为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑 数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。从最早的借鉴数据库的范式建模，到逐渐提出维度建模，Data Vault模型，Anchor模型等等，越往后建模的要求越高，越需满足3NF,4NF等。但是对于数据仓库来说，目前主流还是维度建模,会夹杂着范式建模。 数据仓库建模方法论可分为：范式建模、维度建模、Data Vault模型、Anchor模型。 维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。 Ralph Kimball提出对数据仓库维度建模，并且将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。 在ER模型中抽象出了有实体、关系、属性三种类别，在现实世界中，每一个操作型事件，基本都是发生在实体之间的，伴随着这种操作事件的发生，会产生可度量的值，而这个过程就产生了一个事实表，存储了每一个可度量的事件。 以电商行业为例：电商场景：一次购买事件，涉及主体包括客户、商品、商家，产生的可度量值 包括商品数量、金额、件数等 事实表根据粒度的角色划分不同，可分为事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表。注意：这里需要值得注意的是，在事实表的设计时，一定要注意一个事实表只能有一个粒度，不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。 维度分为： （1）退化维度（DegenerateDimension） 在维度类型中，有一种重要的维度称作为退化维度，亦维度退化一说。这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。 （2）缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions） 维度的属性并不是始终不变的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维（SCD）。比如员工表中的部门维度，员工的所在部门有可能两年后调整一次。 星型模型主要是维表和事实表，以事实表为中心，所有维度直接关联在事实表上，呈星型分布。 （2）雪花模型 雪花模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。 （3）星座模型 星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，大部分维度建模都是星座模型。 维度建模步骤：选择业务过程->声明粒度->确定维度->确定事实。旨在重点解决数据粒度、维度设计和事实表设计问题。 声明粒度，为业务最小活动单元或不同维度组合。以共同粒度从多个组织业务过程合并度量的事实表称为合并事实表，需要注意的是，来自多个业务过程的事实合并到合并事实表时，它们必须具有同样等级的粒度。 Data Vault是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，Data Vault是在ER模型的基础上衍生而来，模型设计的初衷是有效的组织基础数据层，使之易扩展、灵活的应对业务的变化，同时强调历史性、可追溯性和原子性，不要求对数据进行过度的一致性处理。同时设计的出发点也是为了实现数据的整合，并非为数据决策分析直接使用。 Data Vault模型包含三种基本结构 ： 建模工具，一般企业以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等为主。也有些企业自行研发工具，或使用阿里等成熟套装组件产品。
1.数据仓库建模的目的？
2.常见的数据建模方法
3.常见四种建模方法的建模步骤与演示
3.1.范式建模（E-R模型）
将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数 据关联和事物描述；实体：Entity，关系：Relationship，这种对数据的抽象 建模通常被称为ER实体关系模型
ER模型是数据库设计的理论基础，当前几乎所有的OLTP系统设计都采用ER模型建模的方式，且该建模方法需要满足3NF。Bill Inom提出的数仓理论，推荐采用ER关系模型进行建模，BI架构提出分层架构，数仓底层ods、dwd也多采用ER关系模型就行设计。
但是逐渐随着企业数据的高增长，复杂化，数仓全部使用ER模型建模显得越来越不合时宜。为什么呢，因为其按部就班的步骤，三范式等，不适合现代化复杂，多变的业务组织。
E-R模型建模的步骤（满足3NF）如下：
3.2.维度建模
维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是面向分析的，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。3.2.1.事实表
3.2.2.维度表
维度，顾名思义，业务过程的发生或分析角度。比如从颜色、尺寸的角度来比较手机的外观，从cpu、内存等较比比较手机性能维。维度表一般为单一主键，在ER模型中，实体为客观存在的事物，会带有自己的 描述性属性，属性一般为文本性、描述性的，这些描述被称为维度。
比如商品，单一主键：商品ID，属性包括产地、颜色、材质、尺寸、单价等， 但并非属性一定是文本，比如单价、尺寸，均为数值型描述性的，日常主要的维度抽象包括：时间维度表、地理区域维度表等
案例：某电商平台，经常需要对订单进行分析，以某宝的购物订单为例，以维度建 模的方式设计该模型
涉及到事实表为订单表、订单明细表，维度包括商品维度、用户维度、商家维度、区域维 度、时间维度
商品维度：商品ID、商品名称、商品种类、单价、产地等
用户维度：用户ID、姓名、性别、年龄、常住地、职业、学历等
时间维度：日期ID、日期、周几、上/中/下旬、是否周末、是否假期等 
3.2.3.维度建模模型的分类
维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。
（1）星型模型
尖叫提示：所以由上可以看出
3.2.4. 维度建模步骤
3.3 DataVault模型
Data Vault模型是一种中心辐射式模型，其设计重点围绕着业务键的集成模式。这些业务键是存储在多个系统中的、针对各种信息的键，用 于定位和唯一标识记录或数据
3.3.1 中心表-Hub
3.3.2 链接表-Link
3.3.3 卫星表– Satellite
3.3.4 Data Vault模型建模流程
尖叫提示：Hub想像成人体的骨架，那么Link就是连接骨架的韧带组织， 而satelite就是骨架上的血肉。 Data Vault是对ER模型更近一步的规范化，由于对数据的拆解和更偏向于基础数据组织，在处理分析类场景时相对复杂， 适合数仓低层构建，目前实际应用场景较少
3.4Anchor模型
4.四种模型总结
以上为四种基本的建模方法，当前主流建模方法为：ER模型、维度模型
模型设计要考虑技术可靠性和实现成本
5.常用建模工具
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