数据仓库中的ER实体模型和维度模型

一、数据仓库建模的意义

一个公司中会有多个业务业务系统，比如：OA系统、订单系统、财务系统、人事系统、仓储系统等，因此需要按照一定的组织结构将所有数据都整合起来，形成一个仓储平台。如果只是通过工具把所有的数据同步到同一个平台，这个过程只是在堆积数据，不仅会因数据冗余造成存储空间的浪费，也会因各系统部数据的差异导致需求指标计算错误。

二、ER实体模型

在数据系统中，将事物抽象为实体(Entity)、关系(Relationship)、属性来表示数据关联和事物的描述，这种对数据的抽象建模通常被称为ER实体关系模型

1、实体
一般是参与到过程的中主体，客观存在的，比如商品

2、属性
对主体的描述，比如商品的名称、颜色、尺寸等

3、关系
实体与实体之间产生的联系，比如商品与仓库，商品入库时就会产生库存

4、实体与实体之间的对照关系：
(1)1:1
1对1的关系，比如人与身份证之间，每个人只有一个身份证

(2)1：n
1对多的关系，比如学生与班级之间的关系，1个学生只属于一个班级，一个班级中可以有多个学生

(3)n：n
多对多的关系，比如学生与课程之间，每个学生可以选择多门课程，每门课程会有多个学生选择

注：通常在建模过程中，实体用矩形表示，关系用菱形表示、属性用椭圆表示，因此ER实体关系模型也称作E-R关系图

5、应用场景
ER模型是数据库设计的理论基础，几乎应用于所有的OLTP系统建模中，此外，在数据仓库的底层ods、dwd也多采用ER关系模型

三、维度模型

在维度建模过程中，可以将数据仓库中的表划分为事实表和维度表两种类型

1、事实表
在ER模型中抽象出了实