前不久，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第五期圆满举办。个推资深大数据统计 研发工程师为如下 深入浅出地简要介绍 了数据统计 仓库的前世今生除此智能汽车概念股龙头智能汽车概念股龙头其它数据统计 建模的就用 多种方式。
本文对"治数训练营"第五期《数据统计 仓库与维度建模》的干货性内容并对了总结，除此其它也挑选了直播他们之间精彩提问可以做Q&A梳理，带如下 我们一起回顾首期课程。
01数据统计 仓库快速入门
数据统计 仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，个大数据统计 从业者绕不开的三个概念。"数据统计 仓库之父"Bill Inmon最早提出建议提出建议数仓的概念，观点"数据统计 仓库是三个面向主题的、集成的、相当稳定的、反映世界历史新的变化 的数据统计 集合，用于最大支持管理决策"。
除此其它，大数据统计 架智能汽车概念股龙头构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓并对了定义："数据统计 仓库是三个将源软件系统数据统计 抽取、清洗、规格化，第五次 提交到维度数据统计 存储的软件系统，为决策的制定提供完整查询和深入分析 功能包括的支撑和无法完成 "。
Bill Inmon对数仓的定义更强调总体特性，Ralph Kimball值得一提从并对流程从总体来定义数仓。何时何地 哪里定义，当如下 总会从中见到企业自身区域建设数据统计 仓库的意义重大。企业自身并对区域建设数仓，除此其它必须将分散在各业务软件系统的数据统计 并对集中化管理，打破数据统计 孤岛；必须为后续高效深入分析 和应用数据统计 ，并个大数据统计 赋能业务不断发展奠定两个基础。
02数仓区域建设与数据统计 建模
必须，企业自身怎样才能 才能 区域建设数据统计 仓库？怎样才能 才能 区域建设三个贴合业务不能各种需求 的、高效、稳定、好采用先进它 数据统计 仓库？要在 必须最后决定数据统计 模型的选择中和数据统计 建模的针对用户。
"数据统计 建模"是指对实体除此其它实体和实体他们之他们之间他们之间并对数据统计 化描述和抽象的过程所。"数据统计 模型"，值得一提指协助组织和存储数据统计 的多种方式。
目前为止主流的数据统计 建模多种方式有两种，三个是范式建模和维度建模：
范式建模
范式建模由Bill Inmon提出建议提出建议，指站到企业自身从总体面向主题的抽象，当如下 大多数并对E-R实体他们之间模型将事物抽象为"实体""属性""他们之间"，来观点事物和事件密切联系。范式建模并非并对某个确定一 其他相关信息业务流程中实体对象他们之间的抽象，它必须建模人员全面地、总体地深入简要介绍 企业自身的业务和数据统计 ，除此其它并对周期长，对建模人员的能力强提出建议提出建议也相当高。
维度建模
维度建模由Ralph Kimball提出建议提出建议，主张从深入分析 决策的不能各种需求 出发构建模型，为深入分析 不能各种需求 服务提供。或许它重点关注更多怎样才能 才能 并对户更快速地无法完成 数据统计 深入分析 ，除此其它保持良好较最好个大规模复杂查询的响应性能。相相对会 范式建模，维度建模区域建设周期短，最大支持敏捷迭代，大多数但会对数仓架构可以做多复杂的独特采用先进。
在构建数仓时，当当如下 依照确定一 其他相关信息的数据统计 深入分析 场景和业务其他相关处理软件系统来选择中其他相关的数据统计 建模多种方式。必须，就OLTP软件系统（On-line Transaction Processing：联机事务其他相关处理）来讲，二是 其二是是面向随机读写的数据统计 操作中，关注更多事务的其他相关处理，或许当如下 所推荐并对OLTP软件系统及传统做法数据统计 库的企业自身并对范式建模的多种方式来独特采用先进数据统计 模型，以针对用户在事务其他相关处理中有数据统计 冗余在那致性针对用户。而OLAP软件系统（On-line Analytical Processing ：联机深入分析 其他相关处理）面向批量读写数据统计 的操作中，关注更多更多事务其他相关处理一致性，二是是关注更大多数据统计 的整合除此其它大数据统计 查询和其他相关处理中有性能，或许大多数采用先进维度建模的多种方式。
确定一 其他相关信息怎样才能 才能 并对范式建模和维度建模呢？当如下 运用案例三个从总体。
03范式建模多种方式及实例剖析
最小从总体范式建模的绝绝大部分过程所。
在并对范式建模时，当如下 有的要遵从不一样的规范提出建议提出建议独特采用先进出合理的模型，那个不一样的规范提出建议提出建议要在 "范式"。目前为止其他行业中存这一范式、二范式、三范式等不一样的模型区域建设规范。越高的范式能给的数据统计 库冗余越小，那个在数据统计 计算另外 会更复杂。企业自身大多数采用先进三范式建模，在充分保证灵活度除此其它数据统计 计算非常快的除此其它，降低数据统计 其他相关处理的复杂度。
范式建模的过程所必须被拆解为如下四步：
1. 抽象出主体
2. 梳理主体他们之他们之间他们之间
3. 梳理主体的属性
4. 画出E-R他们之间图
必须，当当如下 并对范式建模的需要多种方式 独特采用先进某课程管理软件系统的数据统计 模型。
该软件系统二就用 来管理某学校中学校、学校中和课程等其他相关系数据统计 ，涉及课程选修、考试成绩稳定 、学校授课、学校中班级等另外 。我那个们最小要梳理出实体，为学校、课程、学校中、班级；另外 梳理出实体他们之他们之间他们之间，三个包括三个包括三个包括包括学校讲授课程、学校中选修课程、学校中隶属班级等；第五次 要罗列出各实体和他们之间的属性，必须"学校中"三个实体的属性有姓名、性别、年龄等，"学校中选修课程"三个他们之间的属性有选修时间啊、总课时等；第五步，值得一提画出E-R图，用矩形观点"实体"，用菱形观点"他们之间"，用椭圆形观点"属性"，以可视化的需要多种方式 清晰展示出主体和主体他们之他们之间他们之间。
04维度建模多种方式及实例剖析
相相对会 范式建模，维度建模稍为复杂，三个包括三个包括三个包括包括事实表和维度表两块性内容。
事实表
最小看事实表。事实表分三种，三个包括三个包括三个包括包括事务性事实表、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前发生好事件或行为规定 。必须电商业务场景中有订单支付业务，大多数就采用先进事务性事实表来协助组织和存储数据统计 。
周期性快照事实表这好好几条记录描述的值得一提三个实体在那一段时间啊内的完美状态 或现状，必须某顾客每月的积分余额就范畴好好几条范畴的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表这好好几条记录值得一提对某业务流程中前发生的多个事件的累计记录，大多数是二是 不不能各种需求 某个流程节点运转效率的统计不能各种需求 。
当如下 以三个事务性事实表的独特采用先进过程所为例来深入简要介绍 事实表的独特采用先进多种方式：
1. 选择中与数据统计 深入分析 不能各种需求 其他相关系的业务过程所。"业务过程所"是指在业务流程中有可拆分的行为规定 事件。必须，电商业务场景下，购物的业务流程中就三个包括三个包括三个包括包括加购、下单、支付、商家发货、导致用户确定一 收货等业务过程所。我那个们要深入分析 销售额，那"支付"要在 必选的业务过程所。
2. 声明粒度。当当如下 尽量选择中最细粒度，精确定一 其他相关信息义事实表的各个行所观点的业务含义，以充分保证事实表有最特别大灵活性。必须，导致用户必须在那个订单底下再次购买 多个商品，那各个购去买商品要在 三个子订单，当如下 大多数选择中将子订单要在 声明粒度。
3. 确定一 其他相关信息维度。维度是指业务过程所所处的生存环境其他相关信息，必须导致用户在那个时间啊购去买某个店铺的某个商品，那店铺所属其他行业、商品所在类目等均必须被观点是维度。
4. 确定一 其他相关信息事实，即确定一 其他相关信息业务过程所的度量指标。必须"支付"三个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，必须还三个包括三个包括三个包括包括分摊邮费、折扣金额等指标。
必须证明值得一提，各个数据统计 仓库都三个包括包括三个必须多个事实表，事实表是对深入分析 主题的度量，它三个包括包括了与各维度表相密切联系的外键，并并对Join需要多种方式 与维度表密切联系。
维度表
维度表值得一提导致用户深入分析 数据统计 的窗口，记录了事实表中其他相关系事务、事件的属性及属性含义。
维度表的独特采用先进过程所，二是分为如下四步：
1. 选择中维度。必须要生成三个商品维度表，我那个们选择中有维度要在 商品维度。
2. 确定一 其他相关信息主维表。必须要建商品维度表，那主维表要在 源自于业务软件系统的商品表。
3. 确定一 其他相关信息其他相关系维度表。主维表确定一 其他相关信息第五次 ，必须的其他相关系维度表要在 随之确定一 其他相关信息。必须商品维度表的其他相关系维度表有商品类目表、所属其品牌表、商品所属其他行业表等。
4. 确定一 其他相关信息维度属性。那个属性大多数源自于主维表和其他相关系维表。当如下 将主维表和其他相关系维表的属性集成，并对不一样属性合并（必须，商品类目表和所属其品牌表中必须总会较大 属其他行业属性，我那个们就必须对所属其他行业三个属性并对合并），第五次 将尽管能得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、建模中有常见针对用户（必须范式建模中有传递依赖针对用户、维度建模中有缓慢新的变化 维针对用户等）、数仓分层等并对了确定一 其他相关信息阐述，欢迎关注更多个推其他技术实践公众号，Get直播回放比赛比赛集锦！
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