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数据建模的定义、原则及种类

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-01 阅读次数：5591 次浏览

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    数据建模的定义

    数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的专业数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。

    从需求到实际的数据库，有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型，本质上是一组记录数据要求的最初的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的最初要求，然后被转变为一个逻辑数据模型，该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现。一个概念数据模型的实现可能需要多个逻辑数据模型。数据建模中的最后一步是确定逻辑数据模型到物理数据模型中到对数据访问性能和存储的具体要求。数据建模定义的不只是数据元素，也包括它们的结构和它们之间的关系。

    数据建模的原则

    维度属性尽量丰富，为数据使用打下基础。

    给出详实的、富有意义的文字描述。

    沉淀通用维度属性，为建立一致性维度做好铺垫。

    严格区分事实与维度，通过使用场景进行区分。

    数据建模的种类

    （1）ER模型
    OLAP中的ER模型，与OLTP中的有所区别。其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。

    （2）星型模型
    星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。该模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。这种类似于星状的结构通常称为“星型连接”。其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。

    （3）多维模型
    多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。

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