数仓必备概念
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数据仓库
三范式建模
维度建模
数据仓库
是一个面向主题的（Subject）、集成的（Integrated）、非易失（Non-Volatile）、时变性（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Support System)
| 概念 | 解释 | 备注 |
| 主题 | 在较高层次上将企业信息系统中数据进行综合、归类分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。 面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联系 | |
| 主题域 | 对某个主题进行分析后确定的主题的边界。比如，对于餐饮公司管理层需要分析的主题一般包括供应商主题、商品主题、客户主题等。其中商品主题的内容包括记录超市商品的采购情况、商品的销售情况和商品的存储情况；客户主题包括的内容可能有客户购买商品的情况； | |
| 基础主题 | 数仓按实体进行综合、归类，每一个主题基本对应一个或多个核心实体，并对其进行完整并且一致的描述，刻画其所涉及的企业各项数据。主题间数据是高度解耦的 | |
| 分析主题 | 数仓中根据实际的分析主体对数据综合、归类分析利用的集合。一个分析主题一般是对某一分析主体的高度汇总的数据集合，可以多个基础主题的数据聚集而成，如 “客户分析主题” | |
| 集成 | 数据进入数仓进行转换、重新格式化、重新排列以及汇总等操作，结果是只要是存在与数据仓库中的数据就具有企业的单一物理映像 | |
| 非易失 | 数仓的数据通常以批量方式载入与访问，但一般不进行数据更新，以静态快照的格式进行装载。当产生后继变化时，一个新的快照记录就会写入数仓，这样数仓就保持了数据的历史状况 | |
| 时变性 | 数仓中的每个数据单元在某一时间是准确的，数仓的数据是反映历史变化的 | |
| OLTP | OLTP 系统主要用来记录某类业务事件的发生，数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功，像公司常见的业务系统如ERP，CRM，OA等系统都属于OLTP。 | |
| OLAP | 联机分析处理。OLAP 系统主要为公司做决策提供支持，当数据积累到一定的程度，需要对过去发生的事情做总结分析，并从中获取信息 |
三范式建模
业界一般叫实体关系模型，是指提炼业务，归纳并设计对应的实体—关系模型的过程。ER建模最终输出的结果为实体关系图（ERD-Entity Relationship Diagram），ERD有三个基本元素，分别是：实体、属性、联系。
| 概念 | 解释 | 备注 |
| 实体 | 一般认为，客观上可以相互区分的事物，实体可以是具体的人或物，也可以是抽象的概念与特质。关键在于一个实体能否与另一个实体相互区分。 | |
| 属性 | 属性是依托于实体存在的，如商家是一个实体，属性包括：地址，经纬度，经营品类等 | |
| 联系 | 联系也称关系，实体内部的关系或者是实体与实体之间的关系。实体内部的关系（实体各属性之间的联系）；实体之间的关系（不同实体间的联系） | |
| 一般性约束 | 实体-联系数据模型中的联系型，存在3种一般性约束：一对一约束（联系）、一对多约束（联系）和多对多约束（联系），它们用来描述实体集之间的数量约束。在约束中可以分为强制参与 或 选择参与。 |
维度建模
由于这块的概念网上比较多，大家自行百度即可，有几个关键的几个地方需要牢牢掌握，如常问的星型模型，雪花模型，事实表分哪几种，等
部分概念：
事实：表示某个业务度量。
不可加事实：如价格。
半可加事实：部分维度下不可加，如余额不可以按照时间累加。
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