数据建模方式
将数据有序的组织和存储起来。
1、ER实体关系模型
ER实体关系模型：是当前几乎所有的 OLTP 系统设数据库设计理论基础，当在信息系统中将事物抽象为”实体”，”属性”，”关系”来表示数据关联和事物描述。
实体：实体是一个数据对象，指应用中可以区别的客观存在的事物。例如：商品、用户、学生、课程等
属性：实体的某一特性称为属性。例如：商品的重量、颜色、尺寸。用户的性别、身高、爱好等。
关系：表示一个或多个实体之间的关联关系。实体不是孤立的，实体之间是有联系的，这就是关系。例如：用户是实体，商品是实体，用户选购商品这个过程就会产生”选购商品数量”，”金额”这些属性，这就是关系。
2、数据仓库
数据仓库是面向主题的、集成的（非简单的数据堆积）、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，数仓中的数据是有组织有结构的存储数据集合，用于对管理决策过程的支持。
面向主题：主题是指使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，每个主题都对应一个相应的分析领域，一个主题通常与多个信息系统相关。
数据集成：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性
相对稳定：数据仓库中一般有大量的查询操作，基本没有修改和删除操作，通常只需要定期的加载、刷新。
反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统地记录企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
3、维度建模（重点）
维度建模主要源自数据集市，主要面向分析场景。将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。
事实表：一般是指一个现实存在的业务对象，同时也是一个业务过程，类似于日志，记录每次变更，比如用户，商品，商家，销售员：
在以上事实表的示例中，”地区 ID”、”产品 ID”、”月份 ID”为键值列，”销售量”、”销售额”为度量列，所谓度量列就是列的数据可度量，度量列一般为可统计的数值列。事实表中每个列通常要么是键值列，要么是度量列。
在事实表中使用代号或者整数键值时，维度成员的名称需要放在另一种表中，也就是维
度表。通常事实表中的每个维度都对应一个维度表。
在数据仓库中，事实表的前缀为”fact”
事实表分类
周期型事实表，一般指随着业务发生不断产生的数据。与事务型不同的是，数据会随着业务周期性的推进而变化。
比如订单，其中订单状态会周期性变化。再比如，请假、贷款申请，随着批复状态在周期性变化。
同步策略
数据同步策略的类型包括：全量表、增量表、新增及变化表
全量表：存储完整的数据。
增量表：存储新增加的数据。
新增及变化表：存储新增加的数据和变化的数据。
; 实体表同步策略
实体表：比如用户，商品，商家，销售员等
实体表数据量比较小：通常可以做每日全量，就是每天存一份完整数据。即每日全量。
维度表同步策略
维度表：比如订单状态，审批状态，商品分类
维度表数据量比较小：通常可以做每日全量，就是每天存一份完整数据。即每日全量。
说明：
1）针对可能会有变化的状态数据可以存储每日全量。
2）没变化的客观世界的维度（比如性别，地区，民族，政治成分，鞋子尺码）可以只
存一份固定值。
事务型事实表同步策略（最常用）
事务型事实表：比如，交易流水，操作日志，出库入库记录等。
因为数据不会变化，而且数据量巨大，所以每天只同步新增数据即可，所以可以做成每日增量表，即每日创建一个分区存储。
事务事实表的设计流程
设计事务事实表时一般可遵循以下四个步骤。
选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实
定建立哪张表 设计表结构 设计维度表 确认度量
1）选择业务过程
在业务系统中，业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，例如电商交易中的下单，取消订单，付款，退单等，都是业务过程。通常情况下，一个业务过程对应一张事务型事实表。
2）声明粒度
业务过程确定后，需要为每个业务过程声明粒度。即精确定义每张事务型事实表的每行数据表示什么，应该尽可能选择最细粒度，以此来应各种细节程度的需求。
典型的粒度声明如下：
订单事实表中一行数据表示的是一个订单中的一个商品项。
3）确定维度
确定维度具体是指，确定与每张事务型事实表相关的维度有哪些。
确定维度时应尽量多的选择与业务过程相关的环境信息。因为维度的丰富程度就决定了维度模型能够支持的指标丰富程度。
4）确定事实
此处的”事实”一词，指的是每个业务过程的度量值（通常是可累加的数字类型的值，例如：次数、个数、件数、金额等）。
经过上述四个步骤，事务型事实表就基本设计完成了。第一步选择业务过程可以确定有哪些事务型事实表，第二步可以确定每张事务型事实表的每行数据是什么，第三步可以确定每张事务型事实表的维度外键，第四步可以确定每张事务型事实表的度量值字段。
周期型事实表同步策略
周期型事实表：比如，订单、请假、贷款申请等
这类表从数据量的角度，存每日全量的话，数据量太大，冗余也太大。如果用每日增量的话无法反应数据变化。每日新增及变化量，包括了当日的新增和修改。
维度表
维度表，一般是指对应一些业务状态，编号的解释表。主键+维度属性，比如地区表，订单状态，支付方式，审批状态，商品分类等等。
“产品名称”是产品维度表中的一个属性，维度表中可以包含很多属性列。
维度表中的”产品 ID”与事实表中的”产品 ID”相匹配，称为”键属性”，在当前产品维度表中一个”产品 ID”只有一个”产品名称”，显示时使用”产品名称”来代替，所以”产品名称”也被认为是”键属性”的一部分。
每个维度表中的键值属性都与事实表中对应的维度相匹配
在数据仓库中，维度表的前缀为”dim”
在数据仓库中事实表就是我们需要关注的内容，维度表就是我们从哪些角度观察这些内容。例如，某地区商品的销量，是从地区这个角度观察商品销量的。事实表就是销量表，维度表就是地区表。
; 4、常用的模型
规范化是指使用一系列范式设计数据库的过程， 其目的是减少数据冗余，增强数据的一致性。通常情况下，规范化之后，一张表的字段会拆分到多张表。
反规范化 是指将多张表的数据冗余到一张表，其目的是减少join操作，提高查询性能。
在设计维度表时， 如果对其进行规范化，得到的维度模型称为雪花模型，如果对其进行反规范化，得到的模型称为星型模型。
星型模型：当所有的维度表都由连接键连接到事实表时，结构图如星星一样，这种分析模型就是星型模型。
雪花模型：当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其结构图就像雪花连接在一起，这种分析模型就是雪花模型。
星座模型：多个事实表共用多张维度表，由多个星型模型组成。
星型模型与雪花模型对比：
星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分，对于雪花模型，维度表的设计更加规范，一般符合三范式设计;而星型模型，一般采用降维的操作，维度表设计不符合三范式设计，反规范化，利用冗余牺牲空间来避免模型过于复杂，提高易用性和分析效率。
维度变化
维度属性通常不是静态的，而是会随时间变化的，数据仓库的一个重要特点就是反映历史的变化，所以如何保存维度的历史状态是维度设计的重要工作之一。保存维度数据的历史状态，通常有以下两种做法，分别是全量快照表和拉链表。
1）全量快照表
离线数据仓库的计算周期通常为每天一次，所以可以每天保存一份全量的维度数据。这种方式的优点和缺点都很明显。
优点是简单而有效，开发和维护成本低，且方便理解和使用。
缺点是浪费存储空间，尤其是当数据的变化比例比较低时。
2）拉链表
拉链表的意义就在于能够更加高效的保存维度信息的历史状态。
（1）什么是拉链表
高效的保存维度信息的历史状态，保存新增变化状态
适用于数据会变化，但频率不高
如何使用拉链表
通过生效日期开始日期
5、数据仓库的分层
基于大数据的数据仓库建设要求快速响应需求，同时需求灵活多变，对实时性有不同的要求，除了面向 DSS、BI 等应用外，还要响应用户画像、个性化推荐、机器学习、数据分析等各种复杂的应用场景，实际上在大数据开发中，涉及到数仓设计都会进行分层设计。
数据分层好处如下：
清晰的数据结构：每层数据都有各自的作用域和职责，在使用表的时候更方便定位
和理解。
减少重复开发：规范数据分层，开发一层公用的中间层数据，减少重复计算流转数
据。
统一数据出口：通过数据分层，提供统一的数据出口，保证对外输出数据口径一致。
简化问题：通过数据分层，将复杂的业务简单化，将复杂的业务拆解为多层数据，
每层数据负责解决特定的问题。
ODS(Operational Data Store)层 – 原始数据层：保存原始数据不做任何处理
数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）：存放事实表，保证业务中最小粒度的操作记录保证数据质量，对ODS层数据加工，提供更干净的数据。
数据中间层：DWM（Data Warehouse Middle）：存放维度表，对通用维度进行聚合，计算出相应的统计指标，方便复用。
数据服务层：DWS（Data Warehouse Service）：减少重复计算问题，存放需求的公用计算结果，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分析等。
ADS层：存放各项统计结果，用于后面的使用。
6、数据库和数据仓库的区别
数 据 库 ： 传 统 关 系 型 数 据 库 的 主 要 应 用 是 OLTP
数据仓库：数仓系统的主要应用主要是 OLAP
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Title: 数仓建模理论
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