数据仓库的架构：星型模型和雪花模型架构
星型模型是确定了一个事实表和多个维度表
雪花模型是：事实表两边的维度表可以再有子表，主要是表达清洗的维度层次关系（例如地区维度省市，品类维度一级品类二级品类）
构建企业级数据仓库的流程：
1、确定主题
确定数据分析或前端展现的主题
2、确定量度
技术指标的统计值，例如数据汇总的最大值最小值，年销售额等
3、确定粒度
量度的聚合程度，一般采用最小粒度原则，即数据保留的时间单位，通常为天
4、确定维度
数据分析的各个角度，时间、地区、产品等，基于不同的维度，可以看到各量度的汇总情况，如时间维度，某月销售额，维度交叉分析的情况，如某个地区某个品类的销售量
5、确定事实表
思想上是将原始表与维度表进行关联，生成事实表。
做法是加载原始表中量度数据，同时取出维度表的主键放入事实表中作为关联，没有描述性信息
采用瘦高原则，要求事实表数据条数多，描述性信息尽量少
事实表是数据仓库的核心，join得到的事实数据表，一般记录条数都比较大，需要设置索引，提高数据仓库的查询性能优化，
如果前端连接数据仓库进行查询，可以建立相关的中间汇总表或物化视图，方便查询
数仓实践技巧：
1、准备区运用
在数据服务器和数仓服务器中间加一台服务器，专门用于数据ETL
2、时间戳运用
时间维度统计
缓慢变化维 ->拉链表
3、日志表运用
ETL结果统计
方法是我们使用一张或多张Log日志表，将出错信息记录下来，在日志表中我们将记录每次抽取的条数、处理成功的条数、处理失败的条数、处理失败的数据、处理时间等等。这样，当数据发生错误时，我们很容易发现问题所在，然后对出错的数据进行修正或重新处理。
4、调度运行
确定需要多久更新一次
增量更新
事实数据量大，可以按天更新，数据量不大，可以按月或半年更新一次
如果有缓慢变化维，更新事实数据表之前要先更新维度表
