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！...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。...】 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群：架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化，产品转型。...点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。 点击加入微信圈子【首席架构师圈】 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。
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。...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。...例如，星型架构中的产品维度表可以规范化为雪花架构中的产品表、产品类别表和产品制造商表。虽然这样可以节省空间，但会增加维度表的数量，并需要更多的外键联接。结果是查询更加复杂，查询性能降低。...】 微信公众号 关注微信公众号【首席架构师智库】 微信小号 希望加入的群：架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化，产品转型。...点击加入知识星球【首席架构师圈】 微信圈子 志趣相投的同好交流。 点击加入微信圈子【首席架构师圈】 喜马拉雅 路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。
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。...推崇的、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，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。
一、总线架构 维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。...在多维体系结构（MD） 的数据仓库架构中，主导思想是分步建立数据仓库，由数据集市组合成企业的数据仓库。...这也是称之为总线架构的原因。 实际设计过程中，我们通常把总线架构列表成矩阵的形式，其中列为一致性维度，行为不同的业务处理过程，即事实，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关。...总线架构和一致性维度、一致性事实共同组成了Kimball的多维体系结构的基础，也建立了一套可以逐步建立数据仓库的方法论。...三、维度建模的优势 数据仓库采用使用维度建模的好处：易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 维度建模是一个可不断扩充添加的过程 （1）在现有的事实表中增加维度。
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。...一般有维度建模和范式建模的表中，kimball架构使用的是维度建模。 数据展现，指的就是用户组织、存储数据，支持开发者对数据进行查询，制作报表等。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐 参考文章：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(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(...08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库
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。”
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。...规范化数据仓库(normalized data warehouse)顾名思义，其中是规范化设计的分析型数据库，然后基于这个数据库为各部门建立数据集市。总体架构如下图所示： ?...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： ?...数据仓库建模体系之独立数据集市 独立数据集市的建模体系是让公司的各个组织自己创建并完成ETL，自己维护自己的数据集市。其总体架构如下图所示： ?...此外，各组织之间的ETL架构相互独立无法复用，也浪费了企业的开发资源。然而出于某些公司制度及预算方面的考虑，有时也会使用到这种建模体系。
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。
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...其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。 ? 上图的这个架构中是典型的星型架构。...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。
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。...，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。...使用关系模型构建，存储系统一般为 RDBMS MOLAP（多维性 OLAP，Multidimensional OLAP）：预先聚合计算，使用多维数组的形式保存数据结果，加快查询分析时间 HOLAP（混合架构的...[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。
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。...Bill Inom提出的数仓理论，推荐采用ER关系模型进行建模，BI架构提出分层架构，数仓底层ods、dwd也多采用ER关系模型就行设计。...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。
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...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。...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。...对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 1、数据架构体系：以Hadoop、Spark等组建为中心的数据架构体系。 2、各种数据建模方法：如维度建模、范式建模法、实体建模法。...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。
因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论...1) 数据仓库数据模型架构 数据仓库的数据模型的架构和数据仓库的整体架构是紧密关联在一起的，我们首先来了解一下整个数据仓库的数据模型应该包含的几个部分。...数据仓库数据模型架构 从上图我们可以看出，整个数据仓库的数据模型可以分为大概 5 大部分： 系统记录域（System of Record）：这部分是主要的数据仓库业务数据存储区，数据模型在这里保证了数据的一致性...维度建模法 上图的这个架构中是典型的星型架构。星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。...因此，完整的数据仓库的数据模型应该能够相应灵活多变的前端业务的需求，而其本身的模型架构具有很强的灵活性。这也是数据仓库模型所具备的功能之一。
目录 一、数仓 二、维度建模 星型模型 雪花模型 比较 三、Kimball的DW/BI架构 四、独立数据集市架构 五、辐射状企业信息工厂Inmon架构（CIF） 六、混合辐射状架构与Kimball架构...当前主流建模方法为：ER模型、维度模型。...维度建模：面向分析场景而生，针对分析场景构建数仓模型；重点关注快速、灵活的解决分析需求，同时能够提供大规模数据的快速响应性能。针对性强，主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。...大数据时代，数据来源更加广泛，针对的业务域也更加宽广，所以维度建模相对来说更加灵活并适用。 二、维度建模 用于度量的事实表： 事实表一般会有两个或者多个外健与维度表的主键进行关联。...总线架构 多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫Multidimensional Architecture（MD），中文一般翻译为“多维体系结构”，也称为“总线架构”（Bus
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。...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，...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...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。
数据仓库架构分层 数据仓库BI的常见体系架构如下图： ?...数据仓库在BI结构中是属于数据服务层，标准上也可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）和APP（应用层）。 ODS层： ? PDW层： ? DM层： ?...数据仓库在BI结构中各层次的位置如下图所示： ?...为什么数据仓库需要分层： （1）用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据； （2）如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程
为什么要学习范式建模 上游数据源往往是业务数据库，而这些业务数据库采用的实范式建模，所以了解范式建模可以帮助我们去合理的建设数仓 如果了解范式建模，从er 模型可以了解到数据架构，例如一个电商系统，从...BI架构提出分层架构，数仓底层ods、dwd也多采用ER关系模型进行设计。 由于实体建模法，能够很轻松的实现业务模型的划分，因此，在业务建模阶段和领域概念建模阶段，实体建模法有着广泛的应用。...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。...，从而能够保证整个数据仓库建模的质量。
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
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。
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....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...三、数据仓库常见的概念 1.六大概念 分层： 关于分多少层，每个公司都不一样，并没有一个标准的说法。市面上主流的一般分三层。分层是数据架构的产出之一。...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。
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