谈笑间学会数仓——大数据建模过程首先，让我们了解大数据建模需要遵循什么样的原则。 首先列举一下
建模原则高凝聚和低编辑
将业务相近或相关、粒度相同的数据设计为逻辑或物理模型。 将大概率同时访问的数据汇总起来，将低概率同时访问的数据分开保存。
分离核心模型和扩展模型
构建核心模型和扩展模型体系。 核心模型中的宇段支持常用核心业务，扩展模型中的字段支持个性化或少量应用需求，避免扩展模型的宇段过度侵入核心模型，破坏核心模型结构的简洁性和可维护性。
公共处理的逻辑下沉与单一
越是底层的公共处理逻辑，越应该在数据调度依赖的基础上进行封装和实现，不能将公共处理逻辑暴露在APP应用层中进行实现，也不能同时存在多个公共逻辑。
成本与性能之间的平衡
适当的数据冗馀可以换取查询和刷新的性能，而过度的冗馀和数据复制是不可取的。
可回滚数据
不改变处理逻辑、不修改代码重新运行任务不会改变结果
一致性
字段的命名和定义必须匹配
名字清晰可以理解
表的命名必须明确、一致，表名必须由使用方便的人理解
声明理解了原则后，接下来就是建模了。 那么，具体步骤怎么办呢？
以建模流程和分步分析的分割，例如电商订购的业务流程为例，每个用户或会员提交一个购物订单，对应于业务系统基础的数据库，即一个/多个记录。
分析从几个方面如下进行
业务流程是什么？ 粒度是什么？ 维度是什么？ 事实/度量？
业务流程：客户订单
粒度：每次交易的订单(分割为个别商品) ) ) ) )。
维度：地区、渠道、年龄、性别、商品类别等(可分析角度) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
事实/度量：订单金额、数量等(用于分析的数据) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
建模步骤1、整理业务需求考虑数据实现
在开始建模之前，首先要了解具体的业务需求，然后想做什么？ 我需要用哪个数据做？ 这意味着基础业务系统、数据源和数据表的实际情况。 通过与用户交流、查看现有模型数据的情况，明确了解其基于关键指标、竞争性业务问题，确定需求和目标，并根据实际情况确定建议的可行性和数据的可行性(大多数企业都重视数据安全)
2、选择业务流程
业务流程是组织完成的操作型活动。 业务流程时间创建或检索性能度量，并将其转换为事实表中的事实。 大多数事实表都是某个业务流程的结果。 过程的选择非常重要。 因为流程定义了特定的设计目标和粒度、维度、事实的定义。
3、声明粒度
声明粒度是维度设计的重要步骤。 粒度用于确定事实表中的行表示什么。 每个候选维或数值必须与定义的粒度匹配，因此必须在选择维或数值之前声明粒度。 从特定业务流程检索数据时，原子粒度是最低级别的粒度。 由于原子级粒度数据可以经受意外的用户查询，因此强烈建议从关注原子级粒度数据开始设计。
4、确认维度
维度提供了与某个业务流程的事件相关联的’谁、什么、哪里、何时、为什么、如何’等背景。 维表包含分析APP应用程序所需的说明性属性，用于筛选和分类事实。 通过仔细了解事实表的粒度，可以区分所有可能存在的维。
5、事实的确认
事实上，来自业务流程的事件的度量基本上由数据值表示。 事实表对应于物理上可观察的事件，因为事实表行与以事实表粒度描述的测量事件之间存在一对一关系。 事实表内，所有事实只允许与声明的粒度一致。
6、配置方式
选择维模型的着陆方法。 您既可以选择星型模型、放置在关系数据库中的事实表，也可以选择通过主键关联的维表。 也可以选择多维模型并在多维数据库中着陆。
建模涉及名词
数据域是业务流程或维的抽象集合，用于业务分析。 通过划分数据域，可以在新业务进入时不受影响地将其包括在现有数据域中，或扩展新的数据域，同时覆盖当前的所有业务需求。
业务流程是指企业的业务活动，以下列表、付款、退款均为业务流程： 请注意，业务流程是不可分割的行为事件。 通俗地说，业务流程是企业活动中的事件。
持续时间用于明确数据统计的时间范围或时间点，如过去30天、自然周或当天。
修饰型是对修饰语的抽象划分，取决于某个业务域。
修饰语是指统计维以外指标的业务场景限定抽象。 修饰语属于一种修饰型。
测量/原子指标原子指标和测量含义相同，基于某个业务事件行为的测量是业务定义中不可分割的指标，具有支付金额等明确业务含义的名词。
维是反映一种业务属性的度量环境，这些属性的集合构成一个维，也称为实体对象。 维属于包含地理维、国家、地区、省和城市级内容的数据域，以及包含时间维、年、季度、月、周和日级内容的数据域。
维属性维属性属于地理维中的维，如国家名称、国家ID和省名称。
派生指标=一个原子指标多个修饰语(可选)期间。 可以理解
对原子指标业务统计范围的圈定。
小结
事实表和维度表设计，请参考下面链接，在此就不多bb了。
维度表：https://blog.csdn.net/MrZhangBaby/article/details/108801873
事实表：
https://blog.csdn.net/MrZhangBaby/article/details/108096179
https://blog.csdn.net/MrZhangBaby/article/details/108342505