上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库，从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库，你一定会了解到两个人：数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展，其中Inmon主张自上而下的架构，不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中，用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层，或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反，Kimball架构是一种自下而上的架构，它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库，通过使用一致的维度，能够共同看到不同数据集市中的信息，这表示它们拥有公共定义的元素。
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。 维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。 它本身属于一种关系建模方法，但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念：
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
model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。
数据管理一直在演进，从早期的电子表格、蛛网系统到架构式数据仓库。发展至今以维度建模和关系建模为主，而随着互联网的发展，数据从GB到PB的裱花，企业业务迭代更新亦是瞬息万变，对维度模型的偏爱渐渐有统一互联网数仓建模标准的趋势。
由于在变化快速的商业世界里，业务形态多种多样，为了能够更有针对性的进行数据建模，经过长时间的摸索，业界逐步形成了数据建模的四部曲：业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。
本篇文章笔者以Kimball维度建模方法论为前提关于维度展开的讨论，写一点关于维度的看法。在实际维度建模过程中，建模工程师在做维度设计时，往往分不清哪些是维度、哪些算事实或度量，同时也会产生这样或那样的疑问。到底什么是维度，可能有人会给出这样描述：
本文开始先简单理解两种建模的核心思想，然后根据一个具体的例子，分别使用这两种建模方式进行建模，大家便会一目了然！
0x00 前言 前一篇已经对常用的几种数据模型做了简单的介绍，本篇主要对其中最常用的维度建模做一个深入的理解。 0x01 什么是维度建模 维度模型是数据仓库领域另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，他的《The 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。 按照书中所讲，维度建模并不要求维度模型必须满足第3范式。数据库中强调的 3NF 主要是为了消除冗
世界上物品种类有千万种，各种信息更是层出不穷，每种信息都有各自独特的格式和表达方式，如何对信息进行描述，按照一定的方式进行转化，使之形成适合存储的数据格式，称之为建模。常用的有实体建模法，维度建模法，范式建模法三种数据建模方法，不管哪种数据建模方法都是使信息结构清晰、易于存储和读取。
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。
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：
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。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。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—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。
范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由Inmon所提倡，主要解决关系型数据库得数据存储，利用的一种技术层面上的方法，主要用于业务系统，所以范式建模主要是利用关系型数据库进行数仓建设
我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库（如 Hive ），还是基于传统 MPP 架构的数据仓库（如Teradata ），抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库，其实都面临如下问题：
今天给大家分享下数仓中的模型设计，一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型，它们使用的模型也都是非常巧妙的，好了，我们话不说到直接开始。
先来介绍下此书，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。面向数仓和BI设计人员，书中涉及到的内容非常广泛，围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织。强烈建议买一本实体书研究，反复通读全书至少三遍以上，你的技术将会有质的飞跃。
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。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。
只要是做数据仓库的同学都或多或少了解和实践过维度数据建模，在大银行、运营商等传统领域，维度数据建模更是其数据分析和建模的核心理念。感兴趣的同学可以读下《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》和阿里巴巴的《大数据之路》，从这两本书可以了解到维度数据建模的理论和工程实践。
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随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们所有数据从业者都要面临的一个挑战。
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。对于数仓建模，很多人说不就是建表吗，哪有那么复杂，事实上，这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。
导读：小丘哥哥最近学习维度建模，整理了一些学习心得，跟大家一起分享一下，相互学习，共同进步，感觉好文章底部点个赞，鼓励一下小丘哥哥哈哈。
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，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。
数据仓库的建设的最重要的核心核心之一就是数仓模型的设计和构建，这个决定了数仓的复用和性能，本文将介绍四种建模的理论：维度建模、关系建模、Data Vault建模、Anchor模型建模，文后也介绍几种常见的数仓建模工具。
数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作，将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练，实现了一个模型同时解决两个任务，并提升两个任务效果的目标。
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型，到底数据仓库（含数据中台和大数据平台）中应该如何建模呢？
1.何为建模？ 数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）— 联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）— 联机分析处理。 针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。下面分别说明下：
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
最近笔者参与并完成了数据中台从0到1的建设，当然数据中台如何定义争论也很多，这里笔者此篇文章不去讨论，但数据仓库是数据中台能否解决数据复用、数据共享、数据服务和数据快速迭代等这些相对通用问题的关键一环，这是不可否认的。此篇文章来讲述在构建数据中台过程中数据仓库维度建模部分时，会犯的一些错误，其中重点讲述一些对理解业务过程的常见错误以及正确地理解何为业务过程，因为业务过程准确理解和识别是维度建模进行的关键步骤。
维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。
在建设数据仓库之前，数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不统一，可信度低；④缺乏数据管控体系，数据质量难以保证。如下图：
数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。
英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
分层架构很容易在各种书籍和文档中去理解，但是把建模方法和分层架构放在一起就会出现很多困惑了。接下来，我会从数据研发与建模的角度，演进一下分层架构的设计原因与层次的意义。
原创推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LiCZz1GHhH4CsBIl5VdZjA ，附完整版【数据仓库指北】原创PDF获取。
数据仓库存储逻辑模型设计，需要遵循一定的设计原则。遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。本文适用于多维建模，不使用于3NF建模。
数据越冗余越难保证数据一致性，分布式存储就是这样，但是维度退化到事实表后相当于预聚合了，所以查询分析效率高。
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