数仓(五)：数据建模--ER模型/维度建模，概念模型/逻辑模型/ 物理模型

 一、数仓建模的目标

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。

所以，大数据的数仓建模需要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。

二、关系模式范式

关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：

第一范式（1NF）：

域都是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。

例如下面这张表：

ID    商品    商家ID    用户ID
1    4件毛衣    B0001    U00001
“商品”字段就不是原子性的，可以分割成“4件”和“毛衣”。

第二范式（2NF）：

在1NF的基础上，实体的属性完全依赖于主关键字，不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，也就是不存在局部依赖。

例如下面这张表：

学生ID    所属系&nbs