ER建模
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ER模型
其建模本质是是从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。
3NF - OLAP vs OLTP
OLAP中的3NF与OLTP系统中的3NF的区别在于，它是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。
建模步骤
高层模型：一个高度抽象的模型，描述主要的主题以及主题间的关系，用于描述企业的业务总体概况。
中层模型：在高层模型的基础上，细化主题的数据项。
物理模型（也叫底层模型）：在中层模型的基础上，考虑物理存储，同时基于性能和平台特点进行物理属性的设计，也可能做一些表的合并、分区的设计等。
02 维度建模规范
下面以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵、划分和定义数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。整体遵循下面的建模规范。1、概念层次
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2、概念解读
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业务板块业务板块是逻辑空间的定义，是基于业务特征划分的命名空间
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数据域
指面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合。其中，业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件。在业务过程之下，可以定义指标；维度是指度量的环境，如买家下单事件，买家是维度。为保障整个体系的生命力，数据域是需要抽象提炼，并且长期维护和更新的，但不轻易变动。在划分数据域时，既能涵盖当前所有的业务需求，又能在新业务进入时无影响地被包含进已有的数据域中和扩展新的数据域。
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业务过程
指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程。请注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件，通俗地讲，业务过程就是企业活动中的事件。
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时间周期
用来明确数据统计的时间范围或者时间点，如最近30天、自然周、截至当日等。
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修饰类型
是对修饰词的一种抽象划分。修饰类型从属于某个业务域，如日志域的访问终端类型涵盖无线端、PC端等修饰词。
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修饰词
指除了统计维度以外指标的业务场景限定抽象。修饰词隶属于一种修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC端、无线端等。
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度量/原子指标
原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。
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维度
维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象。维度属于一个数据域，如地理维度（其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容）、时间维度（其中包括年、季、月、周、日等级别的内容）。
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维度属性
维度属性隶属于一个维度，如地理维度里面的国家名称、国家ID、省份名称等都属于维度属性。
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派生指标
派生指标＝一个原子指标＋多个修饰词（可选）＋时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。如原子指标：支付金额，最近l天海外买家支付金额则为派生指标（最近l天为时间周期，海外为修饰词，买家作为维度，而不作为修饰词）
将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数据关联和事物描述，这种对数据的抽象建模通常被称为E-R实体关系模型。
数据仓库之父 Bill Inmon 提出的建模方法，从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship）模型来描述企业业务，满足3NF。
数据仓库的3NF与OLTP系统中的3NF的区别在于，它是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体的业务流程。
采用 E-R模型建设数据仓库模型的出发点是整合数据，对各个系统的数据以整个企业角度按主题进行相似的组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。
作为一种标准的数据建模方案，它的实施周期非常长，一致性和扩展性比较好，能经得起时间的考验。但是随着企业数据的高速增长、复杂化，数仓如果全部使用E-R模型进行建模就显得越来越不适合现代化复杂、多变的业务组织，因此一般只有在数仓底层ODS、DWD会采用E-R关系模型进行设计。
E-R建模步骤分为三个阶段：
- 高层模型：一个高度抽象的模型，描述主要的主题以及主题间的关系，用于描述企业的业务总体概况。
- 中层模型：在高层模型的基础上，细化主题的数据项。
- 物理模型（底层模型）：在中层模型的基础上，考虑物理存储，同时基于性能和平台特点进行物理属性的设计，也可能做一些表的合并、分区的设计等。
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E-R模型在实践中最典型的代表是 Teradata 公司基于金融业务发布的 FS-LDM (Financial Services Logical Data Model ），它通过对金融业务的高度抽象和总结，将金融业务划分为10大主题，企业基于此模型适当调整和扩展就能快速实施落地。
