# 实现三范式数据仓库建模指南
## 介绍
在数据仓库的建模过程中，三范式是一个重要的概念。三范式是指数据库设计的一种规范，目的是消除数据冗余和数据不一致性。本文将向刚入行的开发者详细介绍如何实现三范式数据仓库建模。
## 流程概述
下面是实现三范式数据仓库建模的流程概述。我们将通过以下步骤逐步实现三范式数据仓库的建模。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 确
原创
2023-08-23 03:36:58
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一般地,在进行数据库设计时,应遵循三大原则,也就是我们通常说的三大范式，使用三范式可以避免数据的冗余，而且在更新表操作时，只需要更新单张表就可以了。三范式介绍第一范式（The First Normal Form，1NF），符合原子性，字段(属性)是不可分割的。第二范式（The Second Normal Form，2NF），消除部份依赖。即：一张表存在组合主键时，其他非主键字段不能部分
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2023-07-27 20:12:03
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## 数据仓库范式建模全指南
数据仓库范式建模是构建数据仓库的一个重要过程。本指南将带领你逐步了解如何进行数据仓库的范式建模，下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集需求与数据源 |
| 2 | 确定范式：维度模型与事实模型 |
| 3 | 创建逻辑模型 |
| 4 | 创建物理模型 |
| 5 | 实施ETL（提取、转换、加载） |
|
1、范式理论 范式：表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度，范式级别越高，表的设计就越标准。 ①零范式 它只满足一个最基本的条件——数据中不存在重复数据。 ②一范式 在零范式的基础上加上字段具有原子性即属性不可分这个条件后便形成了符合一范式的表。基于 上面的保险订单统计表一范式和零范式的区别主要在于将表中的“购买信息”这个字段进行了拆分， 形成了“保
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2023-06-06 21:58:40
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ER模型（Bill Inmon 比尔·恩门）提出 （大型企业底层构建）1，整体性考虑：全面了解企业业务和数据2，实施周期长3，建模人员的能力要求高步骤：高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系中层模型：细化 上层主题 数据项物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计 维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提
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2023-06-07 12:21:40
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前言本文隶属于专栏《大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见大数据理论体系关联典型的数据仓库建模方法论正文Kimball 模型实施过程Kimball 维度建模主要探讨需求分析、高层模型、详细模型和模型审查整个过程。构建维度模型一般要经历四个阶段：第一个阶段是高层设计时期定义业务过程维度模型的范围，提供每种星形模式的技术
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2023-10-12 07:43:15
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前面介绍了一些抽象建模方法和理论，可能理解起来比较困难。所以，这里举一个例子说明数据仓库建模的大概规程。一、背景介绍 熟悉社保行业的人员知道，目前我们国家的社保主要分为养老、失业、工伤、生育、医疗保险和劳动力市场这6大块主要业务领域。在这6大业务领域中，目前的状况养老和事业的系统已经基本完善，已经有一部分数据开始互联网监测。而对于工
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2023-06-06 21:47:11
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数据仓库建模概述1、数据仓库建模的意义数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务，数据存储和使用角度合理存储数据，只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。2、维度模型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。事实通常对应业务过程，维度通常对应业务过程发生时所处的环境图为一个典型的维度模型，其中位于中心的SalesOrder为事实表，其中保存
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2023-08-14 14:37:50
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文章目录一. 建模过程概述二. 组织工作2.1 确定参与人 ，特别是业务代表们2.2 业务需求评审2.3 利用建模工具2.4 利用数据分析工具2.5 利用或建立命名规则2.6 日历和设施的协调三. 维度模型设计3.1 统一对高层气泡图的理解3.2 开发详细的维度模型3.3 模型评审与验证参考: 一. 建模过程概述 开始讨论维度建模设计工作前，必须考虑正确的人选 。最值得注意的是，我们强烈主张业
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2024-04-16 11:15:48
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建模工具，一般企业以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等为主。PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，是能进行数据库设计的强大的软件，是一款开发人员常用的数据库建模工具。使用它可以分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。ERWin&nb
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2023-06-07 14:45:32
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第一章 维度建模初步数据仓库或者商业智能首先应该考虑的是业务需求数据仓库或者商业智能的项目需要数据库管理员+商业分析师1.1数据获取与数据分析的区别数据获取：通过操作型系统记录数据，后者手工导入数据库中数据分析：对记录在操作型系统的数据进行汇总、加工，对于操作过程是否正确给予检查 1.2数仓和商业智能的目标简单快捷：数据要让业务人员一看就明白；数据结构与标识符合业务用的思维过程和词汇；
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2023-12-18 21:08:37
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面试题整理一、数据仓库基础1.范式建模和维度建模2.主题域划分3.数据仓库分层优点4.事实表分类5.缓慢变化维6.数据输出SLA保障7.大表JOIN大表优化二、Hive基础1.HIVE SQL优化2.Hive Join类型3.Hive Map和Reduce个数4.Hive Map和Reduce的Shuffle过程5.Hive JOIN,GROUPBY过程1.JOIN2.GROUP BY6.Hiv
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2023-06-07 13:33:44
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首先我们先查看三个问题：①什么是数据模型；②为什么需要数据模型；③如何创建数据模型；一、什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关
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2023-08-11 14:28:30
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数据仓库与数据集市建模前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度
遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理，模型灵活，能够适应未来的信息资源，违反这些原则你将会把用户弄糊涂，并且会遇到数据仓库障碍。原则1、载入详细的原子数据到维度结构中维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测 用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使
域分析就构成一个维度。再比如"昨天下
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2023-10-18 08:39:11
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目录1 常见的建模方法1.1. 星型模型1.2. 雪花模型2 数据分层方法2.1 调用原则3 数据仓库分层3.1 空间换时间3.2 分层的价值 1 常见的建模方法 1.1. 星型模型星型模型是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维度表组成。每个维度表都有一个维作为 主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理
原创
2021-10-06 16:26:30
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作者：穆晨来源：https://www.cnblogs.com/muchen/p/5310732.html阅读目录前言维度建模的基本概念维度建模的三种模式实例：零售公司销售主题的维度建...
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2021-07-12 17:45:20
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关于维度建模，我们讨论了事实表的设计，其实是和第二个例子一致的设计，但是在实际的工作中，为了更好地满足业务需求，我们经常在事实表中保存更多的信息。
下图显示了订单事实表中冗余的用户和商品信息。因此，本文提出了符合第一模式的表格。
原创
2021-04-22 14:55:21
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个人觉得维度建模是展现分析数据的首选技术，主要是基于一下两个需要同时满足的需求： （1）以商业用户可理解的方式发布数据 （2）提供高效的查询性能 维度建模并不是一种新技术，例如数据库用这种方式来简化，简单性至关重要，因为他能够确保用户方便地理解数据，以及确保应用能快速，有效的发现及发布结果 举一个例子：加入某个个业务经理描述业务为：“我们在各种各样的市场销售产品，并不断地对我们的表现进
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2023-12-19 22:22:24
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