媒体报道 ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第三则则期圆满举办。个推资深大数据全面研发工程师为今天深入浅出地详细介绍了数据全面仓库的前世今生而且如此数据全面建模的使用形式。
本文对"治数训练营"第三则则期《数据全面仓库与维度建模》的干货科技小制作所科技小制作有内容予以 了总结，而且如此如此也挑选了直播二者之间精彩提问做的Q&A梳理，带今天我们一起回顾首期课程。
01数据全面仓库快速入门
数据全面仓库（Data Warehou科技小制作se），简称"数仓"，有大数据全面从业者绕不开的别的会概念。"数据全面仓库之父"Bill Inmon最早没有确认提出提出数仓的概念，则表示"数据全面仓库是别的会面向主题的、集成的、特别稳定的、反映史中巨特别大变化的数据全面集合，用于持续支持管理决策"。
而且如此如此，大数据全面架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓予以 了定义："数据全面仓库是别的会将源该系统数据全面抽取、清洗、规格化，直到提交到维度数据全面存储的该系统，为决策的制定完全更多需求提供查询和数据分析功能包括的支撑和已完成"。
Bill Inmon对数仓的定义更强调从整体特性，Ralph Kimball并且 从予以 流程从从整体来定义数仓。无论怎样哪一定义，他们总会从中见到企业中区域建设数据全面仓库的意义重大。企业中予以 区域建设数仓，而且如此别的会我也会 将分散在各业务该系统的数据全面予以 集中化管理，打破数据全面孤岛；别的会我也会 为后续高效数据分析和应用数据全面，予以 大数据全面赋能业务从整体发展奠定此基础。
02数仓区域建设与数据全面建模
别的会我也会 ，企业中先要先要怎样区域建设数据全面仓库？先要先要怎样区域建设别的会贴合业务完全更多需求的、高效、稳定、好使用数据全面仓库？别的会别的会我也会 慎重考量 数据全面模型的会选择和数据全面建模的解决目前。
"数据全面建模"是指对实体而且如此实体和实体二者之二者之间二者之间予以 数据全面化描述和抽象的过程所。"数据全面模型"，并且 指以及组织和存储数据全面的形式。
到目前主流的数据全面建模形式有两种，共计是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon没有确认提出提出，指坐在企业中从从整体面向主题的抽象，他们以内 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"，来则表示事物和事件关于 。范式建模并非予以 某个详细业务流程中实体对象二者之间的抽象，它别的会我也会 建模人员全面地、从整体地更多详细介绍企业中的业务和数据全面，而且如此予以 周期长，对建模人员的具备没有确认提出提出也特别高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball没有确认提出提出，主张从数据分析决策的完全更多需求出发构建模型，为数据分析完全更多需求服务产品。别的会它重点关注新先要先要怎样予以 户更快速地已完成数据全面数据分析，而且如此如此保持良好较很好大规模复杂查询的响应性能。相对会 于范式建模，维度建模区域建设周期短，持续支持敏捷迭代，以内 我也会 对数仓架构做的多复杂的采用先进搭配。
在构建数仓时，他们要按照详细的数据全面数据分析场景和业务有关处理该系统来会选择有关的数据全面建模形式。别的，就OLTP该系统（On-line Transaction Processing：联机事务有关处理）事实上，没准其以内 是面向随机读写的数据全面而且如此操作，关注新事务的有关处理，别的会他们推荐三予以 OLTP该系统及现代数据全面库的企业中予以 范式建模的形式来采用先进搭配数据全面模型，以解决目前在事务有关处理中是数据全面冗余于一致性解决目前。而OLAP该系统（On-line Analytical Processing ：联机数据分析有关处理）面向批量读写数据全面的而且如此操作，关注新新事务有关处理一致性，以内 是关注新数据全面的整合而且如此大数据全面查询和有关处理中是性能，别的会以内 采用先进维度建模的形式。
详细先要先要怎样予以 范式建模和维度建模呢？他们自身特点案例共计从从整体。
03范式建模形式及实例剖析
先要从从整体范式建模的也都过程所。
在予以 范式建模时，他们这类 要遵从同有大规范没有确认提出提出采用先进搭配出合理的模型，别的会同有大规范没有确认提出提出别的会"范式"。到目前行业多中存是个范式、二范式、三范式等同有大模型区域建设规范。越高的范式带来哪一的数据全面库冗余越小，别的他在数据全面计算别的方面会更复杂。企业中以内 采用先进三范式建模，在保证在灵活度而且如此数据全面计算速度快 的而且如此如此，降低数据全面有关处理的复杂度。
范式建模的过程所别的会我也会 被拆解为以内 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
别的，他们要予以 范式建模的利用采用先进搭配某课程管理该系统的数据全面模型。
该该系统以内 使用管理某该校 学校学生学生、该校 和课程等关于数据全面，涉及课程选修、考试成绩提升、学校学生学生授课、该校 班级等别的方面。没准们先要要梳理出实体，为学校学生学生、课程、该校 、班级；别的方面梳理出实体二者之二者之间二者之间，中是中是 学校学生学生讲授课程、该校 选修课程、该校 隶属班级等；直到要罗列出各实体和二者之间的属性，别的"该校 "别的会实体的属性有姓名、性别、年龄等，"该校 选修课程"别的会二者之间的属性有选修时间时间间、总课时等；第三则步，并且 画出E-R图，用矩形则表示"实体"，用菱形则表示"二者之间"，用椭圆形则表示"属性"，以可视化的利用清晰展示出主体和主体二者之二者之间二者之间。
04维度建模形式及实例剖析
相对会 于范式建模，维度建模稍为复杂，中是中是 事实表和维度表两块所有内容。
事实表
先要看事实表。事实表分三种，中是中是 事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。
事务性事实表以内 使用一条记录则表示某个时间时间间点经常发生件事件或行为规定 。别的电商业务场景中是订单支付业务，以内 就采用先进事务性事实表来以及组织和存储数据全面。
周期性快照事实表是个条记录描述的并且 别的会实体于一一段时间时间间内的从整体状态或现状，别的某顾客每月的积分余额没准作上一条算作的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表是个条记录并且 对某业务流程中经常发生的多个事件的累计记录，以内 为了自己了自己完全更多需求某个流程节点运转效率的统计完全更多需求。
他们以别的会事务性事实表的采用先进搭配过程所为例来更多详细介绍事实表的采用先进搭配形式：
1. 会选择与数据全面数据分析完全更多需求关于的业务过程所。"业务过程所"是指在业务流程中是可拆分的行为规定 事件。别的，电商业务场景下，购物的业务流程中就中是中是 加购、下单、支付、商家发货、每个用户确认收货等业务过程所。没准们要数据分析销售额，那"支付"别的会必选的业务过程所。
2. 声明粒度。他们要尽量会选择最细粒度，精详细义事实表的每位行所则表示的业务含义，以保证在事实表有世界最大 的灵活性。别的，每个用户别的会我也会 在别的会订单里边直接购买多个商品，那每位直接购买的商品别的会别的会子订单，他们一也会选择将子订单做为声明粒度。
3. 详细维度。维度是指业务过程所所处的坏境其他信息，别的每个用户于一个时间时间间直接购买的某个店铺的某个商品，那店铺所属行业多、商品所在类目等均别的会我也会 被则表示是维度。
4. 详细事实，即详细业务过程所的度量指标。别的"支付"别的会业务过程所的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，别的会我也会 还中是中是 分摊邮费、折扣金额等指标。
别的会我也会 表明并且 ，每位数据全面仓库都主要包括别的会别的会我也会 多个事实表，事实表是对数据分析主题的度量，它主要包括了与各维度表有关于 的外键，并予以 Join利用与维度表关于 。
维度表
维度表并且 每个用户数据分析数据全面的窗口，记录了事实表中关于事务、事件的属性及属性含义。
维度表的采用先进搭配过程所，以内 分为以内 四步：
1. 会选择维度。别的要生成别的会商品维度表，没准们会选择的维度别的会商品维度。
2. 详细主维表。别的要建商品维度表，那主维表别的会腾讯图片于业务该系统的商品表。
3. 详细关于维度表。主维表详细直到，其让他关于维度表别的会随之详细。别的商品维度表的关于维度表有商品类目表、所属其品牌表、商品所属行业多表等。
4. 详细维度属性。别的会属性以内 腾讯图片于主维表和关于维表。他们将主维表和关于维表的属性集成，予以 同的属性合并（别的，商品类目表和所属其品牌表中别的会我也会 总会世界最大 属行业多属性，没准们就别的会我也会 对所属行业多别的会属性予以 合并），直到将最后受到的属性放到要生成的维度表里。
而且如此如此，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、建模中是常见解决目前（别的范式建模中是传递依赖解决目前、维度建模中是缓慢巨特别大变化维解决目前等）、数仓分层等予以 了详细阐述，欢迎关注新个推现代技术 实践公众号，Get直播回放视频视频集锦！
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