数据仓库建模

数据仓库建模概念 维度建模与事实建模 星型和雪花型模式 数据仓库设计工具 数据仓库建模最佳实践

数据仓库总线方法论是数据仓库建模的核心理念之一，它通过定义一种结构化的方法来指导数据仓库的设计和构建过程。

TD 数据仓库模型的建模过程挺有意思的，整个流程的比较清晰，适合想了解数据仓库模型的人。文档详细了建模的方法，涉及到数据表、数据模型的设计，了如何通过合适的流程来各种数据。嗯，如果你对数据仓库建模感兴趣，可以先看看这篇内容，结合实际的产品主题特征，理解起来会比较容易。还有其他相关的资源，像是建模流程示例和具体的逻辑设计模型也能你更深入地掌握相关知识。如果你在建模过程中有疑问，这些资料会挺有的哦。

黑白分明的建模逻辑，加上比较清晰的数据仓库结构，这份资料讲得还挺扎实的。数据挖掘、数据仓库和建模技术三块内容都分得挺清楚，不管你是搞 BI，还是写数仓 ETL，翻一翻都能学到点东西。 数据挖掘那块，说白了就是“从海量数据里扒规律”，像关联规则、聚类这些都讲到了，嗯，例子不多但思路清晰。你平时搞运营、做营销推荐，这些算法都挺有用。 再说数据仓库，结构设计比较系统，重点放在了星型建模和雪花建模的思路上。你要是之前没搞过建模，看这个能入个门；如果是老手，看到后面几个优化点，也能点点头：比如数据分层、Staging 区、ODS 层，讲得还蛮到位。 建模部分讲得最细，尤其是面对金融业务这种“数据多、表杂

本指南涵盖了数据仓库建模方法论，包括概念模型、数据架构、逻辑数据模型和标准化流程。

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型

数据仓库建模方法包括源系统ODS、EDW、独立数据集市和从属数据集市等不同类型。其中，独立数据集市和从属数据集市涉及到非一致维度与事实和一致维度与事实的概念。

即席查询的灵活性，蛮适合做探索性的。用户临时想到啥就查啥，不用提前设定查询逻辑，这种玩法在ROLAP里比较常见。你得确保数据模型设计得够对称，查询效率才不会掉太多。 即席查询就是那种你突然想到要看某个指标、某条记录，现场动手写个 SQL 的操作。嗯，系统也没法提前帮你优化，只能靠数据库底子硬，比如索引、分区这些提前搞定。 像搞报表开发、临时数据验证、做点轻量的数据挖掘，这种查询挺常见的。尤其在数据仓库里，如果你发现即席查询用得多，业务变化快、场景也丰富，对建模要求就更高了。 你要是对数据建模不太熟，可以看看这篇 逻辑数据模型：数据仓库的基石，讲得还挺细的。 另外还有篇文章我也蛮推荐，信用数据仓

项目启动阶段，模型设计人员参与工作流程制定和客户化标准文档，负责组织整个项目组的模型培训，明确数据模型在信息架构中的角色和定位，并达成工作方法共识。工作流程包括划分小组工作边界、确定模型组人员的工作分工，以及制定内外部工作模式。模型培训内容涵盖系统架构、业务功能、关键数据表及其关系，同时介绍与其他系统的交互。此外，还包括数据模型基本概念、建模方法及逻辑数据模型设计规范模板等。

数据仓库的技术架构，用白话讲就是把医院原本散落在各系统的数据，集中收一块，统一清洗加工，再做用。嗯，别看听起来有点重，其实真上手后你会发现，还挺顺的。你想啊，直接从 HIS 里查，虽然方便，但效率低、报表丑，还不支持图表。而独立的数据仓库就不一样，结构清晰、查询快、还能多维。 数据统计的需求千变万化，比如医院想知道哪个科室收入高？哪天出院流程最卡？用传统方法搞半天还不一定准。用数据仓库就比较轻松了，像月报、年报、对比图表这些，基本都是自动生成的，响应也快，代码也简单。 我用过的一个方案，是基于TD 数据仓库建模，你可以参考下 建模流程 和 建模示例，讲得蛮细，照着抄都能跑起来。另外还推荐看看