数据仓库建模

简介

数据仓库建模是指将数据仓库中的数据进行组织和结构化，以便支持分析、报告和查询。数据仓库建模需要考虑多个方面的因素，包括业务需求、数据源、查询性能等。

一般地，数据仓库建模可以分为以下几个步骤：

1. 确定业务需求：首先需要明确数据仓库的业务目标和需求，了解需要对哪些业务指标进行跟踪和分析，以及需要从哪些数据源中获取数据。

2. 设计维度模型：在确定业务需求后，需要设计维度模型。维度模型是一种基于事实表和维度表的建模方法。事实表包含了数值型数据，如销售额、订单数量等，而维度表则包含了描述性数据，如时间、地理位置、产品等。

3. 设计物理模型：在确定维度模型后，需要设计物理模型。物理模型是将逻辑模型转化为物理存储结构的过程，包括确定表之间的关系、表的列和数据类型、索引等。

4. 实施ETL流程：在设计好物理模型后，需要实施ETL（抽取、转换、加载）流程。该流程包括从源数据中提取数据、将数据转换为目标格式、以及将数据加载到目标数据仓库中。

5. 实施查询：最后，需要实施查询来分析和报告数据。查询通常基于多维度的视图和聚合函数进行，以提供基于多个业务指标的分析结果。

在数据仓库建模过程中，需要充分考虑业务需求和数据特点，并采用适当的建模方法和工具来支持数据分析和报告。同时，需要定期对数据仓库进行维护和优化，以确保查询性能和数据准确性。

常见的建模方案有：维度建模、范式建模、Data Vault模型、Anchor模型。

数据仓库主要采用维度建模是因为维度建模具有以下优势：

1. 简单易懂：维度建模使用直观的维度和事实表的结构，易于理解和解释。它将业务数据组织成易于查询和分析的形式，使用户能够快速了解和获取所需信息。

2. 灵活性：维度建模可以根据业务需求进行灵活扩展和调整。新的维度和度量可以很容易地添加到模型中，而不需要对现有模型进行大规模改变。这种灵活性使得数据仓库能够适应不断变化的业务需求。

3. 查询性能优化：维度建模通过预聚合和冗余数据的方式来提高查询性能。通过在维度表中存储预计算的指标数据，可以减少复杂的连接和计算操作，加快查询速度。此外，维度表的冗余数据也可以减少多表连接的次数，进一步提高查询性能。

4. 支持分析需求：维度建模适用于多维度分析和OLAP（联机分析处理）操作。通过将数据按照多个维度进行切片和切块，可以支持复杂的查询和分析需求，如数据切片、钻取、滚动等操作。

5. 易于集成：维度建模与业务用户的需求更贴合，易于与BI工具和报表系统集成。这使得数据仓库能够为用户提供直观、灵活且易于操作的分析环境。

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。

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。维度建模是面向分析的，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。

Ralph Kimball提出对数据仓库维度建模，并且将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。

事实表

在ER模型中抽象出了有实体、关系、属性三种类别，在现实世界中，每一个操作型事件，基本都是发生在实体之间的，伴随着这种操作事件的发生，会产生可度量的值，而这个过程就产生了一个事实表，存储了每一个可度量的事件。以电商行业为例：电商场景：一次购买事件，涉及主体包括客户、商品、商家，产生的可度量值 包括商品数量、金额、件数等：

• 事实表根据粒度的角色划分不同，可分为事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表。注意：这里需要值得注意的是，在事实表的设计时，一定要注意一个事实表只能有一个粒度，不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。
• 事务事实表，用于承载事务数据，通常粒度比较低，它是面向事务的，其粒度是每一行对应一个事务，它是最细粒度的事实表，例如产品交易事务事实、ATM交易事务事实。
• 周期快照事实表，按照一定的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充。用来记录有规律的、固定时间间隔的业务累计数据，通常粒度比较高，例如账户月平均余额事实表。

累积快照事实表，用来记录具有时间跨度的业务处理过程的整个过程的信息，每个生命周期一行，通常这类事实表比较少见。

维度表

维度，顾名思义，业务过程的发生或分析角度。比如从颜色、尺寸的角度来比较手机的外观，从cpu、内存等较比比较手机性能维。维度表一般为单一主键，在ER模型中，实体为客观存在的事物，会带有自己的 描述性属性，属性一般为文本性、描述性的，这些描述被称为维度。

比如商品，单一主键：商品ID，属性包括产地、颜色、材质、尺寸、单价等， 但并非属性一定是文本，比如单价、尺寸，均为数值型描述性的，日常主要的维度抽象包括：时间维度表、地理区域维度表等。

案例：某电商平台，经常需要对订单进行分析，以某宝的购物订单为例，以维度建模的方式设计该模型。

涉及到事实表为订单表、订单明细表，维度包括商品维度、用户维度、商家维度、区域维度、时间维度 ：

• 商品维度：商品ID、商品名称、商品种类、单价、产地等 。
• 用户维度：用户ID、姓名、性别、年龄、常住地、职业、学历等 。
• 时间维度：日期ID、日期、周几、上/中/下旬、是否周末、是否假期等。

维度分为：

（1）退化维度（DegenerateDimension）

在维度类型中，有一种重要的维度称作为退化维度，亦维度退化一说。这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。

（2）缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）

维度的属性并不是始终不变的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维（SCD）。比如员工表中的部门维度，员工的所在部门有可能两年后调整一次。

维度建模模型的分类

?维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。

（1）星型模型

星型模型主要是维表和事实表，以事实表为中心，所有维度直接关联在事实表上，呈星型分布。

雪花模型

雪花模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。

提示：由上可以看出

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，维度表的涉及更加规范，一般符合3NF，有效降低数据冗余，维度表之间不会相互关联。

而星型模型，一般采用降维的操作，反规范化，不符合3NF,利用冗余来避免模型过于复杂，提高易用性和分析效率，效率相对较高。

星座模型

星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，大部分维度建模都是星座模型。

维度建模步骤

维度建模步骤：选择业务过程->声明粒度->确定维度->确定事实。旨在重点解决数据粒度、维度设计和事实表设计问题。

声明粒度，为业务最小活动单元或不同维度组合。以共同粒度从多个组织业务过程合并度量的事实表称为合并事实表，需要注意的是，来自多个业务过程的事实合并到合并事实表时，它们必须具有同样等级的粒度。?