数据仓库模型建设规范
合理的数据模型可以优化数据存储和查询性能，降低数据处理和分析的成本。
数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外，它还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键。
物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基—层层建筑—封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免地要考虑数据库的物理设计。
数据仓库建模的设计目标是模型的稳定性、自适应性和可扩展性。为了做到这一点，必须坚持建模的相对独立性、业界先进性原则。数据仓库模型建设规范主要包括以下几个方面：
数据模型设计规范
数仓分层原则：
优秀的数仓体系需要清晰的数据分层结构，以确保数据层的稳定，并屏蔽对下游的影响。
分层架构应有助于数据血缘追踪、减少重复开发、简化复杂问题，并隔离业务侧数据质量问题对下游的影响。
常见的数仓分层包括：ODS源数据层、DWD明细数据层、DWS轻度汇总层、ADS应用层。
主题域划分原则：
数据仓库模型设计应遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。
应从业务的高度进行抽象概括，合理划分主题域。
数据模型设计原则：
数据模型设计需结合公司业务进行，通常基于维度建模理论。
应考虑数据模型的稳定性、可扩展性、易用性等因素。
数仓公共开发规范
层次调用规范：确保各数据层之间的调用关系清晰、有序。
数据类型规范：统一数据类型定义，提高数据质量和兼容性。
数据冗余规范：避免不必要的数据冗余，优化存储空间。
空值处理原则：明确空值的处理方式，确保数据的准确性和完整性。
指标定义规范：统一指标定义和计算方法，便于数据分析和决策支持。
数仓各层开发规范
ODS层设计规范：保持原始数据的完整性，不做过多处理。
DIM层设计规范：构建稳定的维度表，支持多维分析。
DWD层设计规范：对原始数据进行清洗、整合，形成明细数据层。
DWS层设计规范：进行轻度汇总，为上层应用提供数据支持。
数仓命名规范
ODS层的命名规范：明确、简洁地命名原始数据表。
DIM层的命名规范：维度表命名应体现其业务含义和维度属性。
DWD层的命名规范：明细数据表命名需反映数据内容和处理逻辑。
DWS层的命名规范：汇总表命名应简洁明了，便于理解和使用。
数据仓库建模是构建数据仓库的重要步骤，它涉及到数据的组织、存储和检索方式的设计，以确保数据能够得到高性能、低成本、高效率和高质量的使用。遵循以上规范有助于构建一个结构清晰、易于维护的数据仓库模型，从而更有效地支持企业的数据分析和决策需求。请注意，这些规范并非一成不变，应根据具体业务需求和技术发展趋势进行适时调整和优化。