數據倉庫，是越來越流行的數據解決方案。傳統煙囪式的數據開發模式，顯然不能滿足日益增長的數據需求，而作為大數據量化方案、解決大數據問題、發掘數據價值的大數據倉庫被很多公司采納使用。想要建設好數據倉庫，就要了解數據倉庫模型設計及其原理、怎樣處理數據倉庫建設的需求分析？又如何處理基礎數據元和維度表、事實表？下面就來簡單談談數據倉庫。

一、什么是數據倉庫？

數據倉庫的概念

數據倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數據集合，用于支持管理決策、商業營銷、運營分析。數據倉庫實際上是一種數據存儲，它將各種異構數據源中的數據集成在一起，并保持其語義一致，為企業決策提供支持。

1.面向主題。在較高層次對數據綜合、歸類，針對某一分析領域所抽象出來的分析對象。

構建主題的步驟：首先抽象出需要分析的主題域，確定每個主題域需要分析的維度、其所包含哪些數據表。一般主題域所有表都有一個連接鍵，作為主題的一部分，通過這個連接鍵可把主題域所有表關聯匯總成一張寬表。如會員主題，分為會員基本信息、會員積分數據、會員的資產數據、會員的行為數據、會員的信用等多張表。

2.集成的。數據來源的格式類型不同；編碼、命名格式、屬性單位不一致，然后對原有數據進行綜合、計算。

把不同表、不同類型的數據放入到統一的數據倉庫中。如Mysql、Oracle、Redis、Hbase中的數據，我們通過同步全量數據把數據存入統一的系統中。對于增量數據設置定時抽取，可以采用并發架構，多任務同時同步，把數據持續存到我們的分布式文件系統中來。

3.時變的。數據倉庫的數據是不同時間的數據集合；隨時間變化不斷增加、刪除、綜合數據；數據倉庫表結構中一般都帶有時間字段。

數據倉庫的數據不是一成不變的，它是隨著時間變化不斷新增內容，更新與時間有關的綜合數據，這些數據一般都包含有時間字段。

4.穩定非易失的。.數據倉庫中的數據一般只插入新增，不做update更新、delete刪除操作。

數據是經過抽取而形成的分析型數據，不具有原始性(不是第一手數據，一般是經過其他數據源或業務系統，抽取到數據倉庫中)，主要供企業決策分析之用，執行的主要是查詢操作，一般情況下不執行更新操作。抽到數據倉庫的數據在ODS層不做任何操作，來保持數據的原始性(不改變字段屬性，不補值等操作)。

二、數據倉庫建模理論

數據一般用于兩種目的，一種是基于操作型記錄保存，一種是分析決策的制定。簡單來說，前者是操作系統保存數據(OLTP-聯機事務處理)，一般僅反映數據的最新狀態，按單條記錄事務性來處理數據；其優化的核心是更快地處理事務；后者是分析系統使用數據(OLAP-聯機事務分析)，按大批量方式處理數據；其核心是高性能、多維度處理數據。針對兩種不同的數據用途，如何組織數據，高效的使用數據，這里就涉及到數據建模的問題。

2.1、什么是Inmon范式模型？

數據倉庫是商業智能的一部分，一家企業或公司只有一個數據倉庫，數據集市的信息皆來源數據倉庫。現在的數據庫大多數都是依據3FN范式來建立的，而依據范式的思想來進行數據倉庫建模，就是范式建模。數據倉庫中的數據信息必須符合第三范式。

范式是關系型數據庫的基本概念。是指符合某些條件、符合某些規則的關系集合。范式是分級的，每向上一級，條件和規則更加嚴格，每一級是下一級的子集。

范式最主要的目的是消除冗余，每一份信息必須存放一次，也只能存儲一次。數據的冗余不僅僅會造成存儲資源的浪費，而且可能會引發數據的更新異常。

2.2、什么是Kimball維度建模？

數據倉庫是公司內部所有數據集市的集合，信息總是被存儲在多維模型中。是面向數據集市、數據主題的，一般采用星型模型建模。依據星型模型，構建事實表和維度表，建立數據倉庫模型的過程，就是維度建模。Kimball的核心思想就是星型模型和維度建模。

2.2.1、什么是星型模型？

所有的表直接與事實表關聯，整個圖解就像星星一樣，該模型稱為星型模型。星型模型是一種非正規化的結構，是反范式的。因為多維數據集的每一個維度都直接與事實表相連接，不存在漸變維度，所以數據有一定的冗余，

星型模型

2.3、事實表和維度表

事實表描述業務過程的度量、以可加數據為主題，每一行代表一個可以觀察的實體或事件。主要的是發生了業務過程，如賣出一件商品，用戶購買一件商品，這都觸發了業務過程。賣出的商品有商品屬性、有賣出的門店、有出貨記錄，有購物者信息等等。

維度表描述事實所處的環境、面向分析，代表針對事實的一種分類。直白點，維度表就是用來描述事實的。還以賣出商品為例，賣出的商品，商品有屬性，包括顏色、尺碼、風格、季節等多種屬性，這些屬性組合在一起就構成了描述商品的維度表。

對維度表再建立更細的維度，稱為支架表。支架表是維度表的維度表，支架表是去冗余的產物，在星型模型中，對冗余很寬容。所以支架并不是必須的，并且應該盡量少用。合適的方法是：將支架表合并到和事實表直接連接的維度表。

注意：維度表中需要注意維度退化和緩慢變化維

退化維度：在維度類型中，有一種重要的維度稱作為退化維度，亦稱維度退化。這種維度指的是直接把一些簡單的維度放在事實表中。維度退化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，維度退化一般在分析中可以用來做分組使用。

緩慢變化維：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。

常用處理緩慢變化維的方式：用戶變更手機號碼

EX1，直接覆蓋原值。

直接覆蓋原值

EX2，增加維度行。

增加新行

在增加新行時，需為其分配新的代理鍵。并且，至少需要在維度行再增加三列：有效日期、結束日期、行狀態，可以使用拉鏈表處理。

EX3,增加新的屬性列。

增加屬性列

2.2、什么是雪花模型？

當有維表沒有直接連接到事實表上，而是通過連接其他維表間接連接到事實表，其圖解就像多個雪花連接在一起，故稱雪花模型。雪花模型是對星型模型的擴展。它對星型模型的維表進一步層次化，把原有的維表進一步拓展，形成更多細分層次。

處理雪花模型的方式，和支架表一樣，理想的模型是只存在和事實表直接相連接的維度表。在數據倉庫中，數據冗余不重要，連接性能更重要！我們通過犧牲空間來換取時間，這些數倉很常用的手段。

雪花模型

雪花模型是一種規范的數據建模模型，規范化的目的是去冗余，在節省存儲的同時減少重復更新。但是對于數據倉庫來說，這兩者都不重要，數據倉庫本來就不更新。Kimball模式的數據倉庫的查詢性能優先！星型模型，是反范式的

總結：數據倉庫建模過程是一個很復雜的過程，一方面不僅要根據自家業務處理建模需要，一方面還要深入了解建模的理論基礎。