干貨數(shù)據(jù)倉庫建模超詳細攻略！數(shù)據(jù)倉庫建模，就是數(shù)據(jù)的組織和存儲方法，它強調(diào)從業(yè)務(wù)出發(fā)，將數(shù)據(jù)有序組織和存儲起來。本文作者對數(shù)據(jù)倉庫建模常用模型進行了分析，一起來看一下吧。

一、數(shù)據(jù)倉庫建模是什么？數(shù)據(jù)倉庫建模就是數(shù)據(jù)的組織和存儲方法，舉個例子，數(shù)據(jù)倉庫的建模就類似于家庭物品收納問題，我們會按照物品的特性以及自身的喜好將物品進行一個井然有序的整理收納，使我們清晰地知道物品歸放的位置，便于日后查找使用，也能無形地讓大腦標(biāo)記物品位置，形成歸類統(tǒng)一意識，漸漸成為一種好習(xí)慣。數(shù)據(jù)建模也是如此，它強調(diào)從業(yè)務(wù)出發(fā)，將數(shù)據(jù)有序組織和存儲起來，只有做到這樣，數(shù)據(jù)才可以高效率、高質(zhì)量、高性能、低成本地使用，才可以更好地支持企業(yè)決策，賦能企業(yè)業(yè)務(wù)，提升企業(yè)綜合實力。二、數(shù)據(jù)倉庫建模常用模型淺析1.ER模型（實體關(guān)系模型）數(shù)據(jù)倉庫之父BillInmon提出的建模方法是從全企業(yè)的高度，用實體關(guān)系（EntityRelationship，ER）模型來描述企業(yè)業(yè)務(wù)，并用規(guī)范化的方式表示出來，在范式理論上符合3NF。1）什么是實體關(guān)系模型實體關(guān)系模型由美籍華裔計算機科學(xué)家陳品山發(fā)明，用概念數(shù)據(jù)模型的描述所使用的數(shù)據(jù)或模式圖，實體關(guān)系模型將復(fù)雜的數(shù)據(jù)抽象為兩個概念——實體和關(guān)系。實體表示一個對象，例如商店、員工這兩個對象，關(guān)系是指兩個實體之間的關(guān)系，例如員工和商店的從屬關(guān)系。對象與對象的關(guān)系可以分為1-1，1-n,n-n這三種類型，舉例說明：

1-1：一個商店只能有一個店長，一個店長只能在一個商店中任職，則商店和店長就是1對1的關(guān)系。

1-n：一個商店有很多雇員，雇員只屬于這個商店。則商店和雇員就是1對多的關(guān)系。

n-n:商店里有很多商品，商品也可以在多個商店售賣，則商店和商品就是多對多的關(guān)系。

2）范式理論是什么？范式是表結(jié)構(gòu)設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)的級別，是關(guān)系的約束條件的規(guī)范，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的范式一共有六種，分別是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF）。遵循的范式級別越高，數(shù)據(jù)冗余性就越低。因為數(shù)據(jù)倉庫ER建模遵循3范式標(biāo)準(zhǔn)，本文就只針對于前3個范式進行講解，其他的范式不再贅述，感興趣的讀者可以自己查詢下相關(guān)資料。數(shù)據(jù)庫規(guī)范化就是使用一系列范式設(shè)計數(shù)據(jù)庫（通常是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）的過程，其目的是減少數(shù)據(jù)冗余，增強數(shù)據(jù)的一致性，必須要注意的一點是范式存在前置依賴，如要使用第三范式，設(shè)計數(shù)據(jù)庫時必須依賴于使用前兩個范式的之后，才可以按照第三范式的繼續(xù)設(shè)計數(shù)據(jù)庫表。具體設(shè)計時要根據(jù)業(yè)務(wù)實際流程，一般遵循第三范式即可。第一范式：強調(diào)列的原子性，要求每列屬性不可分割。上圖數(shù)據(jù)列中商品這一列的數(shù)據(jù)不是原子數(shù)據(jù)，它可以繼續(xù)分割成商品數(shù)量和商品名稱，按照第一范式進行調(diào)整后，如下圖所示：第二范式：在1范式的基礎(chǔ)上,要求屬性必須依賴于主鍵，不能存在部分函數(shù)依賴。函數(shù)依賴：某個屬性集x決定另一個屬性集y時，稱另一屬性集y依賴于該屬性集x。如學(xué)號和姓名，通過學(xué)號可以找到姓名，那么就說姓名依賴于學(xué)號。完全函數(shù)依賴：通過xy能得到z，但是單獨通過x或者通過y得不到z，那么就稱z完全依賴于xy。如：學(xué)號，課程和成績。可以通過學(xué)號和課程得到成績，但是單獨通過課程和學(xué)號得不到課程，就說成績完全依賴于課程和學(xué)號。部分函數(shù)依賴：通過xy能得到z，通過x得到z或者通過y也可以得到z，那么就說z部分依賴于xy，如學(xué)號、姓名和性別，通過學(xué)號和姓名可以找到性別，也可以通過學(xué)號單獨找到性別，就說性別部分依賴于學(xué)號和姓名。傳遞函數(shù)依賴：通過x能得到y(tǒng)，通過y得到z，那么就說z傳遞依賴于x，如通過學(xué)號得到班級名稱，在通過班級名稱找到班主任，就可以說班主任傳遞依賴于學(xué)號。如上圖所示：表中的主鍵如果是（學(xué)號、課程）的話，通過（學(xué)號、課程）可以找到成績，分數(shù)是完全依賴于（學(xué)號、課程）但是姓名可以單獨通過學(xué)號找到，姓名不完全依賴于找到（學(xué)號、課程），故不符合第二范式。調(diào)整后如下所示：第三范式：消除依賴傳遞，任何非主屬性不依賴與其他非主屬性。如圖所示：上邊這張表中，如果想要找到輔導(dǎo)，通過學(xué)號找到班級，通過班級找到輔導(dǎo)員，存在很明顯的函數(shù)依賴，故不符合第三范式要求，調(diào)整后如圖所示：以上就是關(guān)于三范式的相關(guān)講解，那么按照BillInmon提出的數(shù)倉建模思想，用ER模型進行建模，首先以京東商城訂單流程為例子，整個交易環(huán)節(jié)中包含下單，取消訂單、支付，拆單、退款，發(fā)貨、收貨、退換貨、評價等，下圖為京東商城訂單截圖。那么我們以訂單業(yè)務(wù)為例，采用ER模型遵循3范式建模，按照這種方式將數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，則可以構(gòu)建出下圖所示的數(shù)倉模型，值得注意的是下圖只是將一部分交易流程進行了繪制，訂單風(fēng)控、訂單退貨退款、訂單評價等還沒有繪制到模型中。從圖中我們可以看出按照這樣的方式進行數(shù)據(jù)建模，雖然減少了數(shù)據(jù)冗余性，保證了數(shù)據(jù)的一致性，但是如果要查詢一個相關(guān)的指標(biāo)或者事實可能需要關(guān)聯(lián)十幾張表，在數(shù)據(jù)量小，有索引的情況下可能還好些，如果數(shù)據(jù)量十分驚人，數(shù)以億計，那查詢的速度可能十分緩慢，甚至可能會造成宕機，顯而易見這種模型不太適合直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析和計算場景。2.維度模型維度模型是RalphKimball在90年代提出的數(shù)倉建模理論，并在于1996年發(fā)布的《TheDataWarehouseToolkit》一書中詳細介紹了維度建模理論知識。維度建模之所以能受到廣泛的關(guān)注和認可，一方面是因為它從企業(yè)決策分析作為出發(fā)點，為數(shù)據(jù)分析服務(wù)，它的初衷是旨在，使用戶更快的完成數(shù)據(jù)分析，以及更好地實現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜的查詢操作。另外一方面，得益于技術(shù)的發(fā)展，基礎(chǔ)存儲硬件的成本逐年降低，同時硬件的計算性能也大幅度提升，才使得維度建模能夠走上歷史舞臺，得到海內(nèi)外企業(yè)和用戶的認同。維度模型將企業(yè)的業(yè)務(wù)通過兩個方面進行數(shù)據(jù)建模，即事實表和維度表。事實通常指企業(yè)具體的業(yè)務(wù)過程，如登錄、注冊、加購、下單等等，需要注意的是建模時通常會選擇最細粒度的業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)作為事實表，如訂單事實表會選訂單明細表作為基礎(chǔ)事實表，而上邊簡述的ER模型則選訂單主表作為基礎(chǔ)，維度通常指業(yè)務(wù)過程發(fā)生時所處的環(huán)境，如何人、何地、何時、何種東西，何種方法做了哪些事情。具體細節(jié)應(yīng)該聯(lián)系業(yè)務(wù)過程，通過5W2H的方法進行分析，繪制出具體的總線矩陣。按照維度建模理論，我們將上述訂單過程進行了一個初步建模，中間的為事實表，周邊的為維度表，需要注意的是，本次