今日我们将进一步探讨数据仓库的核心部分——维度建模。
在数据仓库的领域中，我们之前曾概述过《数据仓库基础概述》，但那已是去年的文章了。今天，我们将深入探讨数据仓库中的维度建模，这是数仓领域的经典内容。
一、维度建模简介
维度建模是由数据仓库领域的专家Ralph Kimball所倡导的。他所著的《The DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling》（中文名《数据仓库工具箱》）是数据仓库工程领域最流行的建模指南。对于对此有兴趣的朋友，可以一读为快。
维度建模是以分析决策需求为出发点来构建模型，它所构建的数据模型服务于数据分析需求。它的主要目标就是更快速地完成数据分析，同时确保大规模复杂查询的响应性能。
二、维度建模基础
接下来，我们将介绍维度建模的一些基础知识，包括事实表、维度表、切片、钻取等概念。
（1）事实与事实表
事实表是保存大量业务度量数据的表，是数仓中最核心的表。事实表中的度量值通常被称为事实，最常用的事实包括数字类型的事实和可加类型的事实。事实表的粒度决定了数据仓库中数据的详细程度。
例如，服装销售明细表就是一张事实表，其中的销售金额、成本、利润等都是事实，也是我们需要分析的目标数据。
（2）维度与维度表
维度表是用户分析数据的窗口，如时间、地区、用户等。维度表中包含事实表中记录的特性，这些特性提供描述性信息或指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息。
例如，上图展示了五张维度表：时间维表、产品维表、地域维表、用户维表和支付维表。每张维度表对应现实世界中的一个对象或概念。
（3）粒度及其他概念
粒度指的是数据单位中保存数据的细化程度。为了方便深入分析，我们通常会使用最小粒度。比如订单表中，最小粒度就是一条订单的记录。
除了上述基础概念外，还有切片、切块与旋转以及钻取等分析技术。这些技术都是为了更好地从多角度、多层次对数据进行深入分析。
三、维度建模的三种模型
接下来，我们将讨论维度建模的三种具体模型：星型模型、雪花模型和星座模型。
（1）星型模型
星型模型表现为事实被维度所包围，且维度没有被新的表连接。这种模型结构简单，像星星一样触角没有延伸。
（2）雪花模型
雪花模型是有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上。这种模型更贴近业务需求，可以降低数据存储量以及改善查询性能。
（3）星座模型
星座模型是多个事实表共享维度表的情况。在实践当中，大部分情况都是多事实表的，这时就需要使用星座模型了。
四、相关实践技术
本部分将主要探讨事实表和维度表的相关内容，包括不同类型的事实表以及如何处理缓慢变化的维度。
(此处可以继续详细介绍不同类型的事实表和处理缓慢变化维度的三种方式)
关于维度建模的相关内容，今天就分享到这里。感谢朋友们的关注和支持，后续我们将继续分享更多关于数仓的内容。