数据仓库的两种建模方法

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。

Inmon理论下结构就是：ODS、EDW和DM，也就是贴源层、主题模型层、共性加工层以及集市层。每一个层对应于数据库下面的模式，接下来依次介绍这四个层：

（1） ODS（贴源层）：即这里存放的数据与原系统保持一致，将采集公司所有的系统产生的数据以及外部数据（包括合作数据以及爬虫获得的数据），将所采集的数据汇总到一起，供EDW和DM使用；

（2） EDW：这一层分为两个，即ADM（共性加工层）和FDM（主题模型层）。其中FDM将从ODS层不同系统不同表的字段进行分类，同一主题的字段都归为一类，目前流行的十大主题；ADM是加工一些共性的指标，指标从ODS或者FDM的字段加工来，这层主要供集市层使用；

（3） DM：数据集市层，这一层是将业务部门所关注的指标进行汇总，形成的数据，不同的业务部门可以形成不同的集市，具体情况可以视情况而定；集市层的架构可以细分为：基础层、汇总层和分析层。

这样的层次结构，虽然层次很清晰，但是如果越靠近底层数据出现问题，那么就会越影响到后面的；同时时间上做不到实时更新，一边都是T+1，或者越到后面时效性都可能是T+2/3的情况。因此当我们考虑到我们的应用的场景是否需要考虑时效性的时候，我们也要做出相应的调整。

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。

优劣比较

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