数据仓库建模的两种套路：Inmon范式建模与Kimball维度建模

2023-08-06 20:53:36

数据仓库建模：Inmon范式建模与Kimball维度建模的比较

数据仓库是企业宝贵的资产，通过整合来自多个来源的数据来支持决策制定和分析。数据仓库的构建离不开适当的数据仓库建模，这涉及将原始数据组织和转换为面向主题的结构。业界最流行的两种数据仓库建模方法是Inmon范式建模 和Kimball维度建模 。本文将深入探讨这两种方法的细微差别，帮助您根据特定的业务需求做出明智的选择。

Inmon范式建模：自顶向下的数据一致性

Inmon范式建模采用自顶向下的方法，从广泛的业务需求开始，强调数据的一致性和完整性。其建模过程包括：

定义业务需求： 确定数据仓库旨在解决的关键业务问题和数据需求。
建立概念模型： 创建数据仓库中实体和属性的抽象表示。
建立逻辑模型： 将概念模型转化为更具体的表结构和字段。
建立物理模型： 指定表存储结构和索引，以优化查询性能。

Inmon范式建模的优势在于它提供了高度一致且完整的数据，这对于维护数据完整性至关重要。然而，这种方法的复杂性和灵活性较低，建模过程可能需要大量时间和精力。

Kimball维度建模：自底向上的数据可查询性

Kimball维度建模采取自底向上的方法，从业务中最基本的粒度事实数据开始，并向上建立维度层次结构。它注重数据的可查询性和易用性，建模步骤如下：

识别事实表： 包含业务活动的关键度量和事实数据。
识别维度表： 提供事实表中事实数据的附加信息和上下文。
建立星型模型或雪花模型： 将事实表与维度表连接起来，形成星型或雪花状结构。

Kimball维度建模的优点在于易于查询和理解，这使得业务用户可以轻松探索和分析数据。然而，这种方法通常会导致数据一致性和完整性较低。

Inmon范式建模与Kimball维度建模的对比

特征	Inmon范式建模	Kimball维度建模
建模方向	自顶向下	自底向上
强调	一致性和完整性	可查询性和易用性
建模过程	复杂	简单
灵活性	低	高
数据一致性和完整性	高	低
数据可查询性和易用性	低	高
适用场景	数据一致性和完整性要求高的场景	数据可查询性和易用性要求高的场景

选择合适的方法

Inmon范式建模和Kimball维度建模各有优缺点，选择合适的建模方法取决于特定业务需求。对于高度重视数据一致性和完整性的场景，Inmon范式建模可能是更好的选择。对于需要快速访问和轻松分析数据的场景，Kimball维度建模更适合。

代码示例：Inmon范式建模

CREATE TABLE customer (
  customer_id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  address VARCHAR(255),
  city VARCHAR(255),
  state VARCHAR(2),
  zip_code VARCHAR(10),
  PRIMARY KEY (customer_id)
);

代码示例：Kimball维度建模

CREATE TABLE fact_sales (
  sale_id INT NOT NULL,
  customer_id INT NOT NULL,
  product_id INT NOT NULL,
  quantity INT NOT NULL,
  sale_date DATE NOT NULL,
  PRIMARY KEY (sale_id)
);

CREATE TABLE dim_customer (
  customer_id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  address VARCHAR(255),
  city VARCHAR(255),
  state VARCHAR(2),
  zip_code VARCHAR(10),
  PRIMARY KEY (customer_id)
);

CREATE TABLE dim_product (
  product_id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  category VARCHAR(255),
  PRIMARY KEY (product_id)
);