概述
數(shù)據(jù)倉庫這個概念是由 Bill Inmon 所提出的放仗，其功能是將組織通過聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）所積累的大量的資料和數(shù)據(jù)桐早，通過數(shù)據(jù)倉庫理論所特點有的信息存儲架構(gòu)，進(jìn)行系統(tǒng)的分析整理，利用各種的分析方法艇肴，比如聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP），數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）叁温，進(jìn)而支持如決策支持系統(tǒng)（DSS）再悼、主管資訊系統(tǒng)（EIS）的創(chuàng)建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中券盅，分析出有價值的資訊帮哈，以利決策擬定及快速回應(yīng)外在環(huán)境變動浙于，幫助建構(gòu)商務(wù)智能(BI)嗅绰。
Bill Inmon 在 "Build the Data Warehouse" 一書中所提出了數(shù)據(jù)倉庫的定義—— 數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）差油、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）泳炉、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合憾筏，用于支持管理決策(Decision Making Support)。
數(shù)據(jù)倉庫的建模方法有很多種花鹅，每一種建模方法代表了哲學(xué)上的一個觀點氧腰，代表了一種歸納、概括世界的一種方法刨肃。常見的有 范式建模法古拴、維度建模法、實體建模法等真友，每種方法從本質(zhì)上將是從不同的角度看待業(yè)務(wù)中的問題黄痪，不管是從技術(shù)層面還是從業(yè)務(wù)層面，都代表了哲學(xué)上的一種世界觀盔然。
范式建模法（Third Normal Form桅打，3NF）
范式建模法其實是我們在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型常用的一個方法，該方法的主要由 Inmon 所提倡愈案，主要解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得數(shù)據(jù)存儲挺尾，利用的一種技術(shù)層面上的方法。目前站绪，我們在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的建模方法遭铺，大部分采用的是三范式建模法。
范式 是符合某一種級別的關(guān)系模式的集合。構(gòu)造數(shù)據(jù)庫必須遵循一定的規(guī)則掂僵，而在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中這種規(guī)則就是范式航厚，這一過程也被稱為規(guī)范化。目前關(guān)系數(shù)據(jù)庫有六種范式：第一范式（1NF）锰蓬、第二范式（2NF）幔睬、第三范式（3NF）、Boyce-Codd范式（BCNF）芹扭、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）麻顶。
在數(shù)據(jù)倉庫的模型設(shè)計中，一般采用第三范式舱卡。一個符合第三范式的關(guān)系必須具有以下三個條件 :
? ? 每個屬性值唯一辅肾，不具有多義性 ;
? ? 每個非主屬性必須完全依賴于整個主鍵，而非主鍵的一部分 ;
? ? 每個非主屬性不能依賴于其他關(guān)系中的屬性轮锥，因為這樣的話矫钓，這種屬性應(yīng)該歸到其他關(guān)系中去。
根據(jù) Inmon 的觀點舍杜，數(shù)據(jù)倉庫模型得建設(shè)方法和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)模型類似新娜。在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，企業(yè)數(shù)據(jù)模型決定了數(shù)據(jù)的來源既绩，而企業(yè)數(shù)據(jù)模型也分為兩個層次概龄，即主題域模型和邏輯模型。同樣饲握，主題域模型可以看成是業(yè)務(wù)模型的概念模型私杜，而邏輯模型則是域模型在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上的實例話。
從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)倉庫模型時救欧，同樣也需要有數(shù)據(jù)倉庫的域模型衰粹，即概念模型，同時也存在域模型的邏輯模型笆怠。這里铝耻，業(yè)務(wù)模型中的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉庫的模型稍微有一些不同。主要區(qū)別在于：
數(shù)據(jù)倉庫的域模型應(yīng)該包含企業(yè)數(shù)據(jù)模型得域模型之間的關(guān)系骑疆，以及各主題域定義田篇。數(shù)據(jù)倉庫的域模型的概念應(yīng)該比業(yè)務(wù)系統(tǒng)的主題域模型范圍更加廣替废。
在數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型需要從業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型中的邏輯模型中抽象實體箍铭，實體的屬性，實體的子類椎镣，以及實體的關(guān)系等诈火。
Inmon 的范式建模法的最大優(yōu)點就是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的角度出發(fā)，結(jié)合了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型状答，能夠比較方便的實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的建模冷守。但其缺點也是明顯的刀崖，由于建模方法限定在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之上，在某些時候反而限制了整個數(shù)據(jù)倉庫模型的靈活性拍摇，性能等亮钦，特別是考慮到數(shù)據(jù)倉庫的底層數(shù)據(jù)向數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總時，需要進(jìn)行一定的變通才能滿足相應(yīng)的需求充活。
維度建模法（Dimensional Modeling）
維度模型是數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域另一位大師Ralph Kimall所倡導(dǎo)蜂莉，他的《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensonal Modeling，中文名《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》混卵，是數(shù)據(jù)倉庫工程領(lǐng)域最流行的數(shù)倉建模經(jīng)典映穗。維度建模以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型為分析需求服務(wù)幕随，因此它重點解決用戶如何更快速完成分析需求蚁滋，同時還有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。
典型的代表是我們比較熟知的星形模型（Star-schema）赘淮，以及在一些特殊場景下適用的雪花模型（Snow-schema）辕录。
維度建模中比較重要的概念就是 事實表（Fact table）和維度表（Dimension table）。其最簡單的描述就是拥知，按照事實表踏拜、維度表來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市低剔。
事實表：發(fā)生在現(xiàn)實世界中的操作型事件速梗，其所產(chǎn)生的可度量數(shù)值，存儲在事實表中襟齿。從最低的粒度級別來看姻锁，事實表行對應(yīng)一個度量事件。事實數(shù)據(jù)表的主要特點是包含數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)（事實）猜欺，并且這些數(shù)字信息可以匯總位隶，以提供有關(guān)單位作為歷史的數(shù)據(jù)，每個事實數(shù)據(jù)表包含一個由多個部分組成的索引开皿，該索引包含作為外鍵的相關(guān)性維度表的主鍵涧黄，而維度表包含事實記錄的特性。事實數(shù)據(jù)表不應(yīng)該包含描述性的信息赋荆，也不應(yīng)該包含除數(shù)字度量字段及使事實與維度表中對應(yīng)項的相關(guān)索引字段之外的任何數(shù)據(jù)笋妥。 包含在事實數(shù)據(jù)表中的“度量值”有兩種：一種是可以累計的度量值，另一種是非累計的度量值窄潭。最有用的度量值是可累計的度量值春宣，其累計起來的數(shù)字是非常有意義的。用戶可以通過累計度量值獲得匯總信息，例如月帝□锿铮可以匯總具體時間段內(nèi)一組商店的特定商品的銷售情況。非累計的度量值也可以用于事實數(shù)據(jù)表嚷辅，但匯總結(jié)果一般是沒有意義的簿姨，例如，在一座大廈的不同位置測量溫度時簸搞，如果將大廈中所有不同位置的溫度累加是沒有意義的款熬，但是求平均值是有意義的。一般來說攘乒，一個事實數(shù)據(jù)表都要和一個或多個維度表相關(guān)聯(lián)贤牛，用戶在利用事實數(shù)據(jù)表創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集時，可以使用一個或多個維度表则酝。
維度表：維度表可以看作是用戶來分析數(shù)據(jù)的窗口殉簸，維度表中包含事實數(shù)據(jù)表中事實記錄的特性，有些特性提供描述性信息沽讹，有些特性指定如何匯總事實數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)般卑，以便為分析者提供有用的信息，維度表包含幫助匯總數(shù)據(jù)的特性的層次結(jié)構(gòu)爽雄。每個維度表都包含單一的主鍵列蝠检。維度表的主鍵可以作為與之關(guān)聯(lián)的任何事實表的外鍵，當(dāng)然挚瘟，維度表行的描述環(huán)境應(yīng)與事實表行完全對應(yīng)叹谁。 維度表通常比較寬，是扁平型非規(guī)范表乘盖，包含大量的低粒度的文本屬性焰檩。
上圖的這個架構(gòu)中是典型的星型架構(gòu)。星型模式之所以廣泛被使用订框，在于針對各個維作了大量的預(yù)處理析苫，如按照維進(jìn)行預(yù)先的統(tǒng)計、分類穿扳、排序等衩侥。通過這些預(yù)處理，能夠極大的提升數(shù)據(jù)倉庫的處理能力矛物。特別是針對 3NF 的建模方法茫死，星型模式在性能上占據(jù)明顯的優(yōu)勢。
同時泽谨，維度建模法的另外一個優(yōu)點是璧榄，維度建模非常直觀，緊緊圍繞著業(yè)務(wù)模型吧雹，可以直觀的反映出業(yè)務(wù)模型中的業(yè)務(wù)問題骨杂。不需要經(jīng)過特別的抽象處理，即可以完成維度建模雄卷。這一點也是維度建模的優(yōu)勢搓蚪。
但是，維度建模法的缺點也是非常明顯的丁鹉，由于在構(gòu)建星型模式之前需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理妒潭，因此會導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)處理工作。而且揣钦，當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)生變化雳灾，需要重新進(jìn)行維度的定義時，往往需要重新進(jìn)行維度數(shù)據(jù)的預(yù)處理冯凹。而在這些與處理過程中谎亩，往往會導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)冗余。
另外一個維度建模法的缺點就是宇姚，如果只是依靠單純的維度建模匈庭，不能保證數(shù)據(jù)來源的一致性和準(zhǔn)確性，而且在數(shù)據(jù)倉庫的底層浑劳，不是特別適用于維度建模的方法阱持。
維度建模的領(lǐng)域主要適用與數(shù)據(jù)集市層，它的最大的作用其實是為了解決數(shù)據(jù)倉庫建模中的性能問題魔熏。維度建模很難能夠提供一個完整地描述真實業(yè)務(wù)實體之間的復(fù)雜關(guān)系的抽象方法衷咽。
實體建模法（Entity Modeling）
實體建模法并不是數(shù)據(jù)倉庫建模中常見的一個方法，它來源于哲學(xué)的一個流派蒜绽。從哲學(xué)的意義上說兵罢，客觀世界應(yīng)該是可以細(xì)分的，客觀世界應(yīng)該可以分成由一個個實體滓窍，以及實體與實體之間的關(guān)系組成卖词。那么我們在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中完全可以引入這個抽象的方法，將整個業(yè)務(wù)也可以劃分成一個個的實體吏夯，而每個實體之間的關(guān)系此蜈，以及針對這些關(guān)系的說明就是我們數(shù)據(jù)建模需要做的工作。
雖然實體法粗看起來好像有一些抽象噪生，其實理解起來很容易裆赵。即我們可以將任何一個業(yè)務(wù)過程劃分成 3 個部分，實體跺嗽，事件和說明战授，如下圖所示：
上圖表述的是一個抽象的含義页藻，如果我們描述一個簡單的事實：“小明開車去學(xué)校上學(xué)”。以這個業(yè)務(wù)事實為例植兰，我們可以把“小明”份帐，“學(xué)校”看成是一個實體楣导，“上學(xué)”描述的是一個業(yè)務(wù)過程废境，我們在這里可以抽象為一個具體“事件”，而“開車去”則可以看成是事件“上學(xué)”的一個說明筒繁。
從上面的舉例我們可以了解噩凹，我們使用的抽象歸納方法其實很簡單，任何業(yè)務(wù)可以看成 3 個部分：
實體毡咏，主要指領(lǐng)域模型中特定的概念主體驮宴，指發(fā)生業(yè)務(wù)關(guān)系的對象。
事件呕缭，主要指概念主體之間完成一次業(yè)務(wù)流程的過程幻赚，特指特定的業(yè)務(wù)過程。
說明臊旭，主要是針對實體和事件的特殊說明落恼。
由于實體建模法，能夠很輕松的實現(xiàn)業(yè)務(wù)模型的劃分离熏，因此佳谦，在業(yè)務(wù)建模階段和領(lǐng)域概念建模階段，實體建模法有著廣泛的應(yīng)用滋戳。從筆者的經(jīng)驗來看钻蔑，再沒有現(xiàn)成的行業(yè)模型的情況下，我們可以采用實體建模的方法奸鸯，和客戶一起理清整個業(yè)務(wù)的模型咪笑，進(jìn)行領(lǐng)域概念模型的劃分，抽象出具體的業(yè)務(wù)概念娄涩，結(jié)合客戶的使用特點窗怒，完全可以創(chuàng)建出一個符合自己需要的數(shù)據(jù)倉庫模型來。
但是蓄拣，實體建模法也有著自己先天的缺陷扬虚，由于實體說明法只是一種抽象客觀世界的方法，因此球恤，注定了該建模方法只能局限在業(yè)務(wù)建模和領(lǐng)域概念建模階段辜昵。因此，到了邏輯建模階段和物理建模階段咽斧，則是范式建模和維度建模發(fā)揮長處的階段堪置。
總結(jié)
上述的這些方法都有自己的優(yōu)點和局限性躬存，在創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)倉庫模型的時候，可以參考使用上述的三種數(shù)據(jù)倉庫得建模方法舀锨，在各個不同階段采用不同的方法岭洲，從而能夠保證整個數(shù)據(jù)倉庫建模的質(zhì)量。
以上的資料都來自于一些百科和一些社區(qū)整理雁竞，算是數(shù)據(jù)倉庫模型的基礎(chǔ)理論介紹。
