典型的数据仓库建模方法

数仓建模的典型方法有：实体建模(ER模型)、维度建模法、Data Vault 模型、Anchor 模型。目前使用较多的当属维度建模，而维度建模中，又分为星型模型和雪花模型两大类，一般星型模型使用较多。

• 星型模型：维度建模非常直观，紧紧围绕着业务模型，可以直观的反映出业务模型中的业务问题。不需要经过复杂的表关联，就能够拿到业务分析想要的全部数据，能够极大的提升数据仓库的处理能力，缺点则是数据冗余较多。
• 雪花模型：在星型的基础上，分解维度，雪花模型的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型模型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低，普遍用的少一些。

关于维度建模，主要是将数据分为了维表和事实表。维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。

（编辑：三门峡站长网）

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