基于大数据的数据仓库-数据仓库建模基本理论.pdf
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2022-12-24
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基于⼤数据的数据仓库-数据仓库建模基本理论
（内容整理⾃⽹络学习视频）
⼀、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。
所以，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。
⼆、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。
例如下⾯这张表：
IDID 商品商品 商家ID商家ID ⽤户ID⽤户ID
1 4件⽑⾐ B0001 U00001
“商品”字段就不是原⼦性的，可以分割成“4件”和“⽑⾐”。
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，也就是不存在局部依赖。
例如下⾯这张表：
学⽣ID学⽣ID 所属系所属系 系主任系主任 所修课程所修课程 分数分数
S001 物理系 张三 C001 90
S001 物理系 张三 C002 100
主键ID为“学⽣ID，所修课程”，但是字段“所属系”只依赖于“学⽣ID”，不符合2NF。
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，也就是不存在传递依赖。
例如下⾯这张表：
订单ID订单ID 商品ID商品ID 商品颜⾊商品颜⾊ 商家ID商家ID ⽤户ID⽤户ID
O00001 G0001 ⽩⾊ B0001 U00001
主键为“订单ID”，但是字段“商品颜⾊”依赖于“商品ID”，不符合3NF。
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