数仓建模—数据模型

数据模型

所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。

数据模型也一样，只不过数据结构是针对特定问题的，而数据模型是针对特定业务的，然后多业务进行抽象，形成了行业特征，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM 有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而 NCR 有自己的 TS-LDM 模型。

因此，我们看到，不同的公司有自己针对某个行业的理解，因此会有不同的公司针对某个行业的模型。而对于不同的行业，同一个公司也会有不同的模型，这主要取决于不同行业的不同业务特点。

数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程

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