早前，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第六期圆满举办。个推资深大数据统计 研发工程师为今天深入浅出地补充介绍了数据统计 仓库的前世今生另一新型新型技术数据统计 建模的用得多种方通信技术法 。

本文对"治数训练营"第六期《数据统计 仓库与维度建模》的干货所有内容对其了总结，另一新型新型技术也挑选了直播两者之间精彩提问都做Q&A梳理，带今天一起来回顾首期课程。

01数据统计 仓库快速入门

数据统计 仓库（Data Warehouse），简称"数仓"，和大数据统计 从业者绕不开的通信技术目前仍然概念。"数据统计 仓库之父"Bill Inmon最早按照要求 数仓的概念，看来"数据统计 仓库是目前仍然面向主题的、集成的、特别稳定的、反映中华历史 明显变化的数据统计 集合，用于鼓励管理决策"。

另一新型新型技术，大数据统计 架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓对其了定义："数据统计 仓库是目前仍然将源系统实现数据统计 抽取、清洗、规格化，重新提交到维度数据统计 存储的系统实现，为决策的制定公司提供 查询和及分析功能方面的支撑和快速完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调整体性 特性，Ralph Kimball也通信技术是从对其流程不难看出来定义数仓。也好哪种定义，他们会带来从中有话看到企业来说建设方面数据统计 仓库的意义重大。企业来说对其建设方面数仓，另一新型新型技术并能将分散在各业务系统实现的数据统计 对其集中化管理，打破数据统计 孤岛；并能为后续高效及分析和应用数据统计 ，对其大数据统计 赋能业务蓬勃发展奠定理念基础。

02数仓建设方面与数据统计 建模

甚至是，企业来说怎样才能 才能 建设方面数据统计 仓库？怎样才能 才能 建设方面目前仍然贴合业务又更多需求的、高效、稳定、好包含用得 数据统计 仓库？目前仍然并能两个决定数据统计 模型的选择放弃和数据统计 建模的两个针对对象。

"数据统计 建模"是指对实体另一新型新型技术实体和实体两者之两者之间两者之间对其数据统计 化描述和抽象的两个过程。"数据统计 模型"，也是指活动和存储数据统计 的多种方法 。

目前仍然主流的数据统计 建模多种方法 有两种，分列是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon按照要求 ，指走在企业来说不难看出面向主题的抽象，他们往往对其E-R实体两者之间模型将事物抽象为"实体""属性""两者之间"，不难看出来事物和事件密切联系。范式建模并非对其某个详细业务流程中实体对象两者之间的抽象，它并能建模人员全面地、整体性 地全面补充介绍企业来说的业务和数据统计 ，另一新型新型技术对其周期长，对建模人员的综合能力按照要求 也特别高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball按照要求 ，主张从及分析决策的又更多需求出发构建模型，为及分析又更多需求产品服务。甚至它重点关注更多怎样才能 才能 对其户更快速地快速完成数据统计 及分析，另一新型新型新型技术直保持较这样大规模复杂查询的响应性能。相比来说范式建模，维度建模建设方面周期短，鼓励敏捷迭代，往往没有对数仓架构都做多复杂的整体性 用得 。

在构建数仓时，他们要按照详细的数据统计 及分析场景和业务后续处理系统实现来选择放弃有关的数据统计 建模多种方法 。反映出 ，就OLTP系统实现（On-line Transaction Processing：联机事务后续处理）来说，使得其二是是面向随机读写的数据统计 操作借助，关注更多事务的后续处理，甚至他们特别推荐对其OLTP系统实现及传统形式数据统计 库的企业来说对其范式建模的多种方法 来整体性 用得 数据统计 模型，以两个针对对象在事务后续处理中有数据统计 冗余和一 致性两个针对对象。而OLAP系统实现（On-line Analytical Processing ：联机及分析后续处理）面向批量读写数据统计 的操作借助，关注更多更多事务后续处理一致性，二是是关注更往往据统计 的整合另一新型新型技术大数据统计 查询和后续处理中有性能，甚至往往用得 维度建模的多种方法 。

详细怎样才能 才能 对其范式建模和维度建模呢？他们紧密结合案例分列不难看出。

03范式建模多种方法 及实例剖析

应该不难看出范式建模的基本上两个过程。

在对其范式建模时，他们有的要遵从所不所不同规范按照要求 整体性 用得 出合理的模型，目前仍然所不所不同规范按照要求 目前仍然"范式"。目前仍然细分行业中存诸如范式、二范式、三范式等所不所不同模型建设方面规范。越高的范式生活带 的数据统计 库冗余越小，目前仍然在数据统计 计算新型新型技术会更复杂。企业来说往往用得 三范式建模，在基本保证灵活度另一新型新型技术数据统计 计算减减慢另一新型新型技术，降低数据统计 后续处理的复杂度。

范式建模的两个过程并能被拆解为下面四步：

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

反映出 ，他们要对其范式建模的借助整体性 用得 某课程系统实现实现的数据统计 模型。

系统实现实现二用得来管理某中国学生老师中国学生、中国学生老师和课程等有关联 数据统计 ，涉及课程选修、考试成绩不错、中国学生授课、中国学生老师班级等新型新型技术。是吧们应该要梳理出实体，为中国学生、课程、中国学生老师、班级；新型新型技术梳理出实体两者之两者之间两者之间，诸如中国学生讲授课程、中国学生老师选修课程、中国学生老师隶属班级等；重新要罗列出各实体和两者之间的属性，反映出 "中国学生老师"目前仍然实体的属性有姓名、性别、年龄等，"中国学生老师选修课程"目前仍然两者之间的属性有选修时间时间间、总课时等；第六步，也是画出E-R图，用矩形看来"实体"，用菱形看来"两者之间"，用椭圆形看来"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维度建模多种方法 及实例剖析

相比来说范式建模，维度建模稍为复杂，诸如事实表和维度表两块所有内容。

事实表

应该看事实表。事实表分三种，诸如事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

• 事务性事实表往往用那条记录看来某个时间时间间点经常发生都做事件或行为定性。反映出 电商业务场景中有订单支付业务，往往用得得 事务性事实表来活动和存储数据统计 。

• 周期性快照事实表诸如条记录描述的也是目前仍然实体和一 一段时间时间间内的状态如何或现状，反映出 某顾客每月的积分余额就应该那条应该的周期性快照事实表记录。

• 累计快照事实表诸如条记录也是对某业务流程中经常发生的多个事件的累计记录，往往为此此又更多需求某个流程节点运转效率的统计又更多需求。

他们以目前仍然事务性事实表的整体性 用得 两个过程为例来全面补充介绍事实表的整体性 用得 多种方法 ：

1. 选择放弃与数据统计 及分析又更多需求有关联 联 的业务两个过程。"业务两个过程"是指在业务流程中有可拆分的行为定性事件。反映出 ，电商业务场景下，购物的业务流程中就诸如加购、下单、支付、商家发货、导致用户最终确认收货等业务两个过程。是吧们要及分析销售额，那"支付"目前仍然必选的业务两个过程。

2. 声明粒度。他们要尽量选择放弃最细粒度，精详细义事实表的每个区域行所看来的业务含义，以基本保证事实表有莫过于的灵活性。反映出 ，导致用户甚至时在目前仍然订单里边想购买多个商品，那每个区域购要买商品目前仍然目前仍然子订单，他们往往选择放弃将子订单这是 声明粒度。

3. 详细维度。维度是指业务两个两个过程处的小环境各类信息，反映出 导致用户和一 个时间时间间购要买某个店铺的某个商品，那店铺所属细分行业、商品所在类目等均并能被看来是维度。

4. 详细事实，即详细业务两个过程的度量指标。反映出 "支付"目前仍然业务两个过程的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，甚至是还诸如分摊邮费、折扣金额等指标。

并能反映出也是，每个区域数据统计 仓库都包含目前仍然并能多个事实表，事实表是对及分析主题的度量，它包含了与各维度表相密切联系的外键，并对其Join借助与维度表密切联系。

维度表

维度表也是导致用户及分析数据统计 的窗口，记录了事实表中有关联 事务、事件的属性及属性含义。

维度表的整体性 用得 两个过程，二是分为下面四步：

1. 选择放弃维度。反映出 要生成目前仍然商品维度表，是吧们选择放弃的维度目前仍然商品维度。

2. 详细主维表。反映出 要建商品维度表，那主维表目前仍然腾讯体育于业务系统实现的商品表。

3. 详细有关联 维度表。主维表详细重新，反映出 的有关联 维度表目前仍然随之详细。反映出 商品维度表的有关联 维度表有商品类目表、所属新品牌表、商品所属细分行业表等。

4. 详细维度属性。目前仍然属性往往腾讯体育于主维表和有关联 维表。他们将主维表和有关联 维表的属性集成，对其所不同属性合并（反映出 ，商品类目表和所属新品牌表中甚至会带来带来较大 属细分行业属性，是吧们就并能对所属细分行业目前仍然属性对其合并），重新将结果得不到的属性放到要生成的维度表里。

另一新型新型技术，本期个推TechDay"治数训练营"还对范式建模与维度建模的基本上原则、建模中有常见两个针对对象（反映出 范式建模中有传递依赖两个针对对象、维度建模中有缓慢明显变化维两个针对对象等）、数仓分层等对其了详细阐述，欢迎关注更多个推新型技术实践公众号，Get直播回放小视频！

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