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1.数据仓库建模的目的？

  为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是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。一般主要从下面四点考虑

1. 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O
2. 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数 据系统中的存储成本和计算成本 
3. 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率
4. 数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误 的可能性，提供高质量的、一致的数据访问平台

2.常见的数据建模方法

数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。从最早的借鉴数据库的范式建模，到逐渐提出维度建模，Data Vault模型，Anchor模型等等，越往后建模的要求越高，越需满足3NF,4NF等。但是对于数据仓库来说，目前主流还是维度建模,会夹杂着范式建模。

数据仓库建模方法论可分为：范式建模、维度建模、Data Vault模型、Anchor模型。

3.常见四种建模方法的建模步骤与演示

3.1.范式建模（E-R模型）

1.  抽象出主体         (教师，课程)
2. 梳理主体之间的关系   （一个老师可以教多门课，一门课可以被多个老师教）
3. 梳理主体的属性    （教师：教师名称，性别，学历等）
4. 画出E-R关系图

3.2.维度建模

       维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。
      维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是面向分析的，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

      Ralph Kimball提出对数据仓库维度建模，并且将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。

3.2.1.事实表

      在ER模型中抽象出了有实体、关系、属性三种类别，在现实世界中，每一个操作型事件，基本都是发生在实体之间的，伴随着这种操作事件的发生，会产生可度量的值，而这个过程就产生了一个事实表，存储了每一个可度量的事件。

以电商行业为例：电商场景：一次购买事件，涉及主体包括客户、商品、商家，产生的可度量值 包括商品数量、金额、件数等

    事实表根据粒度的角色划分不同，可分为事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表。注意：这里需要值得注意的是，在事实表的设计时，一定要注意一个事实表只能有一个粒度，不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。

1. 事务事实表，用于承载事务数据，通常粒度比较低，它是面向事务的，其粒度是每一行对应一个事务，它是最细粒度的事实表，例如产品交易事务事实、ATM交易事务事实。
2. 周期快照事实表，按照一定的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充。用来记录有规律的、固定时间间隔的业务累计数据，通常粒度比较高，例如账户月平均余额事实表。
3. 累积快照事实表，用来记录具有时间跨度的业务处理过程的整个过程的信息，每个生命周期一行，通常这类事实表比较少见。

3.2.2.维度表

案例：某电商平台，经常需要对订单进行分析，以某宝的购物订单为例，以维度建 模的方式设计该模型

      涉及到事实表为订单表、订单明细表，维度包括商品维度、用户维度、商家维度、区域维 度、时间维度 

         商品维度：商品ID、商品名称、商品种类、单价、产地等 

         用户维度：用户ID、姓名、性别、年龄、常住地、职业、学历等 

         时间维度：日期ID、日期、周几、上/中/下旬、是否周末、是否假期等 

维度分为：

（1）退化维度（DegenerateDimension）

在维度类型中，有一种重要的维度称作为退化维度，亦维度退化一说。这种维度指的是直接把一些简单的维度放在事实表中。退化维度是维度建模领域中的一个非常重要的概念，它对理解维度建模有着非常重要的作用，退化维度一般在分析中可以用来做分组使用。

（2）缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）

维度的属性并不是始终不变的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维（SCD）。比如员工表中的部门维度，员工的所在部门有可能两年后调整一次。

3.2.3.维度建模模型的分类

1.  星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分
2. 对于雪花模型，维度表的涉及更加规范，一般符合3NF，有效降低数据冗余，维度表之间不会相互关联，但是
3. 而星型模型，一般采用降维的操作，反规范化，不符合3NF,利用冗余来避免模型过于复杂，提高易用性和分析效率，效率相对较高。