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由于在變化快速的商業(yè)世界里，業(yè)務(wù)形態(tài)多種多樣，為了能夠更有針對性的進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，經(jīng)過長時間的摸索，業(yè)界逐步形成了數(shù)據(jù)建模的四部曲：業(yè)務(wù)建模->領(lǐng)域建模->邏輯建模->物理建模。

簡單講，就是明確具體業(yè)務(wù)，抽象實(shí)體和關(guān)系，結(jié)合具體的建模方法，確定所有關(guān)鍵成分和屬性，最后建數(shù)據(jù)表進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算。

目前數(shù)據(jù)建模的方法論有兩大陣營，一個是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫理論設(shè)計(jì)出來的，比如基于3NF的范式建模。雖然目前也有不少非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及不少半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但將半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后再利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理仍然是一種通用的主流數(shù)據(jù)處理方案。

另一個是基于數(shù)據(jù)倉庫之父Bill Inmon提出的維度建模理論，是從全企業(yè)的高度利用實(shí)體關(guān)系來對企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行描述。

01 ?數(shù)據(jù)建模相關(guān)概念

數(shù)據(jù)幾乎總是用于兩種目的：操作型記錄的保存和分析型決策的制定。簡單來說，操作型系統(tǒng)保存數(shù)據(jù)，分析型系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)。前者一般僅反映數(shù)據(jù)的最新狀態(tài)，按單條記錄事務(wù)性來處理；其優(yōu)化的核心是更快地處理事務(wù)。后者往往是反映數(shù)據(jù)一段時間的狀態(tài)變化，按大批量方式處理數(shù)據(jù)；其核心是高性能、多維度處理數(shù)據(jù)。

通常我們將操作型系統(tǒng)簡稱為OLTP（On-Line Transaction Processing）— 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，將分析型系統(tǒng)簡稱為OLAP（On-Line Analytical Processing）— 聯(lián)機(jī)分析處理。

針對這兩種不同的數(shù)據(jù)用途，如何組織數(shù)據(jù)，更好地滿足數(shù)據(jù)使用需求。這里就涉及到數(shù)據(jù)建模問題。即設(shè)計(jì)一種數(shù)據(jù)組織方式（模型），來滿足不同場景。在OLTP場景中，常用的是使用實(shí)體關(guān)系模型（ER）來存儲，從而在事務(wù)處理中解決數(shù)據(jù)的冗余和一致性問題。

在OLAP場景中，有多種建模方式有：ER模型、星型模型和多維模型。下面分別說明下：

1、ER模型
OLAP中的ER模型，與OLTP中的有所區(qū)別。其本質(zhì)差異是站在企業(yè)角度面向主題的抽象，而不是針對某個具體業(yè)務(wù)流程的實(shí)體對象關(guān)系的抽象。

2、星型模型

星型模型，是維度模型在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上的一種實(shí)現(xiàn)。該模型表示每個業(yè)務(wù)過程包含事實(shí)表，事實(shí)表存儲事件的數(shù)值化度量，圍繞事實(shí)表的多個維度表，維度表包含事件發(fā)生時實(shí)際存在的文本環(huán)境。

這種類似于星狀的結(jié)構(gòu)通常稱為"星型連接"。其重點(diǎn)關(guān)注用戶如何更快速地完成需求分析，同時具有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。在星型模型基礎(chǔ)上，在復(fù)雜場景下還可以進(jìn)一步衍生出雪花模型。

3、多維模型
多維模型，是維度模型的另一種實(shí)現(xiàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)被加載到OLAP多維數(shù)據(jù)庫時，對這些數(shù)據(jù)的存儲的索引，采用了為維度數(shù)據(jù)涉及的格式和技術(shù)。性能聚集或預(yù)計(jì)算匯總表通常由多維數(shù)據(jù)庫引擎建立并管理。由于采用預(yù)計(jì)算、索引策略和其他優(yōu)化方法，多維數(shù)據(jù)庫可實(shí)現(xiàn)高性能查詢。

02? 維度建模

維度建模，是數(shù)據(jù)倉庫大師Ralph Kimball提出的，是數(shù)據(jù)倉庫工程領(lǐng)域最流行的數(shù)倉建模經(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，同時還有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。

它是面向分析的，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)。

1、事實(shí)表

事實(shí)表產(chǎn)生于業(yè)務(wù)過程，存儲了業(yè)務(wù)活動或事件提煉出來的性能度量。從最低的粒度級別來看，事實(shí)表行對應(yīng)一個度量事件。

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。

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，其粒度是每一行對應(yīng)一個事務(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，按照一定的時間周期間隔(每天，每月)來捕捉業(yè)務(wù)活動的執(zhí)行情況，一旦裝入事實(shí)表就不會再去更新，它是事務(wù)事實(shí)表的補(bǔ)充。用來記錄有規(guī)律的、固定時間間隔的業(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，用來記錄具有時間跨度的業(yè)務(wù)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(shí)表比較少見。

注意：這里需要值得注意的是，在事實(shí)表的設(shè)計(jì)時，一定要注意一個事實(shí)表只能有一個粒度，不能將不同粒度的事實(shí)建立在同一張事實(shí)表中。

2、維度表? ?

維度表，一致性維度，業(yè)務(wù)過程的發(fā)生或分析角度，我們主要關(guān)注下退化維度和緩慢變化維。

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(shí)表中。退化維度是維度建模領(lǐng)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。

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(fā)生緩慢的變化，這種隨時間發(fā)生變化的維度我們一般稱之為緩慢變化維（SCD）。

SCD常用的三種處理方式：

①?TYPE1?直接覆蓋原值

②?TYPE2?增加維度行

在為維度成員增加新行時，需為其分配新的主代理鍵。并且，至少需要在維度行再增加三列：有效日期、截止日期、行標(biāo)識。這個地方可聯(lián)想拉鏈表設(shè)計(jì)。

③?TYPE3?增加屬性列?

④ 混合方式

可根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場景，混合或選擇使用以上三種方式，以快速方便而又準(zhǔn)確的分析歷史變化情況。

3、粒度

用于確定某一事實(shí)表中的行表示什么，是業(yè)務(wù)最小活動單元或不同維度組合，即業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)程度。

4、維度建模流程

維度建模步驟：選擇業(yè)務(wù)過程->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)問題。

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

由于在維度建模過程中，涉及到很多概念。下面通過一個場景來，來一一說明。例如：常見的電商下單環(huán)節(jié)，每個用戶提交一筆訂單（僅限一個物品），就對應(yīng)于一條訂單記錄。

【業(yè)務(wù)過程】：下訂單
【粒度】：每筆訂單（拆分為單個物品）
【維度】：地域、年齡、渠道等（可供分析的角度）
【事實(shí)/度量】：訂單金額等（可用于分析的數(shù)據(jù)）

維度建模的步驟如下：

（1）收集業(yè)務(wù)需求與數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)

在開始維度建模工作之前，需要理解業(yè)務(wù)需求，以及作為底層源數(shù)據(jù)的實(shí)際情況。通過與業(yè)務(wù)方溝通交流、查看現(xiàn)有報(bào)表等來發(fā)現(xiàn)需求，用于理解他們的基于關(guān)鍵性能指標(biāo)、競爭性商業(yè)問題、決策制定過程、支持分析需求的目標(biāo)。同時，數(shù)據(jù)實(shí)際情況可通過與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)專家交流，了解訪問數(shù)據(jù)可行性等。

（2）選擇業(yè)務(wù)過程

業(yè)務(wù)過程是組織完成的操作型活動。業(yè)務(wù)過程時間建立或獲取性能度量，并轉(zhuǎn)換為事實(shí)表中的事實(shí)。多數(shù)事實(shí)表關(guān)注某一業(yè)務(wù)過程的結(jié)果。過程的選擇非常重要的，因?yàn)檫^程定義了特定的設(shè)計(jì)目標(biāo)以及對粒度、維度、事實(shí)的定義。

（4）聲明粒度

聲明粒度是維度設(shè)計(jì)的重要步驟。粒度用于確定某一事實(shí)表中的行表示什么。在選擇維度或事實(shí)前必須聲明粒度，因?yàn)槊總€候選維度或事實(shí)必須與定義的粒度保持一致。在從給定的業(yè)務(wù)過程獲取數(shù)據(jù)時，原子粒度是最低級別的粒度。強(qiáng)烈建議從關(guān)注原子級別粒度數(shù)據(jù)開始設(shè)計(jì)，因?yàn)樵恿６葦?shù)據(jù)能夠承受無法預(yù)期的用戶查詢。

（5）確認(rèn)維度（描述環(huán)境）

維度提供圍繞某一業(yè)務(wù)過程事件所涉及的"誰、什么、何處、何時、為什么、如何"等背景。維度表包含分析應(yīng)用所需要的用于過濾及分類事實(shí)的描述性屬性。牢牢掌握事實(shí)表的粒度，就能夠?qū)⑺锌赡艽嬖诘木S度區(qū)分開來。

（6）確認(rèn)事實(shí)（用于度量）

事實(shí)，涉及來自業(yè)務(wù)過程事件的度量，基本上都是以數(shù)據(jù)值表示。一個事實(shí)表行與按照事實(shí)表粒度描述的度量事件之間存在一對一關(guān)系，因此事實(shí)表對應(yīng)一個物理可觀察的事件。在事實(shí)表內(nèi)，所有事實(shí)只允許與聲明的粒度保持一致。

（7）部署方式 - 星型模型或多維模型

選擇一種維度模型的落地方式。既可以選擇星型模型，部署在關(guān)系數(shù)據(jù)庫上，通過事實(shí)表及通過主外鍵關(guān)聯(lián)的維度表；也可以選擇多維模型，落地于多維數(shù)據(jù)庫中。

03? 維度建模方法論

數(shù)據(jù)倉庫建模方法論可分為：維度建模、范式建模、Data Vault模型、Anchor模型。

1、維度模型

企業(yè)中最流行、也是最經(jīng)典的數(shù)倉建模經(jīng)典，數(shù)據(jù)倉庫大師Ralph Kimball的經(jīng)典著作《數(shù)據(jù)倉庫工具箱維度建模權(quán)威指南第三版》一本書進(jìn)行了論述。從事數(shù)據(jù)倉庫/ETL/BI的同學(xué)，強(qiáng)烈建議買一本至少讀一遍。

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。

圖來源于Kimball《The Data Warehouse Toolkits -3rd Edition》

（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，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。

（3）星座模型

星座模型，是對星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，大部分維度建模都是星座模型。

2、范式模型

即實(shí)體關(guān)系（ER）模型，數(shù)據(jù)倉庫之父Immon提出的，從全企業(yè)的高度設(shè)計(jì)一個3NF模型，用實(shí)體加關(guān)系描述的數(shù)據(jù)模型描述企業(yè)業(yè)務(wù)架構(gòu)，在范式理論上符合3NF。此建模方法，對建模人員的能力要求非常高。

3、Data Vault模型

DataVault由Hub（關(guān)鍵核心業(yè)務(wù)實(shí)體）、Link（關(guān)系）、Satellite（實(shí)體屬性）三部分組成，是Dan Linstedt發(fā)起創(chuàng)建的一種模型方法論，它是在ER關(guān)系模型上的衍生，同時設(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。

4、Anchor模型

高度可擴(kuò)展的模型，所有的擴(kuò)展只是添加而不是修改，因此它將模型規(guī)范到6NF，基本變成了K-V結(jié)構(gòu)模型。一般很少使用，本文不多做介紹。

04? 建模規(guī)范

以維度建模為理論基礎(chǔ)，定義一系列術(shù)語來描述建模對象。下圖摘自于《阿里巴巴大數(shù)據(jù)實(shí)踐之路》。

數(shù)據(jù)域

指面向業(yè)務(wù)分析，將業(yè)務(wù)過程或者維度進(jìn)行抽象的集合。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)域時，既能涵蓋當(dāng)前所有的業(yè)務(wù)需求，又能在新業(yè)務(wù)進(jìn)入時無影響地被包含進(jìn)已有的數(shù)據(jù)域中和擴(kuò)展新的數(shù)據(jù)域。

業(yè)務(wù)過程

指企業(yè)的業(yè)務(wù)活動事件，如下單、支付、退款都是業(yè)務(wù)過程。請注意，業(yè)務(wù)過程是一個不可拆分的行為事件，通俗地講，業(yè)務(wù)過程就是企業(yè)活動中的事件。

時間周期

用來明確數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的時間范圍或者時間點(diǎn)，如最近30天、自然周、截至當(dāng)日等。

修飾類型

是對修飾詞的一種抽象劃分，是從屬于某個業(yè)務(wù)域的。

修飾詞

指除了統(tǒng)計(jì)維度以外指標(biāo)的業(yè)務(wù)場景限定抽象。修飾詞隸屬于一種修飾類型。

度量/原子指標(biāo)

原子指標(biāo)和度量含義相同，基于某一業(yè)務(wù)事件行為下的度量，是業(yè)務(wù)定義中不可再拆分的指標(biāo)，具有明確業(yè)務(wù)含義的名詞，如支付金額。

維度

維度是度量的環(huán)境，用來反映業(yè)務(wù)的一類屬性，這類屬性的集合構(gòu)成一個維度，也可以稱為實(shí)體對象。維度屬于一個數(shù)據(jù)域，如地理維度（其中包括國家、地區(qū)、省以及城市等級別的內(nèi)容）、時間維度（其中包括年、季、月、周、日等級別的內(nèi)容）。

維度屬性

維度屬性隸屬于一個維度，如地理維度里面的國家名稱、國家ID、省份名稱等都屬于維度屬性。

派生指標(biāo)

派生指標(biāo)＝一個原子指標(biāo)＋多個修飾詞（可選）＋時間周期?？梢岳斫鉃閷υ又笜?biāo)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)范圍的圈定。

數(shù)據(jù)層次的劃分：

ODS：Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)層，在結(jié)構(gòu)上其與源系統(tǒng)的增量或者全量數(shù)據(jù)基本保持一致。
它相當(dāng)于一個數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)，同時又承擔(dān)著基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的記錄以及歷史變化。其主要作用是把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)引入到MaxCompute。
CDM：Common Data Model，公共維度模型層，又細(xì)分為DWD和DWS。它的主要作用是完成數(shù)據(jù)加工與整合、建立一致性的維度、構(gòu)建可復(fù)用的面向分析和統(tǒng)計(jì)的明細(xì)事實(shí)表以及匯總公共粒度的指標(biāo)。?
DWD：Data Warehouse Detail，明細(xì)數(shù)據(jù)層。
DWS：Data Warehouse Summary，匯總數(shù)據(jù)層。
ADS：Application Data Service，應(yīng)用數(shù)據(jù)層。

具體倉庫的分層情況需要結(jié)合業(yè)務(wù)場景、數(shù)據(jù)場景、系統(tǒng)場景進(jìn)行綜合考慮。

數(shù)據(jù)分類架構(gòu)

該數(shù)據(jù)分類架構(gòu)在ODS層分為三部分：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)、離線數(shù)據(jù)和準(zhǔn)實(shí)時數(shù)據(jù)區(qū)。在進(jìn)入到CDM層后，由以下幾部分組成：?

公共維度層：
基于維度建模理念思想，建立整個企業(yè)的一致性維度。
明細(xì)粒度事實(shí)層：
以業(yè)務(wù)過程為建模驅(qū)動，基于每個具體業(yè)務(wù)過程的特點(diǎn)，構(gòu)建最細(xì)粒度的明細(xì)層事實(shí)表。
可以結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)使用特點(diǎn)，將明細(xì)事實(shí)表的某些重要維度屬性字段做適當(dāng)?shù)娜哂?，即寬表化處理?/span>
公共匯總粒度事實(shí)層：
以分析的主題對象為建模驅(qū)動，基于上層的應(yīng)用和產(chǎn)品的指標(biāo)需求，構(gòu)建公共粒度的匯總指標(biāo)事實(shí)表，以寬表化手段來物理化模型。

數(shù)據(jù)處理流程架構(gòu)

數(shù)據(jù)劃分及命名空間約定

請根據(jù)業(yè)務(wù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)并約定命名，建議針對業(yè)務(wù)名稱結(jié)合數(shù)據(jù)層次約定相關(guān)命名的英文縮寫，這樣可以給后續(xù)數(shù)據(jù)開發(fā)過程中，對項(xiàng)目空間、表、字段等命名做為重要參照。?

按業(yè)務(wù)劃分：
命名時按主要的業(yè)務(wù)劃分，以指導(dǎo)物理模型的劃分原則、命名原則及使用的ODS project。
例如，按業(yè)務(wù)定義英文縮寫，阿里的“淘寶”英文縮寫可以定義為“tb”。
按數(shù)據(jù)域劃分：
命名時按照CDM層的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)域劃分，以便有效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以及指導(dǎo)數(shù)據(jù)表的命名。
例如，“交易”數(shù)據(jù)的英文縮寫可定義為“trd”。
按業(yè)務(wù)過程劃分：
當(dāng)一個數(shù)據(jù)域由多個業(yè)務(wù)過程組成時，命名時可以按業(yè)務(wù)流程劃分。
業(yè)務(wù)過程是從數(shù)據(jù)分析角度看客觀存在的或者抽象的業(yè)務(wù)行為動作。
例如，交易數(shù)據(jù)域中的“退款”這個業(yè)務(wù)過程的英文縮寫可約定命名為“rfd_ent”。

數(shù)據(jù)模型

模型是對現(xiàn)實(shí)事物的反映和抽象，能幫助我們更好地了解客觀世界。數(shù)據(jù)模型定義了數(shù)據(jù)之間關(guān)系和結(jié)構(gòu)，使得我們可以有規(guī)律地獲取想要的數(shù)據(jù)。例如，在一個超市里，商品的布局都有特定的規(guī)范，商品擺放的位置是按照消費(fèi)者的購買習(xí)慣以及人流走向進(jìn)行擺放的。

數(shù)據(jù)模型的作用?

數(shù)據(jù)模型是在業(yè)務(wù)需求分析之后，數(shù)據(jù)倉庫工作開始時的第一步。良好的數(shù)據(jù)模型可以幫助我們更好地存儲數(shù)據(jù)，更有效率地獲取數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)間的一致性。

模型設(shè)計(jì)的基本原則?

（1）高內(nèi)聚和低耦合

一個邏輯和物理模型由哪些記錄和字段組成，應(yīng)該遵循最基本的軟件設(shè)計(jì)方法論中的高內(nèi)聚和低耦合原則。主要從數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)特性和訪問特性兩個角度來考慮：將業(yè)務(wù)相近或者相關(guān)的數(shù)據(jù)、粒度相同數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)為一個邏輯或者物理模型；將高概率同時訪問的數(shù)據(jù)放一起，將低概率同時訪問的數(shù)據(jù)分開存儲。

（2）核心模型與擴(kuò)展模型分離

建立核心模型與擴(kuò)展模型體系，核心模型包括的字段支持常用核心的業(yè)務(wù)，擴(kuò)展模型包括的字段支持個性化或是少量應(yīng)用的需要。在必須讓核心模型與擴(kuò)展模型做關(guān)聯(lián)時，不能讓擴(kuò)展字段過度侵入核心模型，以免破壞了核心模型的架構(gòu)簡潔性與可維護(hù)性。

（3）公共處理邏輯下沉及單一

底層公用的處理邏輯應(yīng)該在數(shù)據(jù)調(diào)度依賴的底層進(jìn)行封裝與實(shí)現(xiàn)，不要讓公用的處理邏輯暴露給應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)，不要讓公共邏輯在多處同時存在。

（4）成本與性能平衡

適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)冗余可換取查詢和刷新性能，不宜過度冗余與數(shù)據(jù)復(fù)制。

（5）數(shù)據(jù)可回滾

處理邏輯不變，在不同時間多次運(yùn)行數(shù)據(jù)的結(jié)果需確定不變。

（6）一致性

相同的字段在不同表中的字段名必須相同。

（7）命名清晰可理解

表命名規(guī)范需清晰、一致，表命名需易于下游的理解和使用。

（8）補(bǔ)充說明

一個模型無法滿足所有的需求。
需合理選擇數(shù)據(jù)模型的建模方式。
通常，設(shè)計(jì)順序依次為：概念模型->邏輯模型->物理模型。

維度表設(shè)計(jì)要點(diǎn)：

維度是維度建模的基礎(chǔ)和靈魂。在維度建模中，將度量稱為"事實(shí)"，將環(huán)境描述為"維度"，維度是用于分析事實(shí)所需要的多樣環(huán)境。維度所包含的表示維度的列，稱為維度屬性。維度屬性是查詢約束條件、分組和報(bào)表標(biāo)簽生成的基本來源，是數(shù)據(jù)易用性的關(guān)鍵。

維度的作用一般是查詢約束、分類匯總以及排序等。維度的設(shè)計(jì)過程就是確定維度屬性的過程，如何生成維度屬性，以及所生成的維度屬性的優(yōu)劣，決定了維度使用的方便性，成為數(shù)據(jù)倉庫易用性的關(guān)鍵。正如Kimball所說的，數(shù)據(jù)倉庫的能力直接與維度屬性的質(zhì)量和深度成正比。

在整個設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)當(dāng)遵循下面一些原則：

維度屬性盡量豐富，為數(shù)據(jù)使用打下基礎(chǔ)。
給出詳實(shí)的、富有意義的文字描述。
沉淀通用維度屬性，為建立一致性維度做好鋪墊。
嚴(yán)格區(qū)分事實(shí)與維度，通過使用場景進(jìn)行區(qū)分。

事實(shí)表設(shè)計(jì)要點(diǎn)：

事實(shí)表作為數(shù)據(jù)倉庫維度建模的核心，緊緊圍繞著業(yè)務(wù)過程來設(shè)計(jì)，通過獲取描述業(yè)務(wù)過程的度量來表達(dá)業(yè)務(wù)過程，包含了引用的維度和與業(yè)務(wù)過程有關(guān)的度量。在設(shè)計(jì)過程中，可以選擇不同類型的事實(shí)表，它們有各自的適用場景。

在整個設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)當(dāng)遵循下面一些原則：

選擇一種適合的事實(shí)表類型。
事實(shí)盡可能完整，包含整個業(yè)務(wù)過程的全部事實(shí)。
確保每一個事實(shí)度量都是一致性，反復(fù)計(jì)算都會得到相同的結(jié)果。盡量記錄一些“原子”事實(shí)，而不是加工后的結(jié)果。
可適當(dāng)做些”維度退化屬性”，提高事實(shí)表的查詢性能。
為提高聚合性能，可適度做些上卷匯聚事實(shí)表。

05? 建模工具

1、PowerDesigner

PowerDesigner是目前數(shù)據(jù)建模業(yè)界的領(lǐng)頭羊。功能包括：完整的集成模型，和面向包含IT為中心的、非IT為中心的差異化建模訴求。

支持非常強(qiáng)大的元數(shù)據(jù)信息庫和各種不同格式的輸出。PowerDesigner擁有一個優(yōu)雅且人性化的界面，非常易懂的幫助文檔，快速幫助用戶解決專業(yè)問題。

2、ER/Studio

ER/Studio 是一個支持多平臺環(huán)境的直觀數(shù)據(jù)建模工具，并且本地集成了用于處理大數(shù)據(jù)平臺，例如-MongoDB和Hadoop Hive。

它能夠進(jìn)行正向和逆向工程，并且擁有“比較合并”功能，能夠輸出例如XML、PNG、JPEG等格式文檔。內(nèi)建自動執(zhí)行任務(wù)功能支持當(dāng)前流行數(shù)據(jù)庫平臺。ER/Studio功能非常強(qiáng)大，擁有直觀的界面和很好的用戶支持特別易于馬上開始工作。

3、Sparx Enterprise Architect

Enterprise Architect是一個擁有豐富功能的數(shù)據(jù)建模工具。自詡是高性價比的明智之選。Enterprise Architect幫助企業(yè)用戶快速建立強(qiáng)大的可維護(hù)的系統(tǒng)，而且很容易在共享項(xiàng)目中擴(kuò)展到大型的協(xié)作團(tuán)隊(duì)中去。

Enterprise Architect 同樣有動態(tài)運(yùn)行模擬模型的能力，用以驗(yàn)證模型和更加正確和深入的理解原來商業(yè)系統(tǒng)運(yùn)作的方式。

4、CA ERwin

ERwin 也是業(yè)界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)建模解決方案，能夠?yàn)橛脩籼峁┮粋€簡單而優(yōu)雅的界面同時處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境問題。Erwin的解決方案提提供敏捷模型，同時元數(shù)據(jù)可以放在普通的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行處理，這樣就能夠保證數(shù)據(jù)的一致性和安全性。Erwin支持高度自定義的數(shù)據(jù)類型、APIs，允許自動執(zhí)行宏語言等等。Erwin還建有一個很活躍的用戶討論社區(qū)，使得用戶之間可以分享知識和各種經(jīng)驗(yàn)。

5、IBM InfoSphere Data Architect

InfoSphere 是一個很創(chuàng)新的、運(yùn)行在開源平臺-Eclipse上的數(shù)據(jù)建模工具。Infopshere主要聚焦于一下三個主要的特性：高效、簡潔、高度集成。

InfoSphere能夠幫助商業(yè)用戶建立邏輯、物理模型圖，并且之后能非常方便的在各種不同的應(yīng)用和系統(tǒng)中進(jìn)行使用。InfoSphere是一個端到端的解決方案，可以快速高效地用在建立、部署、更新數(shù)據(jù)模型。同時為非常簡易的集成了IBM的其他相關(guān)產(chǎn)品。

6、Visio?

Visio?是Office?軟件系列中的負(fù)責(zé)繪制流程圖和示意圖的軟件，是一款便于IT和商務(wù)人員就復(fù)雜信息、系統(tǒng)和流程進(jìn)行可視化處理、分析和交流的軟件。同時它也可以用來數(shù)據(jù)庫建模。

打開visio 2010,文件—>新建—>數(shù)據(jù)庫—>數(shù)據(jù)庫模型圖。建立數(shù)據(jù)庫模型圖之后，菜單欄多出一個菜單項(xiàng)"數(shù)據(jù)庫"。

7、Excel Mapping

通過我們最熟悉的Excel進(jìn)行維護(hù)數(shù)據(jù)模型、血緣關(guān)系和元數(shù)據(jù)管理，話不多說，直接上圖：

06? 總結(jié)

上述的這些方法都有自己的優(yōu)點(diǎn)和局限性，實(shí)際在創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫模型的時候，可以參考使用上述數(shù)據(jù)倉庫不同的建模方法，在各個不同階段采用不同的方法，從而能夠保證整個數(shù)據(jù)倉庫建模的質(zhì)量。

方法論僅僅停留在理論層面上，落地實(shí)現(xiàn)的才真正決定了數(shù)倉設(shè)計(jì)的好壞，當(dāng)然再好的方法，只有在合適的階段使用，才有意義，才能發(fā)揮它最大的價值。

8000字，詳解數(shù)據(jù)建模的方法、模型、規(guī)范和工具！