一眾問(wèn)題搞得小伙伴們死去活來(lái)，甚至工作好幾年的小伙伴都沒(méi)搞清楚過(guò)，尤其是大廠特別愛(ài)問(wèn)這些問(wèn)題。有些小伙伴甚至覺(jué)得這些都是形而上學(xué)，不懂這些我不一樣搞了很多年開(kāi)發(fā)？即使感興趣的買(mǎi)了一本厚厚的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具書(shū)也看不懂！那么實(shí)際數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模到底是什么，開(kāi)發(fā)人員該掌握哪些？

1.什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其前世今生

來(lái)一起看個(gè)官方定義：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，英文名稱為DataWarehouse，可簡(jiǎn)寫(xiě)為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過(guò)程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。為需要業(yè)務(wù)智能的企業(yè)，提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父 Bill Inmon 在 1991 年出版的 Building the Data Warehouse 一書(shū)中首次提出了被廣為認(rèn)可的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義。Inmon 將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)描述為一個(gè)面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理者的決策過(guò)程。

簡(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)實(shí)情況是一個(gè)企業(yè)有很多數(shù)據(jù)源，比如有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存放在Mysql,PG庫(kù),有的存放在Oracle，有的日志存放在Ftp，Nginx服務(wù)器上等，有的是外部采集的爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)等等。

那么對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)沉淀了這么多數(shù)據(jù)，如何將這些數(shù)據(jù)放到一起進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)分析，給企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值呢？這些不同數(shù)據(jù)源，不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，不同的數(shù)據(jù)更新周期，如果讓你把企業(yè)這些數(shù)據(jù)融合分析，你怎么辦？

首先，你是不是要把這些不同數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的格式，一定的規(guī)范存儲(chǔ)到一起，然后在通過(guò)特定的工具做數(shù)據(jù)計(jì)算分析？那么對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，把企業(yè)各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)放到一起存儲(chǔ)和計(jì)算的地方就叫數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（約定俗稱的叫法），所以本質(zhì)上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上融合各個(gè)數(shù)據(jù)源，存儲(chǔ)加工數(shù)據(jù)的地方，早期大數(shù)據(jù)沒(méi)有發(fā)展起來(lái)的時(shí)候，企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的載體一般是Oracle，那時(shí)候主要給企業(yè)做BI報(bào)表（Business Intelligence商業(yè)智能）。

后來(lái)隨著企業(yè)數(shù)字化，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)收集到數(shù)據(jù)越來(lái)越多，發(fā)現(xiàn)原有的技術(shù)框架已經(jīng)滿足不了業(yè)務(wù)存儲(chǔ)和分析的需求了。于是乎就有了現(xiàn)在Hadoop生態(tài)為主的數(shù)倉(cāng)倉(cāng)庫(kù)。

2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的目的

為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模？大數(shù)據(jù)的數(shù)倉(cāng)建模是通過(guò)建模的方法更好的組織、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以便在 性能、成本、效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量之間找到最佳平衡點(diǎn)。一般主要從下面四點(diǎn)考慮：

• 訪問(wèn)性能：能夠快速查詢所需的數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)I/O。
• 數(shù)據(jù)成本：減少不必要的數(shù)據(jù)冗余，實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)復(fù)用，降低大數(shù) 據(jù)系統(tǒng)中的存儲(chǔ)成本和計(jì)算成本。
• 使用效率：改善用戶應(yīng)用體驗(yàn)，提高使用數(shù)據(jù)的效率。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量：改善數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的不一致性，減少數(shù)據(jù)計(jì)算錯(cuò)誤 的可能性，提供高質(zhì)量的、一致的數(shù)據(jù)訪問(wèn)平臺(tái)。

3.常見(jiàn)的建模方法

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本質(zhì)是從數(shù)據(jù)庫(kù)衍生出來(lái)的，所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模也是不斷衍生發(fā)展的。從最早的借鑒數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)說(shuō)，目前主流還是維度建模,會(huì)夾雜著范式建模。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(shí)體”、“屬性”、“關(guān)系”來(lái)表示數(shù) 據(jù)關(guān)聯(lián)和事物描述；實(shí)體：Entity，關(guān)系：Relationship，這種對(duì)數(shù)據(jù)的抽象 建模通常被稱為ER實(shí)體關(guān)系模型  。

ER模型是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的理論基礎(chǔ)，當(dāng)前幾乎所有的OLTP系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(shù)倉(cāng)理論，推薦采用ER關(guān)系模型進(jìn)行建模，BI架構(gòu)提出分層架構(gòu)，數(shù)倉(cāng)底層ods、dwd也多采用ER關(guān)系模型就行設(shè)計(jì)。

但是逐漸隨著企業(yè)數(shù)據(jù)的高增長(zhǎng)，復(fù)雜化，數(shù)倉(cāng)全部使用ER模型建模顯得越來(lái)越不合時(shí)宜。為什么呢，因?yàn)槠浒床烤桶嗟牟襟E，三范式等，不適合現(xiàn)代化復(fù)雜，多變的業(yè)務(wù)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(guān)系（一個(gè)老師可以教多門(mén)課，一門(mén)課可以被多個(gè)老師教）。
• 梳理主體的屬性（教師：教師名稱，性別，學(xué)歷等）。
• 畫(huà)出E-R關(guān)系圖。

• 維度建模

維度建模，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大師Ralph Kimball提出的，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程領(lǐng)域最流行的數(shù)倉(cāng)建模經(jīng)典。

維度建模以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型為分析需求服務(wù)，因此它重點(diǎn)解決用戶如何更快速完成分析需求，同時(shí)還有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)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(shù)據(jù)冗余，反規(guī)范化的設(shè)計(jì)技術(shù)。

Ralph Kimball提出對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度建模，并且將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的表劃分為事實(shí)表、維度表兩種類型。

1）事實(shí)表

在ER模型中抽象出了有實(shí)體、關(guān)系、屬性三種類別，在現(xiàn)實(shí)世界中，每一個(gè)操作型事件，基本都是發(fā)生在實(shí)體之間的，伴隨著這種操作事件的發(fā)生，會(huì)產(chǎn)生可度量的值，而這個(gè)過(guò)程就產(chǎn)生了一個(gè)事實(shí)表，存儲(chǔ)了每一個(gè)可度量的事件。以電商行業(yè)為例：電商場(chǎng)景：一次購(gòu)買(mǎi)事件，涉及主體包括客戶、商品、商家，產(chǎn)生的可度量值 包括商品數(shù)量、金額、件數(shù)等：

• 事實(shí)表根據(jù)粒度的角色劃分不同，可分為事務(wù)事實(shí)表、周期快照事實(shí)表、累積快照事實(shí)表。注意：這里需要值得注意的是，在事實(shí)表的設(shè)計(jì)時(shí)，一定要注意一個(gè)事實(shí)表只能有一個(gè)粒度，不能將不同粒度的事實(shí)建立在同一張事實(shí)表中。
• 事務(wù)事實(shí)表，用于承載事務(wù)數(shù)據(jù)，通常粒度比較低，它是面向事務(wù)的，其粒度是每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)事務(wù)，它是最細(xì)粒度的事實(shí)表，例如產(chǎn)品交易事務(wù)事實(shí)、ATM交易事務(wù)事實(shí)。
• 周期快照事實(shí)表，按照一定的時(shí)間周期間隔(每天，每月)來(lái)捕捉業(yè)務(wù)活動(dòng)的執(zhí)行情況，一旦裝入事實(shí)表就不會(huì)再去更新，它是事務(wù)事實(shí)表的補(bǔ)充。用來(lái)記錄有規(guī)律的、固定時(shí)間間隔的業(yè)務(wù)累計(jì)數(shù)據(jù)，通常粒度比較高，例如賬戶月平均余額事實(shí)表。

累積快照事實(shí)表，用來(lái)記錄具有時(shí)間跨度的業(yè)務(wù)處理過(guò)程的整個(gè)過(guò)程的信息，每個(gè)生命周期一行，通常這類事實(shí)表比較少見(jiàn)。

2）維度表

維度，顧名思義，業(yè)務(wù)過(guò)程的發(fā)生或分析角度。比如從顏色、尺寸的角度來(lái)比較手機(jī)的外觀，從cpu、內(nèi)存等較比比較手機(jī)性能維。維度表一般為單一主鍵，在ER模型中，實(shí)體為客觀存在的事物，會(huì)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(chǎn)地、顏色、材質(zhì)、尺寸、單價(jià)等， 但并非屬性一定是文本，比如單價(jià)、尺寸，均為數(shù)值型描述性的，日常主要的維度抽象包括：時(shí)間維度表、地理區(qū)域維度表等。

案例：某電商平臺(tái)，經(jīng)常需要對(duì)訂單進(jìn)行分析，以某寶的購(gòu)物訂單為例，以維度建模的方式設(shè)計(jì)該模型。

涉及到事實(shí)表為訂單表、訂單明細(xì)表，維度包括商品維度、用戶維度、商家維度、區(qū)域維度、時(shí)間維度 ：

• 商品維度：商品ID、商品名稱、商品種類、單價(jià)、產(chǎn)地等 。
• 用戶維度：用戶ID、姓名、性別、年齡、常住地、職業(yè)、學(xué)歷等 。
• 時(shí)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(shuō)。這種維度指的是直接把一些簡(jiǎn)單的維度放在事實(shí)表中。退化維度是維度建模領(lǐng)域中的一個(gè)非常重要的概念，它對(duì)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(lái)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(huì)隨著時(shí)間的流逝發(fā)生緩慢的變化，這種隨時(shí)間發(fā)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(mén)維度，員工的所在部門(mén)有可能兩年后調(diào)整一次。

3）維度建模模型的分類

 維度建模按數(shù)據(jù)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(shí)表，以事實(shí)表為中心，所有維度直接關(guān)聯(lián)在事實(shí)表上，呈星型分布。

（2）雪花模型

雪花模型，在星型模型的基礎(chǔ)上，維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型維護(hù)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(gòu)建數(shù)倉(cāng)，減少join就是減少shuffle，性能差距會(huì)很大。

提示：由上可以看出

星型模型和雪花模型主要區(qū)別就是對(duì)維度表的拆分。

對(duì)于雪花模型，維度表的涉及更加規(guī)范，一般符合3NF，有效降低數(shù)據(jù)冗余，維度表之間不會(huì)相互關(guān)聯(lián)。

而星型模型，一般采用降維的操作，反規(guī)范化，不符合3NF,利用冗余來(lái)避免模型過(guò)于復(fù)雜，提高易用性和分析效率，效率相對(duì)較高。

(3）星座模型

星座模型，是對(duì)星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉(cāng)模型建設(shè)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(yè)務(wù)過(guò)程->聲明粒度->確定維度->確定事實(shí)。旨在重點(diǎn)解決數(shù)據(jù)粒度、維度設(shè)計(jì)和事實(shí)表設(shè)計(jì)問(wèn)題。

聲明粒度，為業(yè)務(wù)最小活動(dòng)單元或不同維度組合。以共同粒度從多個(gè)組織業(yè)務(wù)過(guò)程合并度量的事實(shí)表稱為合并事實(shí)表，需要注意的是，來(lái)自多個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程的事實(shí)合并到合并事實(shí)表時(shí)，它們必須具有同樣等級(jí)的粒度。 

• DataVault模型

Data Vault是Dan Linstedt發(fā)起創(chuàng)建的一種模型方法論，Data Vault是在ER模型的基礎(chǔ)上衍生而來(lái)，模型設(shè)計(jì)的初衷是有效的組織基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層，使之易擴(kuò)展、靈活的應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)的變化，同時(shí)強(qiáng)調(diào)歷史性、可追溯性和原子性，不要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)度的一致性處理。同時(shí)設(shè)計(jì)的出發(fā)點(diǎn)也是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合，并非為數(shù)據(jù)決策分析直接使用。

Data Vault模型是一種中心輻射式模型，其設(shè)計(jì)重點(diǎn)圍繞著業(yè)務(wù)鍵的集成模式。這些業(yè)務(wù)鍵是存儲(chǔ)在多個(gè)系統(tǒng)中的、針對(duì)各種信息的鍵，用 于定位和唯一標(biāo)識(shí)記錄或數(shù)據(jù)。

Data Vault模型包含三種基本結(jié)構(gòu) ：

• 中心表-Hub ：唯一業(yè)務(wù)鍵的列表，唯一標(biāo)識(shí)企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)，企業(yè)的業(yè)務(wù)主體集合 。
• 鏈接表-Link：表示中心表之間的關(guān)系，通過(guò)鏈接表串聯(lián)整個(gè)企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。
• 衛(wèi)星表- Satellite：歷史的描述性數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的真正載體。

1) 中心表-Hub

2）鏈接表-Link

3）衛(wèi)星表- Satellite

4）Data Vault模型建模流程

• 梳理所有主要實(shí)體
• 將有入邊的實(shí)體定義為中心表
• 將沒(méi)有入邊切僅有一個(gè)出邊的表定義為中心表
• 源苦衷沒(méi)有入邊且有兩條或以上出邊的表定義為連接表
• 將外鍵關(guān)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(duì)ER模型更近一步的規(guī)范化，由于對(duì)數(shù)據(jù)的拆解和更偏向于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)組織，在處理分析類場(chǎng)景時(shí)相對(duì)復(fù)雜， 適合數(shù)倉(cāng)低層構(gòu)建，目前實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景較少。

• Anchor模型

Anchor是對(duì)Data Vault模型做了更近一步的規(guī)范會(huì)處理，初衷是為了 設(shè)計(jì)高度可擴(kuò)展的模型，核心思想是所有的擴(kuò)張只添加而不修改，于 是設(shè)計(jì)出的模型基本變成了k-v結(jié)構(gòu)的模型，模型范式達(dá)到了6NF。

由于過(guò)度規(guī)范化，使用中牽涉到太多的join操作，目前木有實(shí)際案例，僅作了解。

4.四種模型總結(jié)

以上為四種基本的建模方法，當(dāng)前主流建模方法為：ER模型、維度模型。

• ER模型常用于OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)建模，應(yīng)用到構(gòu)建數(shù)倉(cāng)時(shí)更偏重?cái)?shù)據(jù)整合， 站在企業(yè)整體考慮，將各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按相似性一致性、合并處理，為 數(shù)據(jù)分析、決策服務(wù)，但并不便于直接用來(lái)支持分析。缺陷：需要全面梳理企業(yè)所有的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)流，周期長(zhǎng)，人員要求高。
• 維度建模是面向分析場(chǎng)景而生，針對(duì)分析場(chǎng)景構(gòu)建數(shù)倉(cāng)模型；重點(diǎn)關(guān)注快 速、靈活的解決分析需求，同時(shí)能夠提供大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速響應(yīng)性能。針對(duì)性 強(qiáng)，主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建和OLAP引擎低層數(shù)據(jù)模型。優(yōu)點(diǎn)：不需要完整的梳理企業(yè)業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)，實(shí)施周期根據(jù)主題邊界而定，容易快速實(shí)現(xiàn)demo。
• 數(shù)倉(cāng)模型的選擇是靈活的，不局限于某一種模型方法。
• 數(shù)倉(cāng)模型的設(shè)計(jì)也是靈活的，以實(shí)際需求場(chǎng)景為導(dǎo)向。
• 模型設(shè)計(jì)要兼顧靈活性、可擴(kuò)展，而對(duì)終端用戶透明性。
• 模型設(shè)計(jì)要考慮技術(shù)可靠性和實(shí)現(xiàn)成本。

5.常用建模工具

建模工具，一般企業(yè)以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等為主。也有些企業(yè)自行研發(fā)工具，或使用阿里等成熟套裝組件產(chǎn)品。