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数据仓库的两种建模方法
一、范式建模
Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长
范式建模应用在EDW层
一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:
1. 每个属性的值唯一,不具有多义性;
2. 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;
3. 每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。
但是由于EDW的数据是原子粒度的，数据量比较大，完全规范的3范式在数据的交互的时候效率比较低下，所以通常会根据实际情况在事实表上做一些冗余，减少过多的数据交互。
二、维度建模
Kimball提出的总线式的自下而上（DM-DW）的数据仓库架构。同样的，操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设一致维度的数据集市。通过一致性维度可以将数据集市联系在一起，由所有的数据集市组成数据仓库。优势：构建迅速，最快的看到投资回报率，敏捷灵活；劣势：作为企业资源不太好维护，结构复杂，数据集市集成困难。
星型模型（推荐）和雪花模型
在复合式的数据仓库架构中，操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据，利用范式建模方法，建设原子数据的数据仓库EDW，然后基于EDW，利用维度建模方法建设数据集市。
程序猿的技术大观园：www.javathinker.net
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