漫谈数据仓库之维度建模
0x00 前言 下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！ 概述 数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。 各种数据建模方法，如维度建模。 调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。为什么要数据仓库建模？ 数据模型是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就能获得以下好处： 性能 ：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐。 成本 ：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大的降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率 ：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。 质量 ：良好的数据模型能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。 因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。 文章结构 本文将按照下面的顺序进行阐述：