4种数据仓库建模方法

1 数据仓库的前世今生

官方定义：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库之父 Bill Inmon 在 1991 年出版的 Building the Data Warehouse 一书中首次提出了被广为认可的数据仓库定义。Inmon 将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理者的决策过程。

简单点来说，现实情况是一个企业有很多数据源，比如有的业务数据存放在Mysql,PG库,有的存放在Oracle，有的日志存放在Ftp，Nginx服务器上等，有的是外部采集的爬虫数据等等。那么对于企业来说沉淀了这么多数据，如何将这些数据放到一起进行数据融合，数据分析，给企业挖掘数据价值呢？这些不同数据源，不同数据存储格式，不同的数据更新周期，如果让你把企业这些数据融合分析，你怎么办？

首先，你是不是要把这些不同数据按照统一的格式，一定的规范存储到一起，然后在通过特定的工具做数据计算分析？那么对于企业来说，把企业各种数据源的数据放到一起存储和计算的地方就叫数据仓库（约定俗称的叫法），所以本质上数据仓库上融合各个数据源，存储加工数据的地方，早期大数据没有发展起来的时候，企业数据仓库的载体一般是Oracle，那时候主要给企业做BI报表（Business Intelligence商业智能）。

随着企业数字化，互联网的发展，企业收集到数据越来越多，发现原有的技术框架已经满足不了业务存储和分析的需求了。于是乎就有了现在Hadoop生态为主的数仓仓库。

数仓建模的目的是什么？为什么要进行数仓建模

大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑：

• 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O。
• 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数 据系统中的存储成本和计算成本。
• 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。
• 数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误 的可能性，提供高质量的、一致的数据访问平台。

2 常见的数据建模方法

数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。从最早的借鉴数据库的范式建模，到