kimball与onedata建模方法论的区别

本文详细解析Kimball维度建模方法的四大步骤:业务过程选择、粒度声明、维度确认及事实确认,并阐述OneData建模方法中的数据调研、架构设计、模型设计等关键环节,强调高内聚低耦合、核心与扩展模型分离等设计原则。

kimball维度建模方法

Kimball维度建模四大过程
1)选择业务过程

业务过程是主体完成的活动,是维度建模的基础。客观来描述很抽象,举例来说明。下单、付款、发货和完成订单都可以叫作业务过程,完成活动的主体有些差异。去理解和描述业务过程是后续过程的前置条件。

2)声明粒度

声明粒度是建模过程中非常精细的一环,因为粒度是要清晰的表名事实表的每一行数据代表的意义。还是举例来说明,订单表每一条数据都是一个独立的订单(父子订单等情况后续博客会再论述)。后续维度和事实必须要和此时声明的粒度保持一致,所以此过程是十分精细的一环。同时要提一下,声明粒度为了保证模型的灵活,后续能满足更丰富的业务需求,建议从原子粒度(不可再拆分的粒度)角度去声明粒度。

3)确认维度

声明粒度完成以后,标示事实表的最小单位,两者的粒度是要统一的,那维度的确认也就水到渠成了,确认维度,主要是要描述事实表的出处和所处环境的维度信息。依旧举例来说明,根据上述的订单来说,一个订单的维度有什么,交易双方人员、商品和时间等信息,这就确认了维度。

4)确认事实

确认事实就是来确认这个业务过程的度量是什么,事实的度量要和声明的粒度、确认的维度的粒度保持一致。有点拗口,最后一次的举例说明,一个订单的金额是就是一个度量。而度量可分为三种类型:可加、半可加和不可加

OneData建模方法

1.数据调研
1)业务调研
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