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数据建模与数仓建模_数仓建模的几种方式
数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
81740编辑于 2022-11-15 - 来自专栏数仓建模
数仓建模理论（一）
关系模型在OLAP应用中，主要存在2大问题： ① 关系数据模型对数仓建模者的视野有较高要求，需要对企业的业务系统和架构充分理解，因此模型构建在学习成本方面有一定的劣势。 ② 模型设计结合3NF及维度模型的理念，其灵活性、可扩展性、一致性更好满足企业数仓要求。 4、Anchor 数据模型 Anchor模型的提出者认为数据仓库需要提供稳定性高且具有一致性的服务，但是面对外部业务环境不断变化的矛盾，数仓的维护将变得十分复杂且耗时，为了应对这些变化和挑战，数据模型的设计必须具备模块化 Anchor 模型具有极大的可扩展性与复用度，按照这种方式建设数仓后能够大大降低模型的维护成本，这种模型通常适用于基础明细层的设计，但是这种高度规范化的建模方法对于建模者的要求也是难以衡量的，因此在企业数仓中很少展开实际应用 此外，还需要进一步了解各业务板块中已有的业务流程，业务流程通常与业务板块紧密耦合，对应一个或多个表及其所属数据源，可以作为构建数仓的原始数据来源。
2.9K93编辑于 2025-02-24 - 来自专栏全栈程序员必看
大数据数仓建模
大数据数仓建模 数据仓库简介 1.什么是数据库？ 数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 稳定的：数仓里不存在数据的更新和删除操作。 变化的：数仓里会完整的记录某个对象在一段时间内的变化情况。 数据仓库的目的是实现集成，稳定，反映历史变化有组织有结构的存储数据的集合。 在数据仓库里面有各种数据的来源，最终我们创建数据仓库需要把这些不同的数据整合，而很有可能这些数据不一致， 例如： 业务系统数据库在建模的时候，会采用关系建模，遵循三范式，减少冗余，尽量保证数据的一致性 第一章数据仓库的概念 （3） （3） 大数据里面做的各种菜，当成我们大数据的各种产品，数仓的作用就是相当于这个牛逼的惨痛的后厨，采购各种原材料。 判断出你的收入水平，你的信用记录，判断你的风险级别… 之前有很多P2P, 之前有很多人向P2P借钱，不还了，主要原因是：1，违法，2.很多是不上征信，这是不道德，你这种行为是违法的 数据仓库主要都是T+1 ，实时数仓，
75120编辑于 2022-08-23 - 来自专栏chimchim要努力变强啊
数仓建模—国产建模工具神器
数仓建模—国产建模工具神器 常见的建模工具有： PowerDesigner、CA ERwin、Rational Rose、Visio、Datablau(数语科技) DDM、Enterprise Architect 第三个（公开发行名称）：CHINER: CHINESE Entity Relation(国产实体关系图工具)，为方便国内普及，中文名称为：元数建模，也作:"CHINER[元数建模]"公开使用。
1.1K40编辑于 2022-11-13 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。
75010编辑于 2022-11-09 - 来自专栏大数据解决方案
数仓建模 - 维度 vs 关系
发展至今以维度建模和关系建模为主，而随着互联网的发展，数据从GB到PB的裱花，企业业务迭代更新亦是瞬息万变，对维度模型的偏爱渐渐有统一互联网数仓建模标准的趋势。 数仓模型不分高下，都是一种观察现实的角度。维度模型以实体与实体之间发生的事务/实为切入，而关系建模则以实体与实体之间的关系来组织数据。 在当前的环境下，互联网更倾向于维度建模，而传统行业则较多沿用关系建模。 个人先后经历金融、互联网数仓建设，有多个0到1的项目经历，对于数仓建设仍在持续学习中。 模型理念 维度建模 以事实表为核心，多个维度表作为手臂形成的星型模型，是维度建模的典型实现方式。 从建模风格上看，它采用了一种由第三范式方法与维度建模方法混合而成的方式，以二者的独特组合来满足企业需求。
1.1K31编辑于 2022-02-17 - 来自专栏Spark学习技巧
浅谈数仓模型（维度建模）
数仓设计的3个维度： ? 当前主流建模方法为：ER模型、维度模型。 1、ER模型常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合， 站在企业整体考虑，将各个系统的数据按相似性一致性、合并处理，为数据分析、决策服务，但并不便于直接用来支持分析。 扩展：实时即未来 目前不少公司都在尝试以Flink、Kudu为基础的实时数仓架构，里面的数仓分层模型和离线的数仓架构基本相同。 维度建模的领域主要适用与数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。维度建模很难能够提供一个完整地描述真实业务实体之间的复杂关系的抽象方法。 当前公司的数仓模型架构： ? 这个指标却不能直接从数仓的统一中间层里取数（因为没有现成的事实字段，数仓提供的一般都是大宽表）。需要有一个桥梁连接数仓中间层和业务方的指标需求，于是便有了派生指标。
2.5K40发布于 2021-07-27 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模—数据安全「建议收藏」
这里有一个背景就是中华人民共和国数据安全法的实施。为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。
55510编辑于 2022-08-31 - 来自专栏数据派THU
数仓建模——维度表详细讲解
来源：菜鸟数据之旅 本文约2100字，建议阅读5分钟 维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。 一、 维度表是什么 维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。它通常用于构建数据仓库、数据集市等决策支持系统，以便进行多维数据分析和报告。 维度表是维度建模的基础和灵魂。
1.7K10编辑于 2023-05-11 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
数仓概述 数据仓库： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。 时变性：数仓会定期接收、集成新的数据，从而反映出数据的最新变化。 数仓分层 数仓分层： 数据应用层（ADS，Application Data Store） 数据主题层（DWT，Data Warehouse Topic） 数据汇总层（DWS，Data Warehouse 为分析需求服务，更快完成需求分析 具有较大规模复杂查询的响应性能 最流行的数仓建模方法 Data Value ER 模型的衍生 强调数据的历史性、可追溯性、原子性 弱化一致性处理和整合 引入范式，应对源系统的扩展性 数仓建模方法 ODS： 数据类型：用户行为数据、业务数据 规划处理 保持数据源不做修改，起到备份数据的作用 数据采用压缩，减少磁盘存储空间 创建分区表，防止后续的全表扫描 DWD： DWD层需构建维度模型
1.9K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏五分钟学大数据
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模
在数据仓库领域，有两位大师，一位是“数据仓库”之父 Bill Inmon，一位是数据仓库权威专家 Ralph Kimball，两位大师每人都有一本经典著作，Inmon大师著作《数据仓库》及Kimball大师的《数仓工具箱 》，两本书也代表了两种不同的数仓建设模式，这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。 今天我们就来聊下这两种建模方式——范式建模和维度建模。 本文开始先简单理解两种建模的核心思想，然后根据一个具体的例子，分别使用这两种建模方式进行建模，大家便会一目了然！ 范式建模 范式建模是数仓之父 Inmon 所倡导的，“数据仓库”这个词就是这位大师所定义的，这种建模方式在范式理论上符合3NF，这里的3NF与OLTP中的3NF还是有点区别的：关系数据库中的3NF是针对具体的业务流程的实体对象关系抽象 ---- 最后 建模方式没有好与坏之分，只有合适与不合适之分，在实际数仓建设中，需要灵活多变，不能全依赖建模理论，也不能不依赖。适时变通，才能建设一个好的数据仓库。 ?
3.1K11发布于 2021-04-15 - 来自专栏暴走大数据
浅谈数仓建模及其方法论
1.数仓的定义: ? 2.数据仓库和数据库的区别: ? 数仓的发展 1.简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。 数仓建设的意义 1.理清业务数据：随着数据量和业务数据表的不断扩张，需要我们理清数据作用域，就是做什么的，可以清晰的找到数据来源。能够帮助我们的企业或者是管理机关对本单位的业务进行全面的梳理。 建模步骤 数仓建模主要分为以下四个部分: ? 1.业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。2.领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。 ; 至于实体建模很少使用,也仅仅局限于业务/领域建模,到了逻辑建模阶段和物理建模阶段，则是范式建模和维度建模发挥长处的阶段。
2.2K10发布于 2021-03-15 〔从零搭建〕数仓建模平台部署指南
摘要：AllData数据中台商业版集成开源项目Kylin，提供超大规模数据的实时分析与数仓建模能力。 文章内容主要为以下四部分:一、在线演示环境二、功能简介三、源码编译部署安装四、访问数仓建模平台页面AllData数据中台线上正式环境：http://43.138.156.44:5173/ui_moat/ 1、数仓建模平台基于开源项目kylin建设 AllData数据中台商业版集成Kylin后，提供超大规模数据的实时分析与数仓建模能力。 3、数仓建模平台-新建项目支持一键新建项目，可自定义配置数据模型与指标，快速搭建个性化数据分析环境。4、历史记录 自动记录操作历史，支持按时间、类型筛选查看，便于追溯修改轨迹与审计复盘。 10、批处理 AllData数仓建模平台依托Kylin，支持大规模批处理，可高效处理海量数据，实现批量分析与计算任务。11、流式任务 支持实时流式任务处理，可高效捕获、分析动态数据流并即时响应。
29520编辑于 2025-11-25- 来自专栏Lansonli技术博客
数仓基础（二）：数据仓库建模概述
数据仓库建模概述一、数据仓库建模的意义如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式 二、数据仓库建模方法论1、ER模型数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型来描述企业业务，并用规范化的方式表示出来， 这种建模方法的出发点是整合数据，其目的是将整个企业的数据进行组合和合并，并进行规范处理，减少数据冗余性，保证数据的一致性。这种模型并不适合直接用于分析统计。 2、维度模型数据仓库领域的另一位大师——Ralph Kimball倡导的建模方法为维度建模。维度模型将复杂的业务通过事实和维度两个概念进行呈现。 维度建模以数据分析作为出发点，为数据分析服务，因此它关注的重点的用户如何更快的完成需求分析以及如何实现较好的大规模复杂查询的响应性能。
69711编辑于 2024-10-07 - 来自专栏数据仓库
数据仓库(03)数仓建模之星型模型与维度建模
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。 图片**需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐** 参考文章：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库 (03)数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库 (08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库 (13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐
1.1K11编辑于 2022-09-21 - 来自专栏Lansonli技术博客
数仓基础（三）：维度建模理论之事实表
维度建模理论之事实表一、事实表概述事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用（维度表外键）以及该业务过程的度量（通常是可累加的数字类型字段）。
1.3K11编辑于 2024-10-27 - 来自专栏Lansonli技术博客
数仓基础（四）：维度建模理论之维度表
维度建模理论之维度表一、维度表概述维度表是维度建模的基础和灵魂。前文提到，事实表紧紧围绕业务过程进行设计，而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计。
1.1K11编辑于 2024-10-27 - 来自专栏Spark学习技巧
深入讲解四种数仓建模理论方法
数据仓库的建设的最重要的核心核心之一就是数仓模型的设计和构建，这个决定了数仓的复用和性能，本文将介绍四种建模的理论：维度建模、关系建模、Data Vault建模、Anchor模型建模，文后也介绍几种常见的数仓建模工具 一、数仓建模的目标 在了解数仓建模理论方法前，要先清楚我们建模的目的是什么，目标又在哪里，建模要到达什么样的效果？ 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O。 所以，大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。 2、Bill Inom提出的数仓理论，推荐采用ER关系模型进行建模。 模型选择和设计的原则： 数仓模型的选择是灵活的，不局限于某一种模型方法； 数仓模型的设计也是灵活的，以实际需求场景为导向； 模型设计要兼顾灵活性，可扩展，而对终端用户透明性； 模型设计要考虑技术可靠性和实现成本
4.8K21编辑于 2024-01-26 - 来自专栏数据指象
知数仓名，懂数仓义
做数据开发不能绕过数据仓库的建设，数仓是数据分析/数据挖掘的基础料仓，更是描述一个企业蓝图的智库。 如何打造出一个反映企业全局的数仓视图是“路漫漫其修远兮”的任重远道； 在数据公众号“数据指象”的上一篇推文《数仓矛盾的演进之旅》中，描述了数仓由简入繁的其中道理。今天我们接着了解数仓的名义。 数据集成性：集成是数仓最重要的特点之一，也是突出与传统数据库的特性之一；没有集成数仓就没有价值；只有将：同义不同名、同名不同义、多数据源、码值分解等等杂乱无章的数据，以集成就行统一、进行归一、进行编排形成一致性统一的的数仓 非易失性：不易丢失数据是仓的基本属性，数仓承接经年累月的数据输入，保存历史的数据细节，在时间的作用慢慢地聚沙成塔，让微小的数据也能发出耀眼的光芒。 具体数仓中粒度如何选择，后续将分享如何构建双粒度数仓 周末快乐
84220编辑于 2022-04-27 - 来自专栏大数据学习与分享
深入讲解四种数仓建模理论方法
数据仓库的建设的最重要的核心核心之一就是数仓模型的设计和构建，这个决定了数仓的复用和性能，本文将介绍四种建模的理论：维度建模、关系建模、Data Vault建模、Anchor模型建模，文后也介绍几种常见的数仓建模工具 一、数仓建模的目标 在了解数仓建模理论方法前，要先清楚我们建模的目的是什么，目标又在哪里，建模要到达什么样的效果？ 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O。 所以，大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。 2、Bill Inom提出的数仓理论，推荐采用ER关系模型进行建模。 模型选择和设计的原则： 数仓模型的选择是灵活的，不局限于某一种模型方法； 数仓模型的设计也是灵活的，以实际需求场景为导向； 模型设计要兼顾灵活性，可扩展，而对终端用户透明性； 模型设计要考虑技术可靠性和实现成本
2.6K12编辑于 2024-03-27
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