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，天辰软件下载   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。
详细介绍维度建模的基本概念以及相关理论。
为了能更真切地理解什么是维度建模，我将模拟一个大家都十分熟悉的电商场景，运用前面讲到的理论进行建模。
理论和现实的工作场景毕竟会有所差距，这一块，天辰平台挂机软件下载我会分享一下企业在实际的应用中所做出的取舍。
0x01 经典数据仓库模型
下面将分别介绍四种数据仓库模型，其中前三种模型分别对应了三本书：《数据仓库》、《数据仓库工具箱》和《数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault》，这三本书都有中文版，非常巧的是，我只有三本数据仓库的书，正好对应了这三种理论。

Anchor模型我并不是特别熟悉，放在这里以供参考。

一、实体关系（ER）模型
数据仓库之父Immon的方法从全企业的高度设计一个3NF模型，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，它与OLTP系统中的3NF的区别，在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象，它更多的是面向数据的整合和一致性治理，正如Immon所希望达到的：“single version of the truth”。

但是要采用此方法进行构建，也有其挑战：

需要全面了解企业业务和数据
实施周期非常长
对建模人员的能力要求也非常高
二、维度模型
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。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。

典型的代表是我们比较熟知的星形模型，以及在一些特殊场景下适用的雪花模型。

三、DataVault
DataVault是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER关系模型上的衍生，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。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合；同时也基于主题概念将企业数据进行结构化组织，并引入了更进一步的范式处理来优化模型应对源系统变更的扩展性。

它主要由：Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性） 三部分组成 。

四、Anchor模型
Anchor模型是由Lars. Rönnbäck设计的，初衷是设计一个高度可扩展的模型，核心思想：所有的扩展只是添加而不是修改，因此它将模型规范到6NF，基本变成了K-V结构模型。

Anchor模型由：Anchors 、Attributes 、Ties 、Knots 组成，相关细节可以参考《AnchorModeling-Agile Information Modeling in Evolving Data Environments》

0x02 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。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。

我们换一种方式来解释什么是维度建模。学过数据库的童鞋应该都知道星型模型，星型模型就是我们一种典型的维度模型。我们在进行维度建模的时候会建一张事实表，这个事实表就是星型模型的中心，然后会有一堆维度表，这些维度表就是向外发散的星星。那么什么是事实表、什么又是维度表吗，下面会专门来解释。

二、维度建模的基本要素
维度建模中有一些比较重要的概念，理解了这些概念，基本也就理解了什么是维度建模。

1. 事实表

发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。从最低的粒度级别来看，事实表行对应一个度量事件，反之亦然。

额，看了这一句，其实是不太容易理解到底什么是事实表的。

比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实，下面我们上示例。

图中的订单表就是一个事实表，你可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件，我们每完成一个订单，就会在订单中增加一条记录。

我们可以回过头再看一下事实表的特征，在维度表里没有存放实际的内容，他是一堆主键的集合，这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。

2. 维度表

每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键，当然，维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。 维度表通常比较宽，是扁平型非规范表，包含大量的低粒度的文本属性。

我们的图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表，这些表都有一个唯一的主键，然后在表中存放了详细的数据信息。

0x03 实践
下面我们将以电商为例，详细讲一下维度建模的建模方式，并举例如果使用这个模型（这点还是很重要的）。

一、业务场景
假设我们在一家电商网站工作，比如某宝、某东。我们需要对这里业务进行建模。下面我们分析几点业务场景：

电商网站中最典型的场景就是用户的购买行为。
一次购买行为的发起需要有这几个个体的参与：购买者、商家、商品、购买时间、订单金额。
一个用户可以发起很多次购买的动作。
好，基于这几点，我们来设计我们的模型。

二、模型设计
下面就是我们设计出来的数据模型，和之前的基本一样，只不过是换成了英文，主要是为了后面写sql的时候来用。