一、数据仓库建模的意义 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式...下图是个示例，通过统一数据模型，屏蔽数据源变化对业务的影响，保证业务的稳定，表述了数据仓库模型的一种价值： 二、数据仓库分层的设计 为了实现以上的目的，数据仓库一般要进行分层的设计，其能带来五大好处：...三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。...1、维度建模 （1）定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。...（3）优缺点 优点：技术要求不高，快速上手，敏捷迭代，快速交付；更快速完成分析需求，较好的大规模复杂查询的响应性能 缺点：维度表的冗余会较多，视野狭窄 2、关系建模 （1）定义 是数据仓库之父Inmon
概述 在数据建模过程中，最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、客户、供应商等，事实是要度量的指标，如客户数、销售额等。...维度建模还会分为星型模型、雪花模型等，各有优缺点，但很少直接回答一个问题，也就是数据仓库为什么要采用维度建模？...维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，他的《[数据仓库工具箱]》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...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。 ? 星型模型与OLAP多维数据库 ?...当上层业务发生变化时，通过数据模型，底层的技术实现可以非常轻松的完成业务的变动，从而达到整个数据仓库系统的灵活性。 帮助数据仓库系统本身的建设。
为什么要数据仓库建模呢？...知道了数据仓库的好处，很多行业和企业也都经历了数据仓库建模，但如果问哪家数据模型建得好，各行业各企业就很难分出个高下了。...大神Inmon的《数据仓库》和kimball《数据仓库工具箱》算是两个经典吧，最近出了本很厚的《数据仓库与商业智能宝典》，但也是人家kimball以前经典文章的合集。...关系建模又叫ER建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，其从全企业的高度设计一个3NF模型的方法，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，其是站在企业角度进行面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的...，主要是简单的报表系统；后期数据量越来越大，系统越来越多，尝试用ER建模的数据仓库，但是在实践中发现快速变化的业务之下，构建ER模型的风险和难度都很高，现在则主要采用基于维度建模的模型方法了。”
分类目录：商业智能《维度建模》总目录 本文是《维度建模》后续文章的基础。...本文将详细考察数据仓库及商业智能的主要目标，辨析DW/BI管理者与杂志出版商各自责任中存在的不可思议的相似之处。 基于此背景，我们将探索维度建模核心概念并建立基本词汇表。...数据仓库与商业智能的目标 在开始深入研究维度建模的细节前，关注数据仓库与商业智能的基本目标是非常有益的。...数据仓库需要正确的信息以支持决策制定。DW/BI系统最重要的输出是基于分析证据所产生的决策，这些决策体现了数据仓库的影响和价值。...数据仓库和商业智能的成功需要更多的专业设计师、技术员、建模人员、数据库管理员。作为初涉DW/BI领域的人，一方面具有较好的信息技术基础，另一方面，对业务用户并不了解。
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。...本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。...数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。...数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库，其总体架构如下图所示： ?...因此一个优秀的数据仓库建模团队既要有坚实的数据仓库建模技术，还要有对现实业务清晰、透彻的理解。
数仓概述 数据仓库： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。...数据仓库 VS 数据库 数据库面向事务设计，属于OLTP（在线事务处理）系统，主要操作是随机读写，在设计时尽量避免冗余，采用符合范式规则来设计。...，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。...[外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念...维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。
一、前言 数据仓库得建模方法同样也有很多种，每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点，代表了一种归 纳，概括世界的一种方法。...目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质 上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表的是哲学上的一种世界观...另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。...因此以笔者的观点看，维度建模的领域主要适用与数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。维度建模很难能够提供一个完整地描述真实业务实体之间的复杂关系的抽象方法。...四、实体建模法 实 体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法，它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说，客观世界应该是可以细分的，客观世界应该可以分成由一个个实 体，以及实体与实体之间的关系组成。
1.数据仓库建模的目的？ 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。...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。...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。...性别，学历等） 画出E-R关系图 3.2.维度建模 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。...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。 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。
按照一般书籍的介绍，维度建模还会分为星型模型、雪花模型等，各有优缺点，但很少直接回答一个问题，也就是数据仓库为什么要采用维度建模？ ? 星型模型 ?...雪花模型 数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。...我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。...接下来具体来了解维度建模 一、什么是维度建模 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...数据仓库的建模方法有很多种，我目前主要学习了解的维度建模方法。开始尝试写数据仓库系列文章，文中如有错误或误导的地方欢迎大家指出纠正。 希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。
数据仓库模型 通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： 业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。...2) 数据仓库建模阶段划分 我们前面介绍了数据仓库模型的几个层次，下面我们讲一下，针对这几个层次的不同阶段的数据建模的工作的主要内容： ? 图 4....数据仓库建模阶段划分 从上图我们可以清楚地看出，数据仓库的数据建模大致分为四个阶段： 1.业务建模，这部分建模工作，主要包含以下几个部分： 划分整个单位的业务，一般按照业务部门的划分，进行各个部分之间业务工作的界定...从我们上面对数据仓库的数据建模阶段的各个阶段的划分，我们能够了解到整个数据仓库建模的主要工作和工作量，希望能够对我们在实际的项目建设能够有所帮助。...因此，笔者建议读者在创建自己的数据仓库模型的时候，可以参考使用上述的三种数据仓库得建模方法，在各个不同阶段采用不同的方法，从而能够保证整个数据仓库建模的质量。
概述 数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。...各种数据建模方法，如维度建模。 调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。...因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。 文章结构 本文将按照下面的顺序进行阐述： 先介绍比较经典和常用的数据仓库模型，并分析其优缺点。...DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling，中文名《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...一、什么是维度建模 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。...它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，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。...《数据仓库工具箱》中有这样一段描述:物理世界的每一个度量事件与对应的事实表行具有一对一的关系，这思想是维度建模的基本原则，其他的工作都是以此为基础建立的。 ...下面是一个具体的维度建模的例子，以订单为例。 图片基于上面的理解，我们就可以比较好的了解我们的维度建模了。这里我给出我个人的描述，这样会比较好理解一些。...(03)数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库
概念和背景 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...维度建模源自数据集市，主要面向分析场景 Ralph Kimball 推崇数据集市的集合为数据仓库，同时也提出了对数据集市的维度建模，将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。...如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。...维度建模的领域主要适用与数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。...，从而能够保证整个数据仓库建模的质量。
当我们的数据采集到hdfs层上之后，我们就开开始对数据进行建模以便后来分析，那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面 所以项目1的将行为数据和业务数据导入到hdfs中我们已经完成了，现在需要的是将...hdfs的数据通过ODS层数据建模，初步的分析以及改变，那么我们首先介绍下ODS层的作用 因为我们的数据刚落到hdfs上，他还只是单纯的数据，并没有能让我们直接操作。
以下主题提供有关数据仓库中架构的信息： 数据仓库中的模式 第三范式 星型模式 优化星形查询 数据仓库中的模式 模式是数据库对象的集合，包括表、视图、索引和同义词。...在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。...另外，一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式，而是共享这两种模式的特性；这些模式被称为混合模式模型。 Oracle数据库旨在支持所有数据仓库模式。...第三范式 尽管本指南在示例中主要使用星型模式，但您也可以使用第三种标准格式来实现数据仓库。 第三范式建模是一种经典的关系数据库建模技术，通过规范化来最小化数据冗余。...当数据仓库满足这些条件时，数据仓库中运行的大多数星型查询将使用称为星型转换的查询执行策略。星型转换为星型查询提供了非常高效的查询性能。
数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤，其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问，数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。...建模的第一步通常是规范化数据，这是一个组织过程，通过减少不一致的依赖性和冗余来提高数据库的灵活性。如果你不熟悉的话，我建议你读一下这个和/或看一些视频！...星型模式 解决这个问题的一个方法是执行数据建模的非规范化步骤，以创建一个更简单、易于理解的为ceratin查询优化的模式。创建星型模式的过程包括将完整的模式提取为特定分析过程的相关特性。...我们不必向涉众解释所有用于创建模式的疯狂连接，只是可能。 缺点 对数据进行非规范化意味着数据异常可能是一次性插入或更新引起的。
什么是数据仓库 2.数据仓库与传统数据库的异同 3. 传统数据库存在的缺点 4. 大数据环境下数据仓库的优点 一、数据仓库起因 二、数据仓库的特点 三、数据仓库常见的概念 1.六大概念 2....什么是数据仓库 要想全面的来看待数据仓库，首先要回答的是数据仓库搭建的目的： 百度百科解释：数据仓库，英文名称Data Warehouse，数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合...笔者个人理解：以数据建模理念为基础，以消除数据孤岛为目的，通过一套标准方法和工具集，解决大数据计算中诸如质量、复用、扩展、 成本等问题，能够驱动业务发展的体系。...第三方解释： 数据仓库是数据管理、存储、计算、建模的方法论，是一种过程处理方法； 它的特点为：面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化； 数据仓库由元数据、数据建模、实现代码、血缘关系、规范准则组成...比如说在数据建模之后，我们需要对模型进行考评，模型建立的好不好，有一个指标就是看你跨层的调用率，包括你跨层出数的比率。
事实表特征 事实表作为数仓维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和业务过程有关的度量。...粒度的声明是事实表建模非常重要的一步，意味着精确定义事实表的每一行所表示的业务含义，粒度传递的是与事实表度量有关的细节层次。...冗余维度是在kimball维度建模方法基础上新增的步骤。主要是因为在大数据的事实表模型设计中，需要考虑更多的是提高下游用户的使用效率，降低数据获取的复杂性，减少关联的表数量。...多源过程 针对多源业务建模，主要考虑事实表的粒度问题。...六、聚集型事实表 数据仓库的性能是数据仓库建设是否成功的重要标准之一。聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能的效果。
三、典型的数据仓库建模方法论 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。...从最早的借鉴关系型数据库理论的范式建模，到逐渐提出维度建模等等，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：E-R模型、维度模型、Data Vault模型、Anchor模型。...3.2 维度模型 维度模型是数据仓库领域 Ralph Kimball 大师倡导的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...在 Ralph Kimball 提出对数据仓库维度建模，我们将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。
大数据平台当中的数据仓库，往往需要通过建模来更好地对数据进行存储和管理，这其中涉及到性能、成本、效率、质量等多方面的综合考量，对于工程师来说，也需要细细规划。...今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。 数仓建模方法 数据仓库中几种经典的数据模型，包括关系建模、维度建模、DataVault模型。...1、关系建模 关系建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，被称为“实体-关系”模型，以一种“标准化”的方式存在，强调数据之间非冗余，满足3NF。...3、Data Vault模型 Data Vault是另一种数据仓库建模方法，是Dan Linstedt在20世纪90年代提出的，主要用于企业级的数据仓库建模。...关于大数据学习开发，数据仓库建模方法与模型，以上就为大家做了简单的介绍了。数据仓库建模，是数仓设计当中的重要阶段，根据实际的应用需求，选择合适的方法与模型，是工程师必备的能力之一。
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