收藏!数据建模最全知识体系解读
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发布时间：2024-10-01 05:35
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时间：2024-10-20 10:11
数据建模是企业从海量数据中获取所需信息的关键手段。本文将带你深入了解数据建模的全貌，从基本概念到建模工具，再到业务系统与数据仓库的区别，以及各种建模方式的解析。
数据建模的目的是基于业务理解，整合和关联数据，以增强数据的可用性和可读性，使用户能快速获取有价值的信息并作出响应，为公司带来效益。
数据建模工具如PowerDesigner，提供从概念数据模型到物理数据模型的全面设计支持，结合数据库管理与软件开发工具，提高开发效率和系统优化。
业务系统多采用三范式（3NF）存储数据，而数据仓库建模则侧重于数据整合与查询性能优化，采用其他建模方法，如Kimball维度建模。
Inmon与Kimball架构分别代表了不同的建模方法。Inmon架构强调企业数据协调与集成，使用规范化的EDW；而Kimball架构则强调具有一致性维度的企业总线的重要作用，以主题为中心构建数据集市。
数据建模方式包括ER模型、维度建模等。ER模型遵循三范式，适用于消除冗余数据。维度建模则关注快速需求分析与响应，常见的模型有星型模型、雪花型模型和星座模型。
星型模型是最简单且常用的模型，其中事实表与维度表通过主键外键相关联，适合大数据处理。雪花模型是星型模型的扩展，通过层次化减少数据冗余。星座模型基于多张事实表与共享维度表，适用于复杂数据关系。
数据仓库设计通常采用星型模型，通过大量冗余减少表查询次数，提高查询效率。建模原则包括合理分层、核心与扩展模型体系、避免逻辑重复、适当冗余以提升性能等。
模型分层通常分为数据贴源层、数据公共层和数据应用层，分别对应原始数据、数据加工整合和面向特定应用的统计指标。
