数仓建模的核心概念
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事实表（Fact Table）：
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存储业务过程的度量值（如销售额、订单数量等）。
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通常包含外键，用于关联维度表。
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维度表（Dimension Table）：
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存储描述性信息（如时间、地点、产品等）。
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用于对事实表中的数据进行分类和分析。
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粒度（Granularity）：
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定义事实表中每一行数据的详细程度（如按天、按订单、按交易等）。
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粒度越细，数据量越大，分析能力越强。
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指标（Metrics）：
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业务分析中需要计算的数值（如销售额、利润率等）。
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通常存储在事实表中。
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数仓
即数据仓库, 做Data WareHouse,简称DW。
数据仓库是面向分析的集成化数据平台，分析的结果给企业提供决策支持
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面向主题（Subject-Oriented）：
围绕特定的主题或业务领域（如销售、客户、产品等）组织数据 -
集成性（Integrated）：
从多个不同的数据源集成数据。 -
非易失性（Non-Volatile）：
数据仓库中的数据通常是只读的，一旦数据被加载到数据仓库中，就不会被频繁修改或删除。 -
时变性（Time-Variant）：
按时间顺序存储数据，能够反映历史变化。数仓是一个持续维护建设的东西。 站在时间的角度，数仓的数据成批次变化更新。一天一分析（T+1） 一周一分析（T+7）
数据库:面向业务划分数据 以业务流程为导向组织数据
数据仓库:面向主题划分数据 以分析需要为导向组织数据
数据仓库系统:数据从获取、存储到数据仓库、数据分析的所有部分
数据仓库系统
核心1: ETL
即数据的抽取, 转换, 装载
CRM: 客户关系管理系统
ERP:企业资源计划系统
Billing:计费系统
Supply Chain：供应链管理系统
Reporting：报告系统
Visualization：数据可视化工具
BI: 商业智能
核心2:数仓分层
将各种数据的处理流程进行规范化。
分3层是: 数据源层, 数据仓库层, 数据集市层
分为5层时,把数据仓库层细分为: 明细数据层, 基础数据层, 服务数据层
即: 数据源层, 明细数据层, 基础数据层, 服务数据层, 数据集市层
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功能：ODS层是数据源层(也叫贴源层)，主要用于存储从各个业务系统（如CRM、ERP等）抽取的原始数据。
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特点：数据通常是近实时的，保留较短的周期，结构上与源系统基本一致。
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用途：用于支持日常操作和简单的查询。
DW层（Data Warehouse Layer）
数据仓库层: 是核心的数据存储层，负责存储经过清洗、转换和集成的数据
DW层分为
1. DWD明细数据层（Detail Data Layer）：
原始数据或经过初步清洗的详细数据
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数据粒度最细，通常是事务级别的数据。
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数据保留较完整的历史记录，支持细粒度的分析和回溯。
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用途：
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为上一层提供详细的原始数据。
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支持对历史数据的深度分析和挖掘
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2. DWB基础数据层（Base Data Layer）：
存储经过进一步清洗、整合和建模的数据。
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经过ETL处理，去除了冗余和不一致。
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数据结构更加规范，通常按照主题或业务需求进行建模
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数据粒度较明细层稍粗，但仍保留较高的细节。
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用途：
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为上一层提供一致、准确的基础数据。
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支持跨业务线的数据整合和共享。
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3. DWS服务数据层（Service Data Layer）：
存储为特定业务场景或应用服务的数据。
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特点：
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数据经过进一步的汇总、聚合和优化，适合快速查询和分析。
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数据粒度较粗，通常是按业务需求定制的汇总数据。
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数据结构针对特定应用场景进行优化，支持高性能访问。
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用途：
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为前端应用（如报表、BI工具、数据服务）提供直接可用的数据。
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支持实时查询、报表生成和业务决策。
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DM（Data Mart）层：
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功能：数据集市层，存储面向特定部门或业务线的数据。
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特点：数据通常是DWD或DWS层数据的子集，针对特定需求进行优化。
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用途：用于支持部门级的分析和决策。
核心3: 数仓建模
是设计数据仓库结构的过程
数仓建模的方法
星型模型
雪花模型
星座模型
数仓建模的步骤
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需求分析：
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了解业务需求，明确分析目标和数据范围。
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确定需要分析的业务过程（如销售、库存、客户等）。
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数据源分析：
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确定数据来源（如业务系统、日志、外部数据等）。
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分析数据的结构、质量和更新频率。
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概念模型设计：
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设计高层次的数据模型，确定事实表和维度表。
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确定业务过程的度量值和维度属性。
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逻辑模型设计：
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细化概念模型，定义表结构、字段类型和关系。
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选择适合的建模方法（如星型模型、雪花模型）。
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物理模型设计：
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根据逻辑模型设计具体的数据库表结构。
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考虑性能优化（如分区、索引、存储格式等）。
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ETL 设计：
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设计数据抽取、转换和加载（ETL）流程。
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确保数据从源系统到数据仓库的准确性和一致性。
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测试与优化：
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测试数据仓库的性能和数据质量。
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根据测试结果优化模型和 ETL 流程。
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