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Kimball和Inmon建模方法之间的差异

Kimball和Inmon建模方法是数据仓库设计领域中两种常用的方法论。它们在数据仓库的结构、设计思想和实现过程上存在一些差异。

Kimball建模方法强调数据仓库的快速部署和迭代开发。它采用了维度建模的思想，将数据仓库设计为以事实表为核心，围绕事实表建立维度表，形成星型模型或雪花模型。这种模型结构简单、易于理解，可以快速响应业务需求的变化。Kimball建模方法注重业务过程的建模，通过事实表和维度表的关联关系，实现对业务过程的全面分析。

Inmon建模方法则更加注重数据一致性和数据集成。它采用了规范化的关系数据库模型，将数据仓库设计为一系列的规范化表。通过规范化的数据模型，Inmon建模方法可以实现数据的一致性和统一性，方便数据的集成和共享。Inmon建模方法注重数据架构的设计，强调数据仓库的可扩展性和长期维护性。

这两种建模方法各有优势和适用场景。Kimball建模方法适用于中小型数据仓库项目或需要快速迭代开发的场景，特别是对业务用户友好，能够快速满足业务需求。而Inmon建模方法适用于大型企业级数据仓库项目，特别是对数据一致性和数据集成要求较高的场景，能够满足企业级的数据管理需求。

在腾讯云的产品和服务中，与数据仓库相关的产品有云数据库DCDB、云数据库TDSQL、云数据库CynosDB等，它们都提供了高可用、高性能的数据库服务，适用于存储和管理数据仓库中的数据。此外，腾讯云还提供了大数据计算服务腾讯云DataWorks，用于数据集成和数据处理，可以与数据仓库结合使用，实现数据的全面管理和分析。

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数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比

数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。...Kimball的DW/BI架构，可以参考这篇文章 数据仓库(4)基于维度建模的KimBall架构。 独立数据集市架构，采用这种架构的数据仓库，数据以部门为基础来部署，不考虑企业级别的信息共享和集成。...Inmon架构与Kimball架构的差别之一就是，Inmon的数据仓库是规范化的，而Kimball架构是基于维度建模的星型模型。...图片在经典的理论认为，混合Inmon与Kimball架构是最好的方式。这种方法可以将数据规范化，然后通过维度建模，以一种比较简单的方式开发给分析人员。...所以KimBall是根据需求来确定需要开发ETL哪些数据。Inmon 模式从流程上看是自顶向下的，即从数据源到数据仓库再到数据集市的（先有数据仓库再有数据市场）一种瀑布流开发方法。

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维度模型数据仓库（二） —— 维度模型基础

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    一、两种建模思想 对于 Inmon 和 Kimball 两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难懂的文字，大家读完估计也不会收获太多，所以我根据自己的理解用通俗的语言提炼出最核心的概念...可以看出，在 Kimball 的维度建模中，不需要单独维护数据关系表，因为关系已经冗余在事实表和维度表中。...而范式建模就不会出现这个问题，因为在范式建模中强调的就是实体-关系模型，所以省份和城市之间一定存在归属关系的，不会出现省份和城市口径不一致的问题。 所以，范式建模能保证口径的一致性，而维度建模不能！...所以，互联网公司更多场景下趋向于使用 Kimball 维度-事实的设计反而可以更快地完成任务。 四、两种建模混合场景 通过以上几个小节我们已经理解了范式建模与维度建模的思想以及它们之间的异同，优缺点。...利用维度建模方法建设数据集市。

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    数据调研 业务调研，业务侧对齐，遵循关系型数据库建模方式，从概念模型（cdm）->逻辑模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析，设计和开发的过程。 ?...图片来源 Kimball《The Data Warehouse Toolkits，- 3rd Edition》 按照kimball大师经典建模四步骤：选择业务过程->声明粒度->确定维度->确定事实 进行维度建模...可建设统一数据质量告警中心从以下四个方面进行监控、预警和优化任务。 ? 元数据管理，关于数据的数据。可分为技术元数据和业务元数据。对于数仓开发和维护，模型血缘关系尤为重要。...数仓理念 从80年代到现在，数据仓库流派之争已趋于稳缓，比较经典的就是数仓大师Kimball的维度建模、数仓之父Inmon的范式(E-R)建模，另外还有Data Vault建模、Anchor模型等。...Kimball Data Warehouse Architecture： ? Inmon Data Warehouse Architecture： ?

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    维度建模方法论

    2.1、Kimball模式 Kimball 模式从流程上看是是自顶向下的，即从数据集市到数据仓库再到数据源(先有数据集市再有数据仓库)的一种敏捷开发方法。...对于Kimball模式，数据源每每是给定的若干个数据库表，数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂，须要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构，再放入数据集市中方便下一步的BI与决策支持...2.2、Inmon模式 Inmon 模式从流程上看是自底向上的，即从数据源到数据仓库再到数据集市的（先有数据仓库再有数据市场）一种瀑布流开发方法。对于Inmon模式，数据源每每是异构的。...在Inmon模式中，并不强调事实表和维度表的概念，由于数据源变化的可能性较大，须要更增强调数据的清洗工作，从中抽取实体-关系。immon是将整个数据仓库规划好，统一按照范式建模进行开发。...参考：深入对比数据仓库模式：Kimball vs Inmon 三、维度建模步骤 3.1、设计企业服务总线 需要调查业务过程以及业务过程所涉及的公共维度。

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    最近在一个Kotlin群里，看到大家在讨论一个问题，是关于 == 和 === 的问题，看官方文档解释的意思大概是这样子的 两个等号== == 两个等号意思与Java中的 equals 意思一样，就比如...我们看加了问号，值小的情况： ? 输入图片说明 看到这里可以看到有点不一样了，我们重点看一下标记出来的部分，这个看名字的意思应该就是 equals 的意思。 我们再看加了问号，值大的情况： ?...可选值的时候，就当成Java基本数据类型进行比较 而Java基本数据类型比较的话，地址与值都是相等的，为了节省这个比较地址的开销， kotlin直接编译成JVM执行的 == 的意思， 而当你加了问号...这个可能就与JVM的机制有关系了，【据说在JVM里面有一个常量池，如果是这个值存在于这个常量池里，那么jvm会直接拿常量池里的对象进行替换。所以你值小的时候得到的结果是相等的】。...对Kotlin感兴趣的可以加我的群：559259945 ---- 追加 群里老司机跟我说了，是JVM虚拟机的的优化，范围 -128 到 127之间有缓存 ? 输入图片说明

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    建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill...Inmon所提出。...区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。...建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。...数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。

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    数仓基础（二）：数据仓库建模概述

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