等业务整个过程。既然们要深度分析销售额  ，那"支付"这就 必选的业务整个过程。

2. 声明粒度。以内 以内 以内 尽量选择中最细粒度 ，精最终确认内容义事实表了一个行所观点的业务含义  ，以既保证事实表有很太大灵活性。需要增加 ，终端用户的话 了一共订单上面购买后多个商品  ，那一个购再买商品这就 一共子订单  ，以内 以内 大多数选择中将子订单既是声明粒度。

3. 最终确认内容维度。维度是指业务整个整个过程处的自然环境各类信息 ，需要增加终端用户了一个时间啊购再买某个店铺的某个商品  ，那店铺所属行业多、商品所在类目等均需要增加需要增加被观点是维度。

4. 最终确认内容事实  ，即最终确认内容业务整个过程的度量指标。需要增加"支付"一共业务整个过程的度量指标为支付金额  ，更复杂的电商业务场景下  ，的话 还中所分摊邮费、折扣金额等指标。

需要增加需要增加可见的是  ，一个其他数据仓库都主要包括一共需要增加需要增加多个事实表  ，事实表是对深度分析主题的度量  ，它主要包括了与各维度表息息相关联系针对中国解决的外键  ，并对其Join多种通过与维度表关系针对中国解决。

维度表

维度表的是终端用户深度分析其他数据的窗口 ，记录了事实表中息息相关联事务、事件的属性及属性含义。

维度表的细节用来 整个过程 ，再就 分为以内 四步：

1. 选择中维度。需要增加要生成一共商品维度表 ，既然们选择中所维度这就 商品维度。

2. 最终确认内容主维表。需要增加要建商品维度表  ，那主维表这就 来自东方于业务系统实现的商品表。

3. 最终确认内容息息相关联维度表。主维表最终确认内容以后 ，需要增加的息息相关联维度表这就 随之最终确认内容。需要增加商品维度表的息息相关联维度表有商品类目表、所属本土品牌 表、商品所属行业多表等。

4. 最终确认内容维度属性。这既是属性大多数来自东方于主维表和息息相关联维表。以内 以内 将主维表和息息相关联维表的属性集成  ，对其各有不同属性合并（需要增加  ，商品类目表和所属本土品牌 表中的话 会了一定程度属行业多属性  ，既然们就需要增加需要增加对所属行业多一共属性对其合并）  ，以后 将没能受到的属性放到要生成的维度表里。

中所  ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模对大 部分原则、建模中所常见针对中国解决（需要增加范式建模中所传递依赖针对中国解决、维度建模中所缓慢明显变化维针对中国解决等）、数仓分层等对其了最终确认内容阐述  ，欢迎观注个推技术一实践公众号  ，Get直播回放精彩精彩集锦！

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