数据仓库模型设计(数据仓库模型设计原理)

浅析数据仓库的构建方法

1、逻辑模型建设方法 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。

2、数据整合与集成 在企业级数据仓库的构建过程中，第三范式结构有助于确保数据的整合性和一致性。通过遵循第三范式的设计原则，可以消除不同数据源之间的冗余数据和不一致性，确保数据的准确性和可靠性。

3、数据整合和清洗：在数据中台搭建的过程中，首先需要对企业内部的各个业务系统和数据源进行整合和清洗。通过数据的整合和清洗，消除数据的冗余和错误，提高数据的质量和准确性。

常见数据仓库模式参考

1、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。

2、星型模式 星形模式（Star Schema）是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

3、数据仓库的开发策略主要有自顶向下、自底向上和这两种策略的联合使用。自顶向下策略在实际应用中比较困难，因为数据仓库的功能是一种决策支持功能。

数据库和逻辑模型有哪四种

其中概念层数据模型，也称为数据的概念模型或信息模型，它用来描述现实世界的事物，与具体的计算机系统无关，且独立于任何DBMS，但容易向DBMS所支持的逻辑数据模型转换。

层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构Q是一棵有向树。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。层次模型的特征是：有且只有一个根结点；其他结点有且仅有一个父结点网状模型。

E-R模型图，既表示实体，也表示实体之间的联系，是现实世界的抽象，与计算机系统没有关系， 是可以被用户理解的数据描述方式。层次模型：层次模型采取树形结构表示数据与数据之间的关系。

A，C，D 面向数据库中数据逻辑结构的数据模型，主要分为关系模型、层次模型、网状模型。故选ACD。

在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。

A 解析：目前最常用的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。这3种逻辑模型的根本区别在于数据结构不同，即数据之间联系的表达方式不同。

数据仓库模型设计的3种范式

第一范式（1NF）所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

范式指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

第三范式的介绍 第三范式（Third Normal Form，3NF）是数据库规范化的一种形式，目的是消除数据冗余和保持数据的一致性。

【总结】维度数据建模过程及举例

通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作 建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出并且对数据的抽取来说是最容易的。

收集业务需求和数据实现 开始维度建模工作前，需要理解业务需求，以及作为基础的源数据的实际情况。通过与业务代表交流来发现需求，用于理解他们的基于关键性能指标、竞争性商业问题、决策制定过程、支持分析需求的目标。

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

其最简单的描述就是，按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。实体关系模型（E-R）建模通常用于为单位的所有进程创建一个复杂的模型。

在三维建模过程中，常常需要结合这三个维度，综合运用线、面、体等各种元素进行建模。例如，可以先利用线框架搭建物体的基本形状，然后在此基础上加入更为细致的面和体细节，最终形成一个完整且逼真的三维模型。

想要搭建一个可视化看板，大致的流程可以分为：数据获取→数据清洗→数据建模→可视化看板搭建。下面会逐个步骤详细介绍。数据获取 PowerBi支持多种数据源，像各种本地文件：Excel、CSV、文件夹等。

数据仓库的星型模型的事实表和维表的设计!

1、数据仓库由多个主题构成，包含多个事实表，而维表是公共的，可以共享，这种模式可以看做星型模式的汇集，因而称作星系模式或者事实星座模式。

2、星型布局是数据仓库中最常用的模型之一，其特点是在事实表外侧只有一层维度表，这些维度表与事实表之间通过外键依赖关系进行关联。特点包括：易于理解：星型模型以简洁的方式呈现事实表和维度表之间的关系，易于理解和查询。

3、近源模型区：主要是将所有入数据仓库的数据表按历史拉链表或事件表（APPEND算法）的方式保留所有历史数据，因此模型设计较简单，只需要基于源系统表结构，对字段进行数据标准化后，增加保留历史数据算法所需要的日期字段即可。