数据仓库维度建模
概述 数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系。 各种数据建模方法，如维度建模。 调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。 因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。 文章结构 本文将按照下面的顺序进行阐述： 先介绍比较经典和常用的数据仓库模型，并分析其优缺点。 详细介绍维度建模的基本概念以及相关理论。 为了能更真切地理解什么是维度建模，我将模拟一个大家都十分熟悉的电商场景，运用前面讲到的理论进行建模。 理论和现实的工作场景毕竟会有所差距，这一块，我会分享一下企业在实际的应用中所做出的取舍。 0x01 经典数据仓库模型 下面将分别介绍四种数据仓库模型，其中前三种模型分别对应了三本书：《数据仓库》、《数据仓库工具箱》和《数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault》，这三本书都有中文版，非常巧的是，我只有三本数据仓库的书，正好对应了这三种理论。 Anchor模型我并不是特别熟悉，放在这里以供参考。 一、实体关系（ER）模型 数据仓库之父Immon的方法从全企业的高度设计一个3NF模型