一眾問題搞得小伙伴們死去活來，甚至工作好幾年的小伙伴都沒搞清楚過，尤其是大廠特別愛問這些問題。有些小伙伴甚至覺得這些都是形而上學，不懂這些我不一樣搞了很多年開發？即使感興趣的買了一本厚厚的數據倉庫工具書也看不懂！那么實際數據倉庫建模到底是什么，開發人員該掌握哪些？

1.什么是數據倉庫及其前世今生

來一起看個官方定義：數據倉庫，英文名稱為DataWarehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它出于分析性報告和決策支持目的而創建。為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫之父 Bill Inmon 在 1991 年出版的 Building the Data Warehouse 一書中首次提出了被廣為認可的數據倉庫定義。Inmon 將數據倉庫描述為一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、非易失的數據集合，用于支持管理者的決策過程。

簡單點來說，現實情況是一個企業有很多數據源，比如有的業務數據存放在Mysql,PG庫,有的存放在Oracle，有的日志存放在Ftp，Nginx服務器上等，有的是外部采集的爬蟲數據等等。

那么對于企業來說沉淀了這么多數據，如何將這些數據放到一起進行數據融合，數據分析，給企業挖掘數據價值呢？這些不同數據源，不同數據存儲格式，不同的數據更新周期，如果讓你把企業這些數據融合分析，你怎么辦？

首先，你是不是要把這些不同數據按照統一的格式，一定的規范存儲到一起，然后在通過特定的工具做數據計算分析？那么對于企業來說，把企業各種數據源的數據放到一起存儲和計算的地方就叫數據倉庫（約定俗稱的叫法），所以本質上數據倉庫上融合各個數據源，存儲加工數據的地方，早期大數據沒有發展起來的時候，企業數據倉庫的載體一般是Oracle，那時候主要給企業做BI報表（Business Intelligence商業智能）。

后來隨著企業數字化，互聯網的發展，企業收集到數據越來越多，發現原有的技術框架已經滿足不了業務存儲和分析的需求了。于是乎就有了現在Hadoop生態為主的數倉倉庫。

2.數據倉庫建模的目的

為什么要進行數據倉庫建模？大數據的數倉建模是通過建模的方法更好的組織、存儲數據，以便在 性能、成本、效率和數據質量之間找到最佳平衡點。一般主要從下面四點考慮：

• 訪問性能：能夠快速查詢所需的數據，減少數據I/O。
• 數據成本：減少不必要的數據冗余，實現計算結果數據復用，降低大數 據系統中的存儲成本和計算成本。
• 使用效率：改善用戶應用體驗，提高使用數據的效率。
• 數據質量：改善數據統計口徑的不一致性，減少數據計算錯誤 的可能性，提供高質量的、一致的數據訪問平臺。

3.常見的建模方法

數據倉庫本質是從數據庫衍生出來的，所以數據倉庫的建模也是不斷衍生發展的。從最早的借鑒數據庫的范式建模，到逐漸提出維度建模，Data Vault模型，Anchor模型等等，越往后建模的要求越高，越需滿足3NF,4NF等。但是對于數據倉庫來說，目前主流還是維度建模,會夾雜著范式建模。

數據倉庫建模方法論可分為：范式建模、維度建模、Data Vault模型、Anchor模型。

范式建模（E-R模型）

將事物抽象為“實體”、“屬性”、“關系”來表示數 據關聯和事物描述；實體：Entity，關系：Relationship，這種對數據的抽象 建模通常被稱為ER實體關系模型  。

ER模型是數據庫設計的理論基礎，當前幾乎所有的OLTP系統設計都采用ER模型建模的方式，且該建模方法需要滿足3NF。Bill Inom提出的數倉理論，推薦采用ER關系模型進行建模，BI架構提出分層架構，數倉底層ods、dwd也多采用ER關系模型就行設計。

但是逐漸隨著企業數據的高增長，復雜化，數倉全部使用ER模型建模顯得越來越不合時宜。為什么呢，因為其按部就班的步驟，三范式等，不適合現代化復雜，多變的業務組織。

E-R模型建模的步驟（滿足3NF）如下：

• 抽象出主體  (教師，課程)。
• 梳理主體之間的關系（一個老師可以教多門課，一門課可以被多個老師教）。
• 梳理主體的屬性（教師：教師名稱，性別，學歷等）。
• 畫出E-R關系圖。

• 維度建模

維度建模，是數據倉庫大師Ralph Kimball提出的，是數據倉庫工程領域最流行的數倉建模經典。

維度建模以分析決策的需求出發構建模型，構建的數據模型為分析需求服務，因此它重點解決用戶如何更快速完成分析需求，同時還有較好的大規模復雜查詢的響應性能。維度建模是面向分析的，為了提高查詢性能可以增加數據冗余，反規范化的設計技術。

Ralph Kimball提出對數據倉庫維度建模，并且將數據倉庫中的表劃分為事實表、維度表兩種類型。

1）事實表

在ER模型中抽象出了有實體、關系、屬性三種類別，在現實世界中，每一個操作型事件，基本都是發生在實體之間的，伴隨著這種操作事件的發生，會產生可度量的值，而這個過程就產生了一個事實表，存儲了每一個可度量的事件。以電商行業為例：電商場景：一次購買事件，涉及主體包括客戶、商品、商家，產生的可度量值 包括商品數量、金額、件數等：

• 事實表根據粒度的角色劃分不同，可分為事務事實表、周期快照事實表、累積快照事實表。注意：這里需要值得注意的是，在事實表的設計時，一定要注意一個事實表只能有一個粒度，不能將不同粒度的事實建立在同一張事實表中。
• 事務事實表，用于承載事務數據，通常粒度比較低，它是面向事務的，其粒度是每一行對應一個事務，它是最細粒度的事實表，例如產品交易事務事實、ATM交易事務事實。
• 周期快照事實表，按照一定的時間周期間隔(每天，每月)來捕捉業務活動的執行情況，一旦裝入事實表就不會再去更新，它是事務事實表的補充。用來記錄有規律的、固定時間間隔的業務累計數據，通常粒度比較高，例如賬戶月平均余額事實表。

累積快照事實表，用來記錄具有時間跨度的業務處理過程的整個過程的信息，每個生命周期一行，通常這類事實表比較少見。

2）維度表

維度，顧名思義，業務過程的發生或分析角度。比如從顏色、尺寸的角度來比較手機的外觀，從cpu、內存等較比比較手機性能維。維度表一般為單一主鍵，在ER模型中，實體為客觀存在的事物，會帶有自己的 描述性屬性，屬性一般為文本性、描述性的，這些描述被稱為維度。

比如商品，單一主鍵：商品ID，屬性包括產地、顏色、材質、尺寸、單價等， 但并非屬性一定是文本，比如單價、尺寸，均為數值型描述性的，日常主要的維度抽象包括：時間維度表、地理區域維度表等。

案例：某電商平臺，經常需要對訂單進行分析，以某寶的購物訂單為例，以維度建模的方式設計該模型。

涉及到事實表為訂單表、訂單明細表，維度包括商品維度、用戶維度、商家維度、區域維度、時間維度 ：

• 商品維度：商品ID、商品名稱、商品種類、單價、產地等 。
• 用戶維度：用戶ID、姓名、性別、年齡、常住地、職業、學歷等 。
• 時間維度：日期ID、日期、周幾、上/中/下旬、是否周末、是否假期等。

維度分為：

（1）退化維度（DegenerateDimension）

在維度類型中，有一種重要的維度稱作為退化維度，亦維度退化一說。這種維度指的是直接把一些簡單的維度放在事實表中。退化維度是維度建模領域中的一個非常重要的概念，它對理解維度建模有著非常重要的作用，退化維度一般在分析中可以用來做分組使用。

（2）緩慢變化維（Slowly Changing Dimensions）

維度的屬性并不是始終不變的，它會隨著時間的流逝發生緩慢的變化，這種隨時間發生變化的維度我們一般稱之為緩慢變化維（SCD）。比如員工表中的部門維度，員工的所在部門有可能兩年后調整一次。

3）維度建模模型的分類

 維度建模按數據組織類型劃分可分為星型模型、雪花模型、星座模型。

（1）星型模型

星型模型主要是維表和事實表，以事實表為中心，所有維度直接關聯在事實表上，呈星型分布。

（2）雪花模型

雪花模型，在星型模型的基礎上，維度表上又關聯了其他維度表。這種模型維護成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構建數倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。

提示：由上可以看出

星型模型和雪花模型主要區別就是對維度表的拆分。

對于雪花模型，維度表的涉及更加規范，一般符合3NF，有效降低數據冗余，維度表之間不會相互關聯。

而星型模型，一般采用降維的操作，反規范化，不符合3NF,利用冗余來避免模型過于復雜，提高易用性和分析效率，效率相對較高。

(3）星座模型

星座模型，是對星型模型的擴展延伸，多張事實表共享維度表。數倉模型建設后期，大部分維度建模都是星座模型。

4) 維度建模步驟

維度建模步驟：選擇業務過程->聲明粒度->確定維度->確定事實。旨在重點解決數據粒度、維度設計和事實表設計問題。

聲明粒度，為業務最小活動單元或不同維度組合。以共同粒度從多個組織業務過程合并度量的事實表稱為合并事實表，需要注意的是，來自多個業務過程的事實合并到合并事實表時，它們必須具有同樣等級的粒度。 

• DataVault模型

Data Vault是Dan Linstedt發起創建的一種模型方法論，Data Vault是在ER模型的基礎上衍生而來，模型設計的初衷是有效的組織基礎數據層，使之易擴展、靈活的應對業務的變化，同時強調歷史性、可追溯性和原子性，不要求對數據進行過度的一致性處理。同時設計的出發點也是為了實現數據的整合，并非為數據決策分析直接使用。

Data Vault模型是一種中心輻射式模型，其設計重點圍繞著業務鍵的集成模式。這些業務鍵是存儲在多個系統中的、針對各種信息的鍵，用 于定位和唯一標識記錄或數據。

Data Vault模型包含三種基本結構 ：

• 中心表-Hub ：唯一業務鍵的列表，唯一標識企業實際業務，企業的業務主體集合 。
• 鏈接表-Link：表示中心表之間的關系，通過鏈接表串聯整個企業的業務關聯關系。
• 衛星表- Satellite：歷史的描述性數據，數據倉庫中數據的真正載體。

1) 中心表-Hub

2）鏈接表-Link

3）衛星表- Satellite

4）Data Vault模型建模流程

• 梳理所有主要實體
• 將有入邊的實體定義為中心表
• 將沒有入邊切僅有一個出邊的表定義為中心表
• 源苦衷沒有入邊且有兩條或以上出邊的表定義為連接表
• 將外鍵關系定義為鏈接表

提示：Hub想像成人體的骨架，那么Link就是連接骨架的韌帶組織， 而satelite就是骨架上的血肉。Data Vault是對ER模型更近一步的規范化，由于對數據的拆解和更偏向于基礎數據組織，在處理分析類場景時相對復雜， 適合數倉低層構建，目前實際應用場景較少。

• Anchor模型

Anchor是對Data Vault模型做了更近一步的規范會處理，初衷是為了 設計高度可擴展的模型，核心思想是所有的擴張只添加而不修改，于 是設計出的模型基本變成了k-v結構的模型，模型范式達到了6NF。

由于過度規范化，使用中牽涉到太多的join操作，目前木有實際案例，僅作了解。

4.四種模型總結

以上為四種基本的建模方法，當前主流建模方法為：ER模型、維度模型。

• ER模型常用于OLTP數據庫建模，應用到構建數倉時更偏重數據整合， 站在企業整體考慮，將各個系統的數據按相似性一致性、合并處理，為 數據分析、決策服務，但并不便于直接用來支持分析。缺陷：需要全面梳理企業所有的業務和數據流，周期長，人員要求高。
• 維度建模是面向分析場景而生，針對分析場景構建數倉模型；重點關注快 速、靈活的解決分析需求，同時能夠提供大規模數據的快速響應性能。針對性 強，主要應用于數據倉庫構建和OLAP引擎低層數據模型。優點：不需要完整的梳理企業業務流程和數據，實施周期根據主題邊界而定，容易快速實現demo。
• 數倉模型的選擇是靈活的，不局限于某一種模型方法。
• 數倉模型的設計也是靈活的，以實際需求場景為導向。
• 模型設計要兼顧靈活性、可擴展，而對終端用戶透明性。
• 模型設計要考慮技術可靠性和實現成本。

5.常用建模工具

建模工具，一般企業以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等為主。也有些企業自行研發工具，或使用阿里等成熟套裝組件產品。