数据建模完全指南：方法、模型、规范与工具详解

数据建模完全指南：方法、模型、规范与工具详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/cdfunlove/article/details/124351293

数据建模是数据仓库和大数据领域的重要基础，它决定了数据如何被组织、存储和使用。本文将详细介绍数据建模的核心概念、维度建模的原理和方法、不同类型的建模方式、建模规范以及常用的建模工具。

维度建模的核心概念

维度建模是数据仓库工程领域最流行的建模方法，由数据仓库大师Ralph Kimball提出。它以分析决策的需求出发构建模型，重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时保证较好的大规模复杂查询的响应性能。

维度表的关键概念

• 退化维度：将一些简单的维度直接放在事实表中，主要用于分组使用。
• 缓慢变化维（SCD）：维度属性会随时间发生变化，处理方式包括：
• TYPE1：直接覆盖原值
• TYPE2：增加维度行，需要增加有效日期、截止日期、行标识等列
• TYPE3：增加属性列
• 混合方式：根据实际业务场景选择使用

粒度

粒度用于确定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。

维度建模流程

维度建模步骤包括：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。

维度建模方法论

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。

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。

雪花模型

雪花模型是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。

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。

建模规范

以维度建模为理论基础，定义了一系列术语来描述建模对象。主要规范包括：

• 数据层次的划分：ODS（操作数据层）、CDM（公共维度模型层）、ADS（应用数据层）
• 数据模型的作用：帮助存储数据、获取数据、保证数据一致性
• 成本与性能平衡：适当的数据冗余可换取查询和刷新性能
• 数据可回滚：处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据的结果需确定不变
• 一致性：相同的字段在不同表中的字段名必须相同
• 命名清晰可理解：表命名规范需清晰、一致

建模工具

• PowerDesigner：数据建模业界的领头羊，功能强大且界面友好
• ER/Studio：支持多平台环境，特别适合大数据平台
• Visio：Office系列软件中的绘图工具，也可用于数据库建模
• Excel Mapping：通过Excel进行数据模型维护和元数据管理

总结

数据建模方法各有优劣，实际应用中需要根据具体阶段和需求选择合适的方法。理论方法论只有在合适的阶段使用，才能发挥最大价值。