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先介绍一下，什么是数据模型？

数据模型是现实数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。

一个模型可能对数据集a比较合适，但是对数据集b就不合适。

这里的合适可以用两个含糊的条件来判断：模型能达到你预期的效果。耗用的计算资源较小。但无论如何，评价一个模型如何，一定要结合使用场景的。

数据建模种类

1、关系建模（3nf）

定义：通过实体关系(e-r)体现企业经营活动的业务要素和业务规则，通过满足 3nf 设计消除数据冗余。

优点：模型稳定、灵活、扩展性强

缺点：-一定数据访问的便利性和业务的可理解性

适用性：适用基础数据的组织和管理(ods层)

应用行业：非互联网行业，如传统金融、证券行业、电信行业、零售、航空等

3nf表间关系：1-1；n-1；1-n；n-n；

数据库的设计：从事物出发、减少冗余；

数据的仓库：从分析出发

维度建模

1、维度和指标的概念

按照维度表、事实表构建数据模型，通过指标评价企业经营活动。

维度一般包括：地区、时间、部门、产品等等。

指标一般包括：销售数量、销售金额、平均销售金额等等。

2、星型模型

星型模是一种-的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。这也是我们在使用 hive 时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过 join 来组合数据，相对来说对olap 的分析比较方便。