数据仓库的模型有哪些？

1. 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；

2. 雪花模式

雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用

雪花模式

3．星座模式

星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。

星座模型

kimball electronics nanjing co ltd 是哪个国家的

kimball electronics nanjing co ltd

是中国的，位于中国 江苏 南京市 南京江宁

《你的美我的泪》的歌词

是不是《你的美我的累》？

[ti:你的美我的累]

[ar:千仟 kimball]

[al:]

[by:匿名]

[offset:500]

[00:00.90]你的美我的累

[00:03.83]演唱：千仟 kimball

[00:08.96]心在冷却QQ:525054752

[00:30.62]你是我一生的累 让我舍不得放手

[00:32.66]我的心已经伤痕累累

[00:36.19]你要怎样弥补 你给我 伤口的痛

[00:41.30]抚平不掉的伤疤 让我永远 不能忘记

[00:46.79]糊涂的心扉

[00:49.44]画九个圆 找不到缺陷

[00:54.73]就像爱天天的含糊

[00:59.59]你的温柔 让我缠绵黑夜

[01:04.16]你放肆哭 让我束手无策(让我束手无策)

[01:12.56]爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[01:15.08]爱着你美 爱你的一切 包括你的眼泪

[01:21.25]爱你的嘴 爱你的美 爱着你的微笑

[01:25.19]爱你的悲 陷入你的漩涡 随时间在下坠

[01:31.29]

[01:31.49]破碎的心 甩出无数份 就像你变幻莫测的脾气

[02:03.95]你的温柔不再记忆深处 你放肆哭

[02:09.48]忽略的放弃

[02:14.87]爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[02:19.18]爱着你美 爱你的一切 包括你的眼泪

[02:25.20]爱你的嘴 爱你的美 爱着你的微笑

[02:29.61]爱你的悲 陷入你的漩涡 随时间在下坠

[02:36.51]RAP 爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[02:40.13]爱着你美 爱你的一切 包括你的眼泪

[02:43.25]爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[02:50.57]爱你的悲 陷入你的漩涡 随时间在下坠

[02:57.03]爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[03:02.43]爱着你美 爱你的一切 包括你的眼泪

[03:06.84]爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[03:11.79]爱你的悲 陷入你的漩涡 随时间在下坠

[03:18.57]爱你的嘴 爱你的泪 爱着你的微笑

[03:23.94]爱着你美 爱你的一切 包括你的眼泪

[03:28.80]爱你的嘴 爱你的美 爱着你的微笑

[03:36.50]爱你的悲 陷入你的漩涡 随时间在下坠

[03:43.06]你的美 我生命的最美

[03:45.40]放过我糊涂的心扉 让我自由的飞

[03:49.39]

[03:51.73]

维度建模（Kimball架构）

业务板块是逻辑空间的定义，是基于业务特征划分的命名空间

指面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合。其中，业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件。在业务过程之下，可以定义指标；维度是指度量的环境，如买家下单事件，买家是维度。为保障整个体系的生命力，数据域是需要抽象提炼，并且长期维护和更新的，但不轻易变动。在划分数据域时，既能涵盖当前所有的业务需求，又能在新业务进入时无影响地被包含进已有的数据域中和扩展新的数据域。

指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程。请注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件，通俗地讲，业务过程就是企业活动中的事件。

维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象。维度属于一个数据域，如地理维度（其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容）、时间维度（其中包括年、季、月、周、日等级别的内容）。

维度属性隶属于一个维度，如地理维度里面的国家名称、国家ID、省份名称等都属于维度属性。

原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。

派生指标＝一个原子指标＋多个修饰词（可选）＋时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。如原子指标：支付金额，最近l天海外买家支付金额则为派生指标（最近l天为时间周期，海外为修饰词，买家作为维度，而不作为修饰词）

用来明确数据统计的时间范围或者时间点，如最近30天、自然周、截至当日等。

是对修饰词的一种抽象划分。修饰类型从属于某个业务域，如日志域的访问终端类型涵盖无线端、PC端等修饰词。

指除了统计维度以外指标的业务场景限定抽象。修饰词隶属于一种修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端等。

在维度提炼的过程中，通常从业务过程或单据中相关的who、where、when、how、what、why的角度来提炼，详情参考《维度建模权威指南第3版》。

维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。其典型的代表是星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。

1、选择业务过程。

业务过程可以是单个业务事件，比如交易的支付、退款等；也可以是某个事件的状态，比如当前的账户余额等；还可以是一系列相关业务事件组成的业务流程，具体需要看我们分析的是某些事件发生情况，还是当前状态，或是事件流转效率。

2、选择粒度 。

在事件分析中，要预判所有分析需要细分的程度，从而决定选择的粒度。粒度是维度的一个组合。

3、识别维表 。

选择好粒度之后，就需要基于此粒度设计维表，包括维度属性，用于分析时进行分组和筛选。

4、选择事实 。

确定分析需要衡量的指标。

下面以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵、划分和定义数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。整体遵循下面的建模规范。

1、概念层次

3、指标体系（指标组成体系之间关系）

原子指标

原子指标、修饰类型及修饰词，直接归属在业务过程下，其中修饰词继承修饰类型的数据域。

派生指标

1、模型架构图

操作数据层（ODS）

把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。

公共数仓层（DW）

存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据。 采用维度模型方法作为理论基础，减少事实表和维表的关联，提高明细表的易用性

明细层（dwd）

理论上明细层数据是对ods层数据进行清洗加工，提高ods层数据的可用性，对于dwd层数据是否同层引用的观点需要权衡：

汇总层(dws)

这一层依赖我们的指标体系，将dwd层的数据按照各个维度进行聚合计算。

数据集市层(dwm)

当我们有一些跨业务域的聚合统计需求时，放到这一层。

DW层其主要功能如下：

应用数据层（ADS）

存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层加工生成。

实施流程主要分为：数据调研、架构设计、规范定义和模型设计

模型整体实施过程如下图所示：

数据域划分

构建总线矩阵

规范定义主要定义指标体系，包括原子指标、修饰词、时间周期和派生指标。上面也做了详细说明，此处不做展开。

模型设计主要包括维度及属性的规范定义，维表、明细事实表和汇总事实表的模型设计。

维度是维度建模的基础和灵魂，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。

维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等。维度的设计过程就是确定维度属性的过程

当具有多层次的维度属性，按照第三范式进行规范化后形成一系列维度表，而非单一维度表，这种建模称为雪花模式。

将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。

不同的应用系统的数据进入数仓后需要整合在一起：

微型维度的创建是通过将一部分不稳定的属性从相对稳定的主维度中移除，放置到拥有自己代理键的新表来实现。

递归层次指的是某维表的实例值的层次关系，维度的递归层次分为有固定数量级别的均衡层次结构和无固定数量级别的非均衡层次结构。

由于数仓中一般不支持递归SQL的功能来处理这种层次结构，所以需要用到其他方式。

多值维度指事实表的一条记录在某维度表中有多条记录与之对应。

针对多值维度，常见的处理方式有三种：

杂项维度是由操作型系统中的指示符或者标志字段组合而成，一般不在一致性维度之列。

这些维度如果作为事实存在事实表中，则会导致事实表占用空间变大；如果单独建立维表，则会出现许多零碎的小维表。

这时，通常的解决方案是建立杂项维度，将这些字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可，杂项维度可以理解为将许多小维表通过行转列的方式存储到一张大维表中的处理方案。

指维度属性直接存储到事实表中的维度。

事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。

另外一个视角划分事实表类型：

单事务事实表：

针对每个业务过程设计一个事实表。这样方便对每个业务过程进行独立的分析研究。

多事务事实表：

将不同的事实放到同一个事实表中，即同一个事实表包含不同的业务过程。

多事务事实表有两种方法进行事实处理：

不同业务过程的事实使用不同的事实字段进行存放；如果不是不是当前业务过程的度量，可以考虑用0值填充。

不同业务过程的事实使用同一个事实字段进行存放，但增加一列作为业务过程标签，记录该事务是否在当天完成。

4、事实表设计原则

尽可能包含所有与业务过程相关的事实。

只选择与业务过程相关的事实。

分解不可加性事实为可加的组件。

在选择维度和事实之前必须先声明粒度。

在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实。

事实的单位要保持一致。

对事实的null值要处理，建议用0填充。

使用退化维度提高事实表的易用性。

kimball眼镜镜片是哪个国家的？

牌子是丹麦设计师kimball创立的，不过在中国销售的镜片和镜架都是广东深圳生产的

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