数据仓库建模是数据仓库设计的关键步骤，它旨在创建一个高效、可理解且易于维护的数据存储结构。本笔记主要涵盖了高质量数据建模的基本流程、关键概念以及实用技巧，旨在帮助读者掌握这一领域的核心知识。
我们要理解概念建模。概念建模是数据建模的起点，它旨在捕捉业务领域的本质特征，抽象出业务实体和它们之间的关系。小贴士包括关注业务过程、定义清晰的实体和业务规则，并确保模型能够反映业务决策者的需求。概念模型的交付产品通常是ER（实体关系）图，其中包含了业务实体、它们的属性以及相互关系。
接下来是逻辑建模，它是将概念模型转化为数据库可以理解和实现的形式。在这个阶段，我们需要考虑更具体的数据类型、索引和约束。逻辑模型小贴士包括对规范化原则的理解，例如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF），以及在必要时适当反规范化以优化查询性能。逻辑模型通常表现为关系表的表示，用以指导数据库的实际创建。
物理建模是建模过程的最后一步，它关注如何在特定数据库管理系统中实现逻辑模型。这涉及到选择合适的数据类型、分区策略、索引设计等技术细节，以确保数据仓库能提供高性能的数据访问。物理建模的成功在于平衡存储效率和查询速度。
那么，如何进行高质量数据建模呢？高质量的数据建模需要遵循一系列原则：明确业务需求、深入理解业务领域、保持模型简洁、避免过度复杂化，同时要考虑到未来可能的变化。此外，良好的文档记录和团队沟通至关重要，确保所有参与者对模型有共同的理解。
实体是数据建模中的核心元素，它们代表了业务中的对象或概念。按照含义分类，我们可以使用5W1H（Who, What, Where, When, Why, How）来识别和定义实体，这种方式有助于确保模型的完整性。IBM提出的实体分类方法则强调实体的业务功能和它们在业务流程中的角色。另一种分类方式是按照Pattern，这适用于识别具有相似属性和关系的实体集合。
属性是描述实体特性的元素，它们可以按照内容、特性以及取值域进行分类。内容分类可能包括数值、文本、日期等；特性如是否为主键、是否允许为空等；取值域则定义了属性可能的合法值范围，有助于保证数据的准确性和一致性。
数据仓库建模是一门综合了业务理解、数据库理论和技术实践的学科。通过深入学习和实践这些笔记中的知识点，读者可以提升自己的数据建模能力，为构建高效、可靠的数据仓库打下坚实基础。
