数据仓库建模方法

数据仓库主要的建模方法是：维度建模和实体关系建模（ER建模）。其他还有ER模型的衍生模型：Data Vault 模型和Anchor 模型，但很少使用。

维度建模

概念描述：

维度建模由 Ralph Kimball 在《数据仓库工具箱》一书中提出的建模方法，其核心思想是将数据组织成事实表和维度表。

事实表：用于存储业务过程中的度量值，比如销售金额、订单数量等，它包含了与业务过程相关的事实数据，每行代表一个业务事件。
维度表：为事实表中的度量值提供上下文信息，例如时间、地点、产品等，维度表可以理解为对业务事件发生的环境进行描述。

维度建模方法的提出主要是为了应对分析决策场景，所以维度建模在分析需求中的响应速度更快，并且在大规模查询中的性能更强。

维度建模的步骤：

1. 选择业务过程

确定要建模的业务流程，例如销售业务、库存管理业务等。业务过程是业务活动的一个明确的操作单元，是维度建模的起点。

2. 声明粒度

粒度指事实表中一行数据所代表的业务细节程度。粒度越细，数据越详细；粒度越粗，数据越汇总。在设计事实表之前，需要明确事实表的粒度，例如是按每笔交易记录，还是按每天的汇总数据记录。

3. 确定维度

找出与业务过程相关的所有维度，如时间、地点、产品、客户等。每个维度都有一个唯一的主键，用于关联事实表。维度表可以包含描述该维度的各种属性，如产品维度表可以包含产品名称、产品类别、产品价格等属性。

4. 确定事实

确定业务过程中的度量值，也就是事实。事实通常是数值型的，并且是可加的，例如销售金额、销售数量等。将这些事实存储在事实表中，并通过外键与维度表关联。

维度建模案例：

以电商销售业务为例，下面进行维度建模。

1. 选择业务过程

本次选择电商的销售业务作为建模的业务过程。

2. 声明粒度

事实表的粒度为订单id+产品id，即事实表中的每行数据中订单id和产品id都是不同的。

3. 确定维度

时间维度：包含日期、年份、季度、月份、星期等属性。
产品维度：包含产品 ID、产品名称、产品类别、产品价格等属性。
客户维度：包含客户 ID、客户姓名、客户性别、客户所在地区等属性。
店铺维度：包含店铺 ID、店铺名称、店铺所在地区等属性。

4. 确定事实

销售金额：每笔订单的销售总金额。
销售数量：每笔订单中销售的产品数量。

以下是简单的 SQL 代码示例，用于创建上述维度表和事实表：

sql

-- 创建时间维度表
CREATE TABLE time_dimension (
    date DATE,
    year INT,
    quarter INT,
    month INT,
    week INT
);

-- 创建产品维度表
CREATE TABLE product_dimension (
    product_id VARCHAR(50),
    product_name VARCHAR(100),
    product_category VARCHAR(50),
    product_price DECIMAL(10, 2)
);

-- 创建客户维度表
CREATE TABLE customer_dimension (
    customer_id VARCHAR(50),
    customer_name VARCHAR(100),
    customer_gender VARCHAR(10),
    customer_region VARCHAR(50)
);

-- 创建店铺维度表
CREATE TABLE store_dimension (
    store_id VARCHAR(50),
    store_name VARCHAR(100),
    store_region VARCHAR(50)
);

-- 创建订单事实表
CREATE TABLE sales_fact (
    order_id INT,
    product_id INT,

    order_date INT,
    customer_id INT,
    store_id INT,
    sales_amount DECIMAL(10, 2),
    sales_quantity INT
);

通过以上步骤和实例，你可以对维度建模有一个基本的了解，上面的模型是一个典型的星型模型。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据特点进行灵活调整。

ER建模

概念描述：

ER建模又称为范式建模法，是由数据仓库之父Bill Inomon提出的建模理论，它基于关系数据库的设计理论，以减少数据冗余、保证数据一致性为主要目标，遵循一定的范式规则：如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。

设计步骤：

需求分析：梳理业务，明确分析需求。

实体识别：从业务中提取实体，如客户、订单、产品等。

属性定义：为每个实体定义属性，如客户的姓名、年龄、地址等。

关系确定：分析实体之间的关系，如一对一、一对多、多对多关系。

范式化处理：对数据模型进行范式化，消除数据冗余和异常。

优缺点：

优点：数据冗余小，数据一致性高，便于数据的维护和更新。

缺点：查询性能相对较低，因为需要进行大量的表连接操作；模型设计和开发的复杂度较高。

适用场景：适用于对数据一致性要求较高、数据更新频繁的场景，如在线事务处理（OLTP）系统。

ER建模案例：

以下是一个使用 ER 建模方法的数据仓库建设案例，以在线书店为例。

数据建模步骤

需求分析：与在线书店的业务人员沟通，了解他们的业务流程、数据需求和分析目标。例如，业务人员可能需要分析不同类别书籍的销售情况、客户的购买偏好等。
概念建模：根据需求分析的结果，确定实体、属性和关系。在在线书店的案例中，实体包括书籍、客户、订单和订单商品；属性是每个实体的特征，如书籍的标题、客户的姓名等；关系描述了实体之间的联系，如客户下订单、订单包含订单商品等。
逻辑建模：将概念模型转换为逻辑模型，确定表结构、字段类型和约束条件。在 ER 建模中，每个实体对应一个表，每个属性对应一个字段，关系通过外键来实现。
物理建模：根据逻辑模型，选择合适的数据库管理系统（DBMS）和存储结构，优化数据仓库的性能。例如，选择合适的索引、分区策略等。
实施和维护：创建数据库表，导入数据，并进行数据验证和测试。在数据仓库的运行过程中，定期进行数据更新和维护，确保数据的准确性和完整性。

ER 模型描述

实体：
- 书籍（Books）：包含书籍的基本信息，如标题、作者、价格等。
- 客户（Customers）：包含客户的基本信息，如姓名、邮箱、地址等。
- 订单（Orders）：包含订单的基本信息，如订单日期、总金额等，客户id等。
- 订单商品（Order_Items）：包含订单中的商品信息，如订单id、书籍id、数量等。
关系：
- 客户 - 订单：一个客户可以下多个订单，是一对多的关系。
- 订单商品：一个订单可以包含多本书籍，是一对多的关系。

模型设计

表名	字段	说明
`Books`	`book_id`（主键）, `title`, `author`, `price`, `publication_date`, `category`	存储书籍的基本信息
`Customers`	`customer_id`（主键）, `name`, `email`, `address`, `registration_date`	存储客户的基本信息
`Orders`	`order_id`（主键）, `customer_id`（外键）, `order_date`, `total_amount`	存储订单的基本信息，关联客户
`Order_Items`	`order_item_id`（主键）, `order_id`（外键）, `book_id`（外键）, `quantity`	存储订单中的商品信息，关联订单和书籍

模型关系图：

er模型

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维度建模的步骤：

维度建模案例：

ER建模

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设计步骤：

优缺点：

ER建模案例：

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