1. 数据建模
数据建模是将现实世界的业务需求转换为结构化的数据模型的过程，目的是为数据存储，管理和分析提供蓝图。以下是数据建模的核心步骤和关键要点：
1. 需求分析(明确目标)
- 确定业务目标
- 与业务方深入沟通，明确模型用途(如交易分析，用户画像，风控等)。
- 案例：电商场景需要明确是优化推荐系统还是库存管理。
- 识别数据源与范围
- 确定数据来源(数据库，API，日志文件等)及时间范围。
- 检查数据质量(缺失值，异常值，一致性)。
2. 概念模型(抽象业务实体)
- 实体关系图(ER Diagram)
- 识别核心实体(如用户，订单，商品)及关系(一对多，多对多)。
- 工具推荐：Lucidchart，Draw.io
- 定义业务规则
- 约束条件：如订单金额不可为负，用户注册需唯一邮箱。
3. 逻辑模型(结构化设计)
- 选择建模范式
- 关系型模型：规范化设计(3NF范式)，减少冗余。
- 维度模型：星型/雪花模型(适用OLAP，如数仓中的事实表和维度表)。
- 属性定义
- 数据类型：int，decimal，vachar，时间戳等
- 主键和外键：确保数据关联完整性。
4. 物理模型(技术实现)
- 数据库选型与优化
- OLTP场景：MySQL，PostgreSQL(高事务处理)。
- 大数据场景：HBase，Cassandra(分布式存储)。
- 性能调优：
- 索引策略：对高频查询字段(如用户ID)建立索引。
- 分区与分表：按时间或低于拆分大表(如日志数据按月分区)。
5. 验证与迭代
- 模型测试
- 使用真实数据子集验证模型是否满查询性能和数据一致性。
- 检查约束和触发器的有效性(如外键级联删除)。
- 持续优化
- 监控查询性能：通过EXPLAIN分析SQL执行计划。
- 根据业务变化调整模型(如新增用户行为字段)。
6. 工具与技巧
- 自动化工具：SQLAlchemy(ORM框架)，dbt(数据转换工具)。
- 版本控制：使用Git管理模型变更历史。
- 文档化：用Markdown或Confluence记录模型设计决策。
常见问题与解决
- 数据冗余vs一致性：在OLAP中允许适度冗余提升查询速度。
- 多对多关系：通过中间表解决(如用户-角色关联表)
- 时态i数据处理：添加时间戳字段或使用Slowly Changing Dimension(SCD) 类型2。
