1、基本概念
1）事实表
事务事实表
周期快照事实表
累积快照事实表
2）维度表
缓慢变化维
退化维度
3）建模流程
粒度
步骤1，2，3，4
二、建模方法
1）维度建模
星型维度
雪花模型
星座模型
2）范式建模
3NF
3)DATA Vault模型
HUB
link
statelite
4)anchor模型
三、建模工具
powerDesigner
erwin
vision
excel mapping
01. 基本概念
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。
它是面向分析的，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。
1.1 事实表
事实表产生于业务过程，存储了业务活动或事件提炼出来的性能度量。从最低的粒度级别来看，事实表行对应一个度量事件。
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。
（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。
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。
1.2 维度表
维度表，一致性维度，业务过程的发生或分析角度，我们主要关注下退化维度和缓慢变化维。
（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）。
SCD常用的三种处理方式：
① TYPE1 直接覆盖原值
② TYPE2 增加维度行
在为维度成员增加新行时，需为其分配新的主代理键。并且，至少需要在维度行再增加三列：有效日期、截止日期、行标识。这个地方可联想拉链表设计。
③ TYPE3 增加属性列
④ 混合方式
可根据实际业务场景，混合或选择使用以上三种方式，以快速方便而又准确的分析历史变化情况。
1.3 粒度
用于确定某一事实表中的行表示什么，是业务最小活动单元或不同维度组合，即业务细节程度。
1.4 维度建模流程
维度建模步骤：选择业务过程->声明粒度->确定维度->确定事实。旨在重点解决数据粒度、维度设计和事实表设计问题。
声明粒度，为业务最小活动单元或不同维度组合。以共同粒度从多个组织业务过程合并度量的事实表称为合并事实表，需要注意的是，来自多个业务过程的事实合并到合并事实表时，它们必须具有同样等级的粒度。
02.建模方法 -- 经典数据仓库模型
数据仓库建模方法论可分为：维度建模、范式建模、Data Vault模型、Anchor模型。
2.1 维度模型
企业中最流行、也是最经典的数仓建模经典，数据仓库大师Ralph Kimball的经典著作《数据仓库工具箱 维度建模权威指南 第三版》一本书进行了论述。从事数据仓库/ETL/BI的同学，强烈建议买一本至少读一遍。
按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。
（1）星型模型
星型模型主要是维表和事实表，以事实表为中心，所有维度直接关联在事实表上，呈星型分布。
图来源于Kimball《The Data Warehouse Toolkits -3rd Edition》
（2）雪花模型
雪花模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。
（3）星座模型
星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，大部分维度建模都是星座模型。
2.2 范式模型
即 实体关系（ER）模型，数据仓库之父Immon提出的，从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF。此建模方法，对建模人员的能力要求非常高。
2.3 Data Vault模型
DataVault由Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性） 三部分组成 ，是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER关系模型上的衍生，同时设计的出发点也是为了实现数据的整合，并非为数据决策分析直接使用。
2.4 Anchor模型
高度可扩展的模型，所有的扩展只是添加而不是修改，因此它将模型规范到6NF，基本变成了K-V结构模型。企业很少使用，本文不多做介绍。
03. 建模工具
建模工具，一般企业以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等为主。也有些企业自行研发工具，或使用阿里等成熟套装组件产品。
3.1 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。
3.2 ERWin
全称是ERwin Data Modeler，是CA公司的数据建模工具。ERwin提供数据库结构，管理界面的容易简单，图形显示对视觉复杂。
另附一张 www.erwinchina.com 中文官网首页截图，这几句话很霸气有木有~~
3.3 Visio
Visio 是Office 软件系列中的负责绘制流程图和示意图的软件，是一款便于IT和商务人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处理、分析和交流的软件。同时它也可以用来数据库建模。
打开visio 2010,文件—>新建—>数据库—>数据库模型图。建立数据库模型图之后，菜单栏多出一个菜单项"数据库"。
3.4 Excel Mapping
通过我们最熟悉的Excel进行维护数据模型、血缘关系和元数据管理，话不多说，直接上图：
