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数仓和业务建模对比总结 1. 背景 在大数据开发中，整个流程是数据采集，数据存储，数据传输，数据计算，数据展示。在这个过程中数据存储和数据计算是最关键2个环节。 数据存储整体最关键就是各个数据库和表关系设计，这一点和业务数据库设计是一样，需要考虑数据读写方便，后续扩展方便，还需要保证性能可以满足现在以及未来一段时间的需求。 本文就是讲述关于数仓建模的一些理解和实践经验分享。从大到小进行设计。 2. 整体建模思路 在学术界，数仓整体建模思路有2大类，一种是Bill Inmon的自上而下。另外一种是Ral

数仓 建模思想之星型模型、雪花模型、星座模型 1. 背景 在大数据开发中，数据一般是分为事实表，维度表，实体表等表。 事实表顾名思义就是记录实际发生的事情如订单表，优惠券使用表等等。 维度表，顾名思义，就是一个信息有多个维度，记录这些维度值的表。如日期，产品类目等等。一般会有一个id，以及id对应的各种维度具体信息。 注意，数仓建模主要就是将数据如何以数据库和表为单元，尽可能科学有效存储，方便后续的查询，分析，使用。在这个过程中，如何保证数据查询便捷性，性能，降低空间存储冗余度都是需要仔细考量的。 注