维度建模简介

维度建模简介

维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，因此它对业务用户来说很直观，并能提供较快的查询性能。
维度建模将客观世界分为事实和维度。

1、维度建模 VS 范式(3NF)建模

建模方法	开发周期	开发成本	数据冗余	维护成本
维度建模(Kimball)	短	低	有	高
范式建模(Inmon)	长	高	无	低

在数仓模型架构设计中，维度建模以星型模型为主。
dw层通常采用范式建模，并可根据实际情况允许存在一些冗余。
dm层通常采用维度建模，因维度建模构建出的数据模型更复合普通人的认知，易被理解，从而有利于数据的推广使用。

2、维度建模的好处？

范式建模是一种想尽方法消除数据冗余的设计方法，数据被分成很多离散的实体，每一个实体在关系数据库中都对应一个数据表。即使简单的订单业务过程也会产生好几十个表。这种规范化方式对事务处理来说非常有好处，因这种情况下事务的加载和更新会比较简单和迅速。
维度建模的好处：
1.业务角度—可理解性
最主要原因。因信息都被分组到一致的业务分类（维）中，业务分类可以帮助用户查询模型。
2.技术角度—星型联接数据库的查询优化是简单、可预测、可控制的
大多数数据库优化器都是为星型联结设计的（先对维度表加上约束条件并查找满足查询条件的键，随后通过对相关维度键进行笛卡尔积操作来查询事实表）
注：笛卡尔积
设A,B为集合，用A中元素为第一元素，B中元素为第二元素构成有序对，所有这样的有序对组成的集合叫做A与B的笛卡尔积，记作AxB.
笛卡尔积的符号化为：
A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B}
例如，A={a,b}, B={0,1,2}，则
A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}
B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}
3.优良的扩展性