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  • 常见的数据模型有哪些
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    2021-05-13 07:14:31

    数据模型(Data Model)是;
    数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
    1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
    2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
    3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。

    优点: 存取方便且速度快 结构清晰,容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便

    缺陷: 结构呆板,缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边) 不适合于拓扑空间数据的组织

    网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式

    优点: 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷: 网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大 数据的修改不方便(指针必须修改)

    关系数据库模型 是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法
    优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便
    缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足

    目前最常用的三种数据模型为层次模型、网状模型和关系模型。

    一、层次模型

    层次模型将数据组织成一对多关系的结构,层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。

    层次模型发展最早,它以树结构为基本结构,典型代表是IMS模型。

    优点是存取方便且速度快;结构清晰,容易理解;数据修改和数据库扩展容易实现;检索关键属性十分方便。

    二、网状模型

    网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式。

    网状数据模型通过网状结构表示数据间联系,开发较早且有一定优点,目前使用仍较多,典型代表是 DBTG模型。

    优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。

    三、关系模型

    关系模型以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

    优点在于结构特别灵活,概念单一,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求;能搜索、组合和比较不同类型的数据;增加和删除数据非常方便。

    扩展资料:

    数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

    1、概念模型(Conceptual Data Model),是一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是数据库的设计人员在设计的初始阶段。

    2、逻辑模型(Logical Data Model),是一种面向数据库系统的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型。

    3、物理模型(Physical Data Model),是一种面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关。

    更多相关内容
  • 2.1 维度模型 2.1.1 星型模型 2.1.2 雪花模型 2.1.3星座模型 2.2 范式模型 2.3 Data Vault模型 2.4 Anchor模型

    目录

    写在前面

    一、为什么要进行数据仓库建模?

    二、四种常见模型

    2.1 维度模型

    2.1.1 星型模型

    2.1.2 雪花模型

    2.1.3 星座模型

    2.2 范式模型

    2.3 Data Vault模型

    2.4 Anchor模型

    三 数据模型的评价标准

    小编有话


    写在前面

    大数据时代,维度建模已成为各大厂的主流方式。

    维度建模从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析,可以直观的反应业务模型中的业务问题,需要大量的数据预处理、数据冗余,有较好的大规模复杂查询的响应性能。

    系列文章详见「数仓系列文章- 传送门

    一、为什么要进行数据仓库建模?

    • 性能:良好的模型能帮我们快速查询需要的数据,减少数据的IO吞吐
    • 成本:减少数据冗余、计算结果复用、从而降低存储和计算成本
    • 效率:改善用户使用数据的体验,提高使用数据的效率
    • 改善统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可能性

    二、四种常见模型

    2.1 维度模型

    维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。

    Kimball老爷爷维度建模四个步骤:

    选择业务处理过程 > 定义粒度 > 选择维度 > 确定事实

    2.1.1 星型模型

    星型模型主要是维表和事实表,以事实表为中心,所有维度直接关联在事实表上,呈星型分布。

    2.1.2 雪花模型

    雪花模型,在星型模型的基础上,维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高,性能方面也较差,所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓,减少join就是减少shuffle,性能差距会很大。

    星型模型可以理解为,一个事实表关联多个维度表,雪花模型可以理解为一个事实表关联多个维度表,维度表再关联维度表。

    2.1.3 星座模型

    星座模型,是对星型模型的扩展延伸,多张事实表共享维度表。

    星座模型是很多数据仓库的常态,因为很多数据仓库都是多个事实表的。所以星座模型只反映是否有多个事实表,他们之间是否共享一些维度表。

    2.2 范式模型

    即实体关系(ER)模型,数据仓库之父Immon提出的,从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF。此建模方法,对建模人员的能力要求非常高。

    特点:设计思路自上而下,适合上游基础数据存储,同一份数据只存储一份,没有数据冗余,方便解耦,易维护,缺点是开发周期一般比较长,维护成本高。

    详见:一篇文章搞懂数据仓库:三范式与反范式_不吃西红柿-CSDN博客_数据仓库三范式

    2.3 Data Vault模型

    DataVault由Hub(关键核心业务实体)、Link(关系)、Satellite(实体属性) 三部分组成 ,是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论,它是在ER关系模型上的衍生,同时设计的出发点也是为了实现数据的整合,并非为数据决策分析直接使用。

    2.4 Anchor模型

    高度可扩展的模型,所有的扩展只是添加而不是修改,因此它将模型规范到6NF,基本变成了K-V结构模型。企业很少使用。

    三 数据模型的评价标准

    数据模型建设的怎么样,极度依赖规范设计,如果代码风格是千人千面,那么恐怕半年下来,业务系统就没法看了。没有什么比数据系统更看重法制,规范体系不仅能保障数据建设的一致性,也能够应对业务交接的情况,更能够为自动化奠定基础。

    1. 业务过程清晰:ODS就是原始信息,不修改;DWD面向基础业务过程;DIM描述维度信息;DWS针对最小场景做指标计算;ADS也要分层,面向跨域的建设,和面向应用的建设;
    2. 指标可理解:按照一定业务事务过程进行业务划分,明细层粒度明确、历史数据可获取,汇总层维度和指标同名同义,能客观反映业务不同角度下的量化程度;
    3. 核心模型相对稳定:如果业务过程运行的比较久,过程相对固定,就要尽快下沉到公共层,形成可复用的核心模型;
    4. 高内聚低耦合:各主题内数据模型要业务高内聚,避免在一个模型耦合其他业务的指标,造成该模型主题不清晰和性价比低。

    小编有话

    • 在传统企业数仓中,业务相对稳定,以范式建模为主。 如电信、金融行业等
    • 在互联网公司,业务变化快,需求来来回回的改,计算和存储也不是问题,我们更关心快速便捷的响应业务需求,所以以维度建模为主流。

    数仓系列传送门:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/category_8871528.html

    展开全文
  • 一篇文章搞懂数据仓库:四种常见数据模型(维度模型、范式模型等) 不吃西红柿丶 2020-12-04 14:05:00 10860 收藏 60 分类专栏: 数据仓库 文章标签: 数据模型 范式模型 雪花模型 版权 数据仓库 专栏收录该内容 ...

    一篇文章搞懂数据仓库:四种常见数据模型(维度模型、范式模型等)

    不吃西红柿丶 2020-12-04 14:05:00  10860  收藏 60
    分类专栏: 数据仓库 文章标签: 数据模型 范式模型 雪花模型
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    数据仓库
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    一、为什么要进行数据仓库建模?

    二、四种常见模型

    2.1 维度模型

    2.1.1 星型模型

    2.1.2 雪花模型

    2.1.3 星座模型

    2.2 范式模型

    2.3 Data Vault模型

    2.4 Anchor模型

    三 数据模型的评价标准

    小编有话

    写在前面
    大数据时代,维度建模已成为各大厂的主流方式。

    维度建模从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析,可以直观的反应业务模型中的业务问题,需要大量的数据预处理、数据冗余,有较好的大规模复杂查询的响应性能。

    系列文章详见「数仓系列文章- 传送门」

    一、为什么要进行数据仓库建模?
    性能:良好的模型能帮我们快速查询需要的数据,减少数据的IO吞吐
    成本:减少数据冗余、计算结果复用、从而降低存储和计算成本
    效率:改善用户使用数据的体验,提高使用数据的效率
    改善统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可能性
    二、四种常见模型
    2.1 维度模型
    维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。

    Kimball老爷爷维度建模四个步骤:

    选择业务处理过程 > 定义粒度 > 选择维度 > 确定事实

    2.1.1 星型模型
    星型模型主要是维表和事实表,以事实表为中心,所有维度直接关联在事实表上,呈星型分布。

    2.1.2 雪花模型
    雪花模型,在星型模型的基础上,维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高,性能方面也较差,所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓,减少join就是减少shuffle,性能差距会很大。

    星型模型可以理解为,一个事实表关联多个维度表,雪花模型可以理解为一个事实表关联多个维度表,维度表再关联维度表。

    2.1.3 星座模型
    星座模型,是对星型模型的扩展延伸,多张事实表共享维度表。

    星座模型是很多数据仓库的常态,因为很多数据仓库都是多个事实表的。所以星座模型只反映是否有多个事实表,他们之间是否共享一些维度表。

    2.2 范式模型
    即实体关系(ER)模型,数据仓库之父Immon提出的,从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF。此建模方法,对建模人员的能力要求非常高。

    特点:设计思路自上而下,适合上游基础数据存储,同一份数据只存储一份,没有数据冗余,方便解耦,易维护,缺点是开发周期一般比较长,维护成本高。

    详见:https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89379482

    2.3 Data Vault模型
    DataVault由Hub(关键核心业务实体)、Link(关系)、Satellite(实体属性) 三部分组成 ,是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论,它是在ER关系模型上的衍生,同时设计的出发点也是为了实现数据的整合,并非为数据决策分析直接使用。

    2.4 Anchor模型
    高度可扩展的模型,所有的扩展只是添加而不是修改,因此它将模型规范到6NF,基本变成了K-V结构模型。企业很少使用。

    三 数据模型的评价标准
    数据模型建设的怎么样,极度依赖规范设计,如果代码风格是“千人千面”,那么恐怕半年下来,业务系统就没法看了。没有什么比“数据系统”更看重“法制”了,规范体系不仅能保障数据建设的一致性,也能够应对业务交接的情况,更能够为自动化奠定基础。

    业务过程清晰:ODS就是原始信息,不修改;DWD面向基础业务过程;DIM描述维度信息;DWS针对最小场景做指标计算;ADS也要分层,面向跨域的建设,和面向应用的建设;
    指标可理解:按照一定业务事务过程进行业务划分,明细层粒度明确、历史数据可获取,汇总层维度和指标同名同义,能客观反映业务不同角度下的量化程度;
    核心模型相对稳定:如果业务过程运行的比较久,过程相对固定,就要尽快下沉到公共层,形成可复用的核心模型;
    高内聚低耦合:各主题内数据模型要业务高内聚,避免在一个模型耦合其他业务的指标,造成该模型主题不清晰和性价比低。
    小编有话
    在传统企业数仓中,业务相对稳定,以范式建模为主。 如电信、金融行业等
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  • 常见数据分析模型很多,亿信华辰小编列出了八个常见模型供您参考。 八种常见数据分析模型 1.行为事件分析 行为事件分析方法,研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有...

    在进行数据分析时,那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前,首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容,将其细分为不同的数据指标以进行详细分析,最后得到所需的分析结果以及分析结论。常见的数据分析模型很多,亿信华辰小编列出了八个常见的模型供您参考。

    八种常见的数据分析模型

    1.行为事件分析

    行为事件分析方法,研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因,公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程,例如用户注册,浏览产品详细信息页面,成功的投资,现金提取等交互影响。

    在日常工作中,运营,市场,产品和数据分析师会根据实际工作条件来关注不同的事件指标。例如,在过去三个月中,哪个频道的用户注册数量最多?有什么趋势?每个时期的人均充值金额是多少?根据年龄分布,上周从北京购物的独立用户有多少?每天有多少次独立会议?在查看此类指标的过程中,行为事件分析起着重要作用。

    行为事件分析方法具有强大的过滤,分组和聚合功能,逻辑清晰,使用简单,已被广泛使用。行为事件分析方法通常经历事件定义和选择,深入分析,解释和结论的步骤。

    2.漏斗分析模型

    漏斗分析是一组过程分析,可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。

    漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作,例如流量监控和产品目标转化。例如,在产品服务平台中,实时用户从激活APP到支出开始,一般用户的购物路径是激活APP,注册帐户,进入实时空间,交互行为和礼物支出。漏斗可以显示每个阶段的转化率,通过比较漏斗各环节的相关数据,可以直观地发现和解释问题,从而找到优化方向。为了分析相对标准化的,具有较长时间和许多环节的业务流程,可以直观地找到并说明问题原因。

    3.留存分析模型

    留存分析是一种分析模型,用于分析用户的参与/活动级别,调查执行初始行为的用户执行后续行为的数量。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留率分析可以帮助回答以下问题:

    新客户是否完成了您对用户将来要做行为的期望?如付款单等;社交产品可以改善对新注册用户的指导流程,并希望提高注册后用户的参与度,如何进行验证?我想确定产品变更是否有效。例如,我添加了邀请朋友的功能。观察是否有人因为新功能使用了该产品几个月?关于保留分析,我写了一篇详细的介绍文章供您参考:通用数据分析模型的分析-保留分析。

    4.分布分析模型

    分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。它可以显示单个用户对产品的依赖程度,分析不同地区和不同时间段内客户购买的不同类型产品的数量,购买频率等,以帮助运营商了解当前客户状态和客户运营情况。如用户分配的订单数量(低于100元的、100-200元的,超过200元的等),购买次数(少于5倍的,5-10倍的,超过10倍的)等。

    分布分析模型的功能和价值:科学的分布分析模型根据时间,频率和事件指标支持用户进行条件筛选和数据统计。计算不同用户在一天/周/月中,有哪些自然的时间段(小时/天)执行了哪些操作、操作的次数等。

    5.点击分析模型

    用一种特殊的突出显示颜色形式用于显示页面或页面组区域(具有相同结构的页面,例如产品详细信息页面,官方网站博客等)中不同元素的点击密度的图表。包括元素被单击的次数,比例,被单击的用户列表以及按钮的当前和历史内容等因素。

    点击图片是点击分析方法的结果。点击分析具有高效,灵活,易于使用的分析过程和直观效果的特点。点击分析采用直观的设计思想和体系结构,简洁直观的操作方法,以视觉方式呈现访问者热衷的领域,并帮助运营商或管理人员评估网页设计的科学性。

    6.用户行为路径分析模型

    顾名思义,用户路径分析是指APP或网站中用户的访问行为路径。为了衡量网站优化或市场推广的有效性以及了解用户行为偏好,通常需要分析访问路径的转换数据。

    比如电商,购买者从登录网站/ APP到成功付款必须经历浏览主页,搜索商品,添加购物车,提交订单,支付订单等过程。用户的实际购买过程是相互交织和重复的过程。例如,在提交订单之后,用户可以返回主页以继续搜索产品,或者可以取消订单。每条路径都有不同的动机。与其他分析模型一起进行深入分析后,它可以快速找到用户的动机并将用户引导至最佳路径或所需路径。

    7.用户分群分析模型

    用户分群是指用户信息的标签划分。通过用户的历史行为路径,行为特征,偏好和其他属性,将具有相同属性的用户分为一组,并进行后续分析。通过渠道分析,可以看出用户在不同阶段的行为是不同的。例如,新用户的关注点在哪里?购买的用户何时会再次付款?由于组的特征不同,行为将有很大的不同,因此可以根据历史数据对用户进行划分,然后观察组的具体行为。这是用户分组的原则。

    8.属性分析模型

    属性分析模型就是根据用户自己的属性对用户进行分类和统计分析,例如查看注册期间用户数量的变化趋势或查看各省的用户分布。用户属性将涉及用户信息,例如姓名,年龄,家庭,婚姻状况,性别和最高学历;还有与产品相关的属性,例如用户所在省市,用户级别以及用户首次访问渠道的来源等。

    属性分析模型的价值是什么?

    打个比方,房屋的面积无法完全衡量其价值,还需要考虑房屋的位置,样式,学区和交通环境等相关属性。类似地,用户的各个维度的属性对于全面地测量用户的肖像是必不可少的。

    属性分析的主要价值是丰富用户肖像的维度,并使用户行为洞察的粒度更加详细。科学的属性分析方法可以使用“重复数”作为所有类型属性的分析指标,可以把“总和”、“均值”、“最大值”和“最小值”作为数值类型属性的分析指标;需要添加多个维度,如果没有维度,则无法显示图形。可以自定义数字类型的维度,这便于进行更详细的分析。

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