数仓建模全流程？

一、数仓建模全流程？

1、建模流程

其实就是业务模型->概念模型->逻辑模型->物理模型的这样一个流程，下面我们详细解释一下各个模型阶段都要做什么

业务建模(需求沟通)

根据业务部门进行划分，理清部门之间的关系，然后将各个部门的具体业务程序化，与业务部门开会协商出需求的指标、保存年限、维度等等。

总体来讲，就是要知道他们需要哪些指标以及他们能提供哪些数据。

业务建模的时间最长，而且与公司实际的业务环境息息相关，因此在这里需要根据实际生产环境和业务需求确认好数据仓库使用的工具和平台。

主要解决业务层面的分解和程序化。搞清楚系统边界，确定好主题域

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因此，业务建模阶段其实是一次和业务人员梳理业务的过程，在这个过程中，不仅能帮助我们技术人员更好的理解业务，另一方面，也能够发现业务流程中的一些不合理的环节，加以改善和改进。

概念建模|领域建模(画图想好怎么做)

将业务模型抽象化，分组合并类似的概念，细化概念，抽象出实体与实体之间的联系，理清各组概念之间的联系。

说白了就是画图，把指标需要的哪些数据封装到一个实体里，实体与实体之间的关联等等用ER图表示出来。

先画出局部ER图，最后再综合画出全局ER图。

主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型

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在原有数据库基础上建立了一个比较稳固完善的模型，因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。

数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。

概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。

领域概念建模就是运用了实体建模法，从纷繁的业务表象背后通过实体建模法，抽象出实体，事件，说明等抽象的实体，从而找出业务表象后抽象实体间的相互的关联性，保证了我们数据仓库数据按照数据模型所能达到的一致性和关联性

逻辑建模(表设计)

将概念模型实体化，具体考虑概念对应的属性，事件考虑事实属性，维度考虑维度属性。

总体来说就是建表，前面已经画出了关系图，这里只要将表里头有哪些字段考虑出来就可以，如果是事实表就考虑事实字段和业务主键，如果是维度表就考虑维度属性，SCD策略等等。在这里需要确定数据粒度，如果多个指标都用到一个字段，则取粒度最小的指标。如果不确定指标的量度，则取毫秒级作为粒度。

物理建模(建表)

综合现实的大数据平台、采集工具、etl工具、数仓组件、性能要求、管理要求等多方面因素，设计出具体的项目代码，完成数仓的搭建。

2、建模的过程

假设我们现在在构建一张订单表

从多个维度进行统计组合，形成多维度数据集，来从多个角度观察业务过程的好坏

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选择业务过程

确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。因此，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。例如，需要了解和分析一个零售店的销售情况，那么与该零售店销售相关的所有业务流程都是需要关注的。为了描述业务流程，可以简单地使用纯文本将相关内容记录下来，或者使用“业务流程建模标注”（BPMN）方法，也可以使用统一建模语言（UML）或其他类似的方法。

业务过程就是需要那种业务场景下产生的订单表(划分到那个业务线和数据域)

业务过程就是用户下单的订单记录表

选择数据域

申明粒度

粒度就是确认一条记录代表的含义或者是细化到何种程度(一条记录代表一个订单还是多个订单，如拼团的时候团长的单)

在选择维度和事实前必须声明粒度，因为每个候选维度或事实必须与定义的粒度保持一致。在一个事实所对应的所有维度设计中强制实行粒度一致性是保证数据仓库应用性能和易用性的关键。

从给定的业务流程获取数据时，原始粒度是最低级别的粒度。建议从原始粒度数据开始设计，因为原始记录能够满足无法预期的用户查询。汇总后的数据粒度对优化查询性能很重要，但这样的粒度往往不能满足对细节数据的查询需求。

不同的事实可以有不同的粒度，但同一事实中不要混用多种不同的粒度。维度模型建立完成之后，还有可能因为获取了新的信息，而回到这步修改粒度级别。

确认维度

维度的粒度必须和第二步所声明的粒度一致。

维度表是事实表的基础，也说明了事实表的数据是从哪里采集来的。

典型的维度都是名词，如日期、商店、库存等。维度表存储了某一维度的所有相关数据，例如，日期维度应该包括年、季度、月、周、日等数据。

确认事实

这一步识别数字化的度量，构成事实表的记录。它是和系统的业务用户密切相关的，因为用户正是通过对事实表的访问获取数据仓库存储的数据。大部分事实表的度量都是数字类型的，可累加，可计算，如成本、数量、金额等。

3、模型设计的思路

业务需求驱动，数据驱动，构造数据仓库有两种方式：一是自上而下，一是自下而上。

自上而下

Bill Inmon先生推崇“自上而下”的方式，即一个企业建立唯一的数据中心，就像一个数据的仓库，其中数据是经过整合、经过清洗、去掉脏数据的、标准的，能够提供统一的视图。要建立这样的数据仓库，并不从它需要支持哪些应用入手，而是要从整个企业的环境入手，分析其中的概念，应该有什么样的数据，达成概念完成整；

自下而上

Ralph Kimball先生推崇“自下而上”的方式，他认为建设数据仓库应该按照实际的应用需求，加载需要的数据，不需要的数据不要加载到数据仓库中。这种方式建设周期较短，客户能够很快看到结果。（针对客户的需求，需求要什么就做什么）

4、模型落地实现

按照命名规范创建表

开发生成维表和事实表的代码

进行代码逻辑测试，验证数据加工逻辑的正确性代码发布，加入调度并配置相应的质量监控和报警机制

二、大数据 数仓

三、数仓维度建模er模型优缺点？

优点：

a) 维度建模是可预测的标准框架。允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。—— 后期数据产品性能好

b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。—— 切换使用不同的维度查询很方便

c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。—— 扩展性好

缺点：

由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。—— 数据预处理开销和数据冗余

另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模， 不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。

四、实时数仓和离线数仓数据差异？

实时数仓和离线数仓在数据处理和存储方面有明显差异。实时数仓主要用于快速处理实时数据，具有低延迟和高吞吐量的特点，适用于对实时数据进行快速分析和决策。

而离线数仓则更注重数据的历史积累和长期分析，用于存储大量的历史数据，并支持复杂的数据处理和深度挖掘。

在实时数仓中，数据通常是最新的，而在离线数仓中，数据则是经过整理和清洗后的历史数据。因此，两者在数据处理的速度、精度以及应用场景上有所不同。

五、数仓和普通数据库区别？

普通数据库与数仓的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。

OLTP（On-Line Transaction Processing），也叫操作型处理，也可以称面向交易的处理系统，它是传统的数据库的主要应用，主要是基本的日常事务处理，通常对少数记录进行增删改查与查询等等，如银行交易

OLAP（On-Line Analytical Processing），也叫分析型处理，是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，一般针对某些主题历史数据进行分析，支持管理决策，提供直观易懂的查询结果

六、bi数仓与数仓区别？

形式上Nu=hl/k,Bi=hl/k相同，但物理意义不同。Nu数中的k为流体的导热系数，而一般h为求知，因而Nu数一般是待定准则。Nu数的物理意义表示壁面附近的流体的无量纲温度梯度，它表示流体对对流换热的强弱。而Bi当数中的k为导热物体的导热系数，且一般情部下h为已知，Bi数一般是已定准则。Bi数的物理意义是导热体内部导热热阻（l/k)与外部对流热阻（l/h)的相对大小。

七、数仓增量字段

数仓增量字段的重要性与应用

在数据仓库领域，数仓增量字段是一个至关重要的概念。它在数据处理过程中扮演着不可或缺的角色，能够有效地提升数据处理的效率和准确性。

什么是数仓增量字段?

数仓增量字段是指在数据仓库中用于标识数据变化的字段。通过对增量字段的识别和记录，可以很好地跟踪数据的变化情况，从而实现增量数据处理。

数仓增量字段的作用

数仓增量字段的作用主要体现在以下几个方面：

• 1. 数据同步：通过增量字段识别数据的变化，可以实现不同数据源之间的数据同步，确保数据的一致性。
• 2. 数据更新：在数据仓库中，经常需要对数据进行更新。增量字段可以帮助识别需要更新的数据，实现快速高效的数据更新操作。
• 3. 数据分析：在数据分析过程中，通过增量字段的应用，可以更准确地统计和分析数据的变化趋势，为决策提供有力支持。

如何选择数仓增量字段?

在选择数仓增量字段时，需要考虑以下几个方面：

• 1. 稳定性：增量字段应该是相对稳定且唯一的，能够准确地标识数据的变化。
• 2. 易于识别：增量字段应该是容易识别和操作的，不应过于复杂或混乱。
• 3. 数据量：增量字段的数据量应该适中，过大会导致数据处理效率低下，过小则可能无法满足需求。

数仓增量字段的应用案例

以下是一个关于数仓增量字段的应用案例：

某电商平台的数据仓库中，针对商品信息的更新需要利用增量字段来实现。通过识别商品信息表中的增量字段，系统可以自动更新和同步商品信息，保持数据的实时性和准确性。

结语

总的来说，数仓增量字段在数据仓库中具有重要的意义和作用。合理选择和应用增量字段，能够有效提升数据处理效率，提高数据质量，为数据分析和决策提供有力支持。

八、数仓字段排序

数仓字段排序的重要性与方法

在数据仓库中，数据表的字段排序是非常重要的。通过合理的字段排序，可以提高数据的查询效率，加快数据分析的速度，使数据的存储和检索更加高效。本文将介绍数仓字段排序的重要性以及一些常用的方法。

为什么需要对数仓字段进行排序？

首先，数仓字段排序可以提高数据的检索速度。当数据表中的字段进行排序后，数据库系统可以更快地找到需要的数据，减少数据检索的时间，提高数据查询的效率。

其次，排序后的数据更有利于数据分析。在数据分析过程中，需要对数据进行排序、分组等操作，如果数据表中的字段已经排序，就可以减少数据处理的时间，提高数据分析的效率。

另外，数仓字段排序还可以减少数据存储空间的占用。通过合理地对字段进行排序，可以减少数据的冗余度，节约存储空间，降低数据存储成本。

数仓字段排序的方法

下面介绍一些常用的数仓字段排序方法：

1. 按照主键字段排序

主键字段是数据表中唯一标识每条记录的字段，对主键字段进行排序可以加快数据的检索速度。通常情况下，数据库系统会自动对主键字段建立索引，保证数据的唯一性，并提高数据检索效率。

2. 按照需要查询的字段排序

根据数据分析和查询的需求，可以选择对常用查询的字段进行排序。通过对需要查询的字段进行排序，可以提高查询效率，加快数据的检索速度。

3. 根据数据类型排序

不同数据类型的字段排序方法也有所不同。对于文本型数据，通常按照字母顺序进行排序；对于数字型数据，可以按照大小顺序排序。根据字段的数据类型选择合适的排序方法，可以提高数据的处理效率。

4. 多字段排序

在某些情况下，需要同时对多个字段进行排序。可以按照优先级依次对多个字段进行排序，以满足复杂查询和分析的需求。

5. 索引优化

建立合适的索引可以提高数据表的检索速度。通过对查询频繁的字段建立索引，可以加快数据的检索速度，提高数据的查询效率。

总结

数仓字段排序在数据分析和查询过程中起着至关重要的作用。合理地对数据表的字段进行排序，可以提高数据的检索速度，加快数据处理的速度，提高数据的分析效果。通过选择合适的排序方法，建立合适的索引，可以使数仓字段排序更加高效，从而提升数据仓库系统的整体性能。

九、数仓怎么解决数据源字段变更？

一、用备份还原出一个数据库，注意，不要覆盖已有的库，而是还原出一个新库。

二、使用工具（比如SqlServer的DTS）把正式库的数据导入到新库的对应的表中。

三、新库的数据导好后，为新库建一个备份，然后将此备份恢复到正式库中。

十、数仓服务器

数仓服务器，作为大数据处理的核心设备，扮演着关键的角色。它们承担着数据存储、数据处理以及数据分析等重要任务，是现代企业中不可或缺的重要组成部分。在大数据时代的驱动下，数仓服务器的需求量迅速增加，因此，了解数仓服务器的基本原理和特点，对于企业来说至关重要。

1. 数仓服务器的定义

数仓服务器是指用于构建和管理企业数据仓库的服务器设备。它们以高效的方式存储和处理大规模数据，提供给企业决策者有关业务运营的关键信息。数仓服务器不仅能够承载大数据存储，还可以进行数据清洗、数据整合、数据分析和数据挖掘等任务。

2. 数仓服务器的工作原理

数仓服务器的工作原理可以简单描述为以下几个步骤：

1. 数据采集：数仓服务器通过各种方式采集数据，包括在线数据源、批量数据源、外部数据源等。
2. 数据清洗：数仓服务器对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、错误等无效数据。
3. 数据整合：数仓服务器将清洗后的数据整合成一个逻辑上的数据仓库，方便后续的数据分析。
4. 数据分析：数仓服务器可以进行各种复杂的数据分析，包括统计分析、机器学习、人工智能等。
5. 数据展现：数仓服务器将分析结果以易于理解的方式展现给企业决策者，帮助他们做出正确的决策。

3. 数仓服务器的特点

可靠性：数仓服务器需要保证数据的可靠性和完整性，防止数据丢失或被篡改。

弹性扩展：由于大数据处理的需求可能会不断增长，数仓服务器需要支持弹性扩展，以适应不断变化的数据负载。

高性能：数仓服务器需要具备高性能的存储和计算能力，以保证数据的及时处理和分析。

易用性：数仓服务器应该提供友好的用户界面和操作方式，使得企业用户能够方便地进行数据管理和分析。

安全性：数仓服务器需要采取各种安全措施，包括数据加密、访问控制、身份认证等，以保护企业数据的安全。

4. 数仓服务器的应用场景

数仓服务器在各个行业都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

• 零售行业：数仓服务器可以帮助零售企业进行销售预测、客户分析、库存管理等，提高运营效率。
• 金融行业：数仓服务器可以用于风险管理、反欺诈分析、市场营销等，帮助金融机构做出明智的决策。
• 医疗行业：数仓服务器可以用于患者数据分析、疾病预测、医疗资源管理等，提升医疗服务的质量和效率。
• 制造业：数仓服务器可以用于生产计划优化、供应链管理、质量控制等，提升制造业的生产效率。

5. 数仓服务器的发展趋势

随着大数据时代的到来，数仓服务器将继续发展和演进，主要体现在以下几个方面：

• 更大容量：数仓服务器的存储容量将继续增加，以满足不断增长的数据需求。
• 更高性能：数仓服务器将提供更高速的存储和计算能力，以支持实时的数据处理和分析。
• 更智能化：数仓服务器将引入更多的人工智能技术，提升数据分析和决策支持的能力。
• 更安全可靠：数仓服务器将加强数据的安全性和可靠性，防止数据泄露和损坏。

结语

数仓服务器作为大数据处理的关键设备，在现代企业中具有重要地位和作用。了解数仓服务器的基本原理和特点，能够帮助企业更好地构建和管理数据仓库，提升数据处理和分析的能力。未来，随着大数据技术的不断发展和创新，数仓服务器将迎来更加广阔的应用空间。