日前  ，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第三则则期圆满举办。个推资深大综合数据研发工程师为今天深入浅出地特别介绍了综合数据仓库的前世今生层面综合数据建模的用过通过。

本文对"治数训练营"第三则则期《综合数据仓库与维度建模》的干货内容主题并对了总结 ，层面也挑选了直播两者之间精彩提问就做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" ，各种大综合数据从业者绕不开的两个概念。"综合数据仓库之父"Bill Inmon最早选定提出提出数仓的概念  ，出现 "综合数据仓库是两个面向主题的、集成的、也很稳定的、反映从历史变化中的综合数据集合  ，用于全面支持 管理决策"。

层面 ，大综合数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中 ，也对数仓并对了定义："综合数据仓库是两个将源子系统综合数据抽取、清洗、规格化 ，几经波折 提交到维度综合数据存储的子系统  ，为决策的制定公司提供 查询和预测其它功能的支撑和快速完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调整体呈现特性  ，Ralph Kimball成为 从并对流程单从来定义数仓。总之谁的定义  ，今天要在 经一般来讲数 从中几经波折 其他企业建设方面综合数据仓库的意义重大。其他企业并对建设方面数仓  ，层面共有共有将分散在各业务子系统的综合数据并对集中化管理 ，打破综合数据孤岛；共有共有为后续高效预测和应用综合数据  ，并各种大综合数据赋能业务不断发展奠定做基础。

02数仓建设方面与综合数据建模

共有  ，其他企业第三则则点第三则则点怎样建设方面综合数据仓库？第三则则点第三则则点怎样建设方面两个贴合业务能主要需求的、高效、稳定、好设计方式它 综合数据仓库？经一般来讲数 共有共有最后决定综合数据模型的选择选择和综合数据建模的重要彻底解决。

"综合数据建模"是指对实体层面实体和实体两者之两者之间两者之间并对综合数据化描述和抽象的变化过程。"综合数据模型"  ，成为 指以及组织和存储综合数据的通过。

现阶段主流的综合数据建模通过有两种  ，共有是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon选定提出提出  ，指走在其他企业单从面向主题的抽象  ，今天要在 一般来讲并对E-R实体两者之间模型将事物抽象为"实体""属性""两者之间" ，来出现 事物和事件重要关系。范式建模并非并对某个详细业务流程中实体对象两者之间的抽象  ，它共有共有建模人员全面地、整体呈现地更多特别介绍其他企业的业务和综合数据 ，层面并对周期长  ，对建模人员的能力方面选定提出提出也也很高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball选定提出提出  ，主张从预测决策的能主要需求出发构建模型  ，为预测能主要需求附加服务。共有它重点关注中第三则则点第三则则点怎样并对户更快速地快速完成综合数据预测  ，层面一直保持较坏各种大规模复杂查询的响应性能。相较范式建模  ，维度建模建设方面周期短  ，全面支持 敏捷迭代 ，一般来讲我是会 对数仓架构就做多复杂的设计方式造型 。

在构建数仓时  ，今天要在 要按照详细的综合数据预测场景和业务直接处理子系统来选择选择研究相关的综合数据建模通过。共有  ，就OLTP子系统（On-line Transaction Processing：联机事务直接处理）相相对于  ，但因其二是是面向随机读写的综合数据小操作  ，关注中事务的直接处理  ，共有今天要在 其他推荐并对OLTP子系统及传统式综合数据库的其他企业并对范式建模的通来啦设计方式造型 综合数据模型 ，以重要彻底解决在事务直接处理之中综合数据冗余在某致性重要彻底解决。而OLAP子系统（On-line Analytical Processing ：联机预测直接处理）面向批量读写综合数据的小操作  ，关注中中事务直接处理一致性  ，二是是关注中综合数据的整合层面大综合数据查询和直接处理之中性能  ，共有一般来讲设计方式方式维度建模的通过。

详细第三则则点第三则则点怎样并对范式建模和维度建模呢？今天要在 有机结合案例共有单从。

03范式建模通过及实例剖析

第三则则点单从范式建模的也就变化过程。

在并对范式建模时  ，今天要在 一般来讲数数要遵从所不所不同规范选定提出提出设计方式造型 出合理的模型  ，每一个人所不所不同规范选定提出提出经一般来讲数 "范式"。现阶段其他行业中存成为 范式、二范式、三范式等所不所不同模型建设方面规范。越高的范式带来冲击的综合数据库冗余越小  ，每一个人在综合数据计算层面会更复杂。其他企业一般来讲设计方式方式三范式建模 ，在可以可以保障灵活度层面综合数据计算速度快 的层面  ，降低综合数据直接处理的复杂度。

范式建模的变化过程共有共有被拆解为以上四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体两者之两者之间两者之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R两者之间图

共有  ，今天要在 要并对范式建模的借助设计方式造型 某课程管理子系统的综合数据模型。

该子系统二用过来管理某其他部分学生部分学生、其他部分学生和课程等紧密研究相关综合数据  ，涉及课程选修、考试名次、部分学生授课、其他部分学生班级等层面。好吧们第三则则点要梳理出实体  ，为部分学生、课程、其他部分学生、班级；层面梳理出实体两者之两者之间两者之间  ，共有部分学生讲授课程、其他部分学生选修课程、其他部分学生隶属班级等；几经波折 要罗列出各实体和两者之间的属性  ，共有"其他部分学生"两个实体的属性有姓名、性别、年龄等 ，"其他部分学生选修课程"两个两者之间的属性有选修时间吧、总课时等；第三则步 ，成为 画出E-R图 ，用矩形出现 "实体"  ，用菱形出现 "两者之间"  ，用椭圆形出现 "属性"  ，以可视化的借助清晰展示出主体和主体两者之两者之间两者之间。

04维度建模通过及实例剖析

相较范式建模  ，维度建模稍为复杂  ，共有事实表和维度表两块内容主题。

事实表

第三则则点看事实表。事实表分三种  ，共有事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表一般来讲用三条记录出现 某个时间吧点突然发生好事件或行为较低。共有电商业务场景之中订单支付业务  ，一般来讲就设计方式方式事务性事实表来以及组织和存储综合数据。

• 周期性快照事实表成为 条记录描述成为 的两个实体在某一段时间吧内的稳定状态或现状 ，共有某顾客每月的积分余额就不属在某条不属于的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表成为 条记录成为 对某业务流程中突然发生的多个事件的累计记录 ，一般来讲是但因能主要需求某个流程节点运转效率的统计能主要需求。

今天要在 以两个事务性事实表的设计方式造型 变化过程为例来更多特别介绍事实表的设计方式造型 通过：

1. 选择选择与综合数据预测能主要需求紧密紧密研究相关的业务变化过程。"业务变化过程"是指在业务流程之中可拆分的行为较低事件。共有  ，电商业务场景下 ，购物的业务流程中就共有加购、下单、支付、商家发货、所有用户选定收货等业务变化过程。好吧们要预测销售额 ，那"支付"经一般来讲数 必选的业务变化过程。

2. 声明粒度。今天要在 要尽量选择选择最细粒度  ，精详细义事实表的每每一个人人行所出现 的业务含义  ，以可以可以保障事实表有世界最大 的灵活性。共有  ，所有用户共有在两个订单上面选择购买多个商品 ，那每每一个人人个人购再买商品经一般来讲数 两个子订单  ，今天要在 一般来讲选择选择将子订单成为声明粒度。

3. 详细维度。维度是指业务变化变化过程处的内部环境其他信息 ，共有所有用户在某个时间吧购再买某个店铺的某个商品  ，那店铺所属其他行业、商品所在类目等均共有共有被出现 是维度。

4. 详细事实 ，即详细业务变化过程的度量指标。共有"支付"两个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  ，共有还共有分摊邮费、折扣金额等指标。

共有共有明显 成为 ，每每一个人人个人综合数据仓库都共有包括包括两个共有共有多个事实表  ，事实表是对预测主题的度量  ，它共有包括包括了与各维度表相重要关系的外键 ，并并对Join借助与维度表重要关系。

维度表

维度表成为 所有用户预测综合数据的窗口  ，记录了事实表中紧密研究相关事务、事件的属性及属性含义。

维度表的设计方式造型 变化过程  ，二是分为以上四步：

1. 选择选择维度。共有要生成两个商品维度表  ，好吧们选择选择的维度经一般来讲数 商品维度。

2. 详细主维表。共有要建商品维度表  ，那主维表经一般来讲数 腾讯体育于业务子系统的商品表。

3. 详细紧密研究相关维度表。主维表详细几经波折  ，共有在紧密研究相关维度表经一般来讲数 随之详细。共有商品维度表的紧密研究相关维度表有商品类目表、所属明星品牌表、商品所属其他行业表等。

4. 详细维度属性。每一个人属性一般来讲腾讯体育于主维表和紧密研究相关维表。今天要在 将主维表和紧密研究相关维表的属性集成 ，并对所不同属性合并（共有  ，商品类目表和所属明星品牌表中共有经一般来讲数 较低明显 属其他行业属性  ，好吧们就共有共有对所属其他行业两个属性并对合并） ，几经波折 将几经波折 也都要 的属性放到要生成的维度表里。

层面  ，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的也就原则、建模之中常见重要彻底解决（共有范式建模之中传递依赖重要彻底解决、维度建模之中缓慢变化中维重要彻底解决等）、数仓分层等并对了详细阐述  ，欢迎关注中个推各种技术实践公众号 ，Get直播回放精彩精彩集锦！

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