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0. 前言
- 1991年，数据仓库之父 比尔·恩门 著书《Building the DataWarehouse》，要求构建数据仓库时，遵循范式建模，即从关系型数据库中提取的范式数据，仍按范式存储到数据仓库中，这样就导致数仓中有很多小表，查询的时候必然会有很多表的关联，极大地影响查询效率和性能。
- 1994年，拉尔夫·金博尔 著书《The DataWarehouse Toolkit》，提出维度建模和数据集市的概念，维度建模是反范式建模，自下而上，然而这种方式仍有缺点：那就是每个业务平台的数据有各自的数据集市，集市之间数据隔离，存在数据不一致、重复的情况。
- 1998-2001年，比尔·恩门派和金博尔派合并，比尔·恩门提出CIF架构：数仓分层，不同层采用不同的建模方式，同时解决了数据不一致和查询效率低的问题。
基于以上，有了范式建模、维度建模、实体建模三种主要建模方式
0.1 浅谈维度建模
维度建模主要面向分析场景，分为维度表和事实表，是数据仓库中最常用的数据建模技术之一，建模过程和关系型数据库的建表很像，下图中，商家ID、产品ID、时间ID就是不同的维度列，而订单额就是度量值，维度+度量值=事实表。每个维度列同时也有自己的维度表。
那么基于以上，有如下两种数据分析模型。
0.2 数据分析模型
对比
- 查询效率：雪花模型有很多小表，看起来更为范式化，但这导致查询时需要关联很多表，查询效率比星型模型低。
- 数据冗余：星型模型的表通常是宽表，伪范式，即表有很多字段，这导致星型模型存在较多的数据冗余。
1. 数据仓库
1.1 何为数据仓库
- 数据仓库（Data Warehouse）即是存储历史数据的仓库，简写为DW或DWH。
- 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境（OLAP），为企业提供决策支持。
- 仓库的数据来自各个业务平台，业务平台中的数据形式多种多样，可能是 MySQL等关系数据库里的结构化数据，可能是Word、Excel 文档中的非结构化数据，还可能是 HTML、XML 等自描述的半结构化数据。这些业务数据经过一系列的ETL（抽取、转换、加载），最终以一种统一的格式装载进数据仓库。
- 数据仓库本身并不“生产”任何数据，也不需要“消费”任何的数据，只是在内部对数据做了一些数据清洗转移操作，好比流水线，数据来源于外部，最终开放给外部应用。
1.2 数据仓库特征
- 面向主题：
传统数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。- 集成性：
通过对分散、独立、异构的数据库数据进行ETL并汇总得到了数据仓库的数据，这样保证了数据仓库内的数据的一致性。 数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过清洗、一致性等操作，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步。- 反应历史变化：数仓反应的是某段时间内的历史数据，这也是数仓和数据库的区别之一。
- 不可修改：数据进入数据仓库以后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改删除操作很少，只需定时加载更新即可。
- 时效性：数仓存储的是历史数据，按照时间顺序追加，有时间属性。数仓用户通过分析企业过去一段时间业务的经营状况，挖掘潜在价值。但是分析的结果只能反映过去某段时间的情况，随着业务变化时间改变，数仓中的数据就会失去价值，需要载入新数据。
1.3 数据仓库和数据库的区别
数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别：
- 操作型处理，叫联机事务处理 OLTP，也可以称面向交易的处理系统，针对日常事务处理。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理，像MYSQL，Oracle等关系型数据库一般属于OLTP。
- 分析型处理，叫联机分析处理 OLAP，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
首先要明白，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
- 数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的User表，记录用户名、 密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。
- 数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。
1.4 为什么不直接用业务平台的数据而要建设数仓？
实际在数仓出现之前，确实是这么做的，但是有很多数据分析的先驱者当时已经发现，简单的直接访问方式很难良好工作，原因如下：
- 由于安全或其他因素不能直接访问某些业务数据。
业务平台存储的是当前数据，存在于RDBMS，并且数据版本变更很频繁，而大数据需要的是历史数据，读多改少。
各个平台数据存储是隔离的，且数据格式不统一，难以建立、维护、汇总数据。
业务系统的表结构（OLTP）为事务处理性能而优化，有时并不适合查询与分析（OLAP）。
有时用户要看到的某些数据字段在数据库中并不存在，是后期聚合处理生成的。
业务平台是跑业务的，本身就占用了一定数据库读写资源，大数据分析再从每个表中频繁读取数据，影响业务平台的性能，不够专业。
1.5 以银行业务为例
- 数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，可以简单地理解为用数据库记账。
- 数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立 ATM了。 显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。
- 事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。 而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
- 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
参考博客：数据仓库系列 1：什么是数据仓库,它与传统数据库有什么不同?-CSDN博客
