1.数仓建模的目标
访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O
数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本
使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率
数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性，提供高质量的、一致的数据访问平台
So，大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点
2.关系模式范式
关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：
第一范式(1NF)
第二范式(2NF)
第三范式(3NF)
巴斯-科德范式(BCNF)
第四范式(4NF)
第五范式(5NF)
第一范式(1NF)
域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项
第二范式(2NF)
在1NF的基础上，实体的属性完全依赖于主关键字，不能存在仅依赖主关键字一部分的属性
第三范式(3NF)
在2NF的基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性
3.数据仓库建模基本理论
ER实体模型
维度建模
dataVault模型
Anchor
ER实体模型
在信息系统中，将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数据关联和事物描述；实体：Entity，关系：Relationship，这种对数据的抽象 建模通常被称为ER实体关系模型
实体：通常为参与到过程中的主体，客观存在的，比如商品、仓库、货位、汽车， 此实体非数据库的实体表
属性：对主体的描述、修饰即为属性，比如商品的属性有商品名称、颜色、尺寸、重量、产地等
关系：现实的物理事件是依附于实体的，比如商品入库事件，依附实体商品、货位，就会有“库存”的属性产生；用户购买商品，依附实体用户、商品，就会有“购买数量”、“金额”的属性产品。
实体之间建立关系时，存在对照关系：
1:1 ，即1对1的关系，比如实体人、身份证，一个人有且仅有一个身份证号
1:n，即1对多的关系，比如实体学生、班级，对于某1个学生，仅属于1个班级，而在1个班级中，可以有多个学生
n:m，即多对多的关系，比如实体学生、课程，每个学生可以选修多门课程， 同样每个课程也可以被多门学生选修
在日常建模过程中
“实体”用矩形表示：
“关系”用菱形表示：
“属性”用椭圆形表示：
所以ER实体关系模型也称作E-R关系图
针对商品入库，ER图构建
1.抽象出实体
2.梳理实体间的关系
3.梳理实体属性、关系属性构建ER图
4.商品、货位
5.一个货位能存储多个商品，一个商品仅能放置在一个货位
6.商品：ID、名称、颜色、品类。。。货位：位置、容量、存储条件。。。入库关系：库存
?案例
场景：课程管理系统
该系统主要用来管理某校教师、学生、课程，其中包括课程选修、考试、教师授课、学生班级管理功能，现需要完成数据库逻辑模型设计
1，抽象出主体
2，梳理主体之间的关系
3，梳理主体的属性
4，画出E-R关系图
应用场景
ER模型是数据库设计的理论基础，当前几乎所有的OLTP系统设计都采用ER模型建模的方式
Bill Inom提出的数仓理论，推荐采用ER关系模型进行建模
BI架构提出分层架构，数仓底层ods、dwd也多采用ER关系模型就行设计
维度模型
Ralph Kimball推崇数据集市的集合为数据仓库，同时也提出了对数据集市的维度建模，将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。
事实表
在ER模型中抽象出了有实体、关系、属性三种类别，在现实世界中，每一个操作型事件，基本都是发生在实体之间的，伴随着这种操作事件的发生，
会产生可度量的值，而这个过程就产生了一个事实表，存储了每一个可度量的事件。数据仓库建模理论
电商场景：一次购买事件，涉及主体包括客户、商品、商家，产生的可度量值包括商品数量、金额、件数等