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数据仓库建模：打造高可用的数仓体系

📚 共计 30 章节

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数据仓库概述

什么是数据仓库、数据仓库与数据库的区别、数据仓库的核心特征（面向主题、集成、非易失、随时间变化）。

基础核心概念

数仓体系架构

经典三层架构（ODS、DW、DM）、ETL与ELT的区别、Lambda架构与Kappa架构。

架构设计模式

维度建模基础

星型模型与雪花模型、事实表与维度表、缓慢变化维（SCD Type 1/2/3）。

数据分层设计

ODS层设计原则、DWD层（明细层）设计、DWS层（汇总层）设计、ADS层（应用层）设计。

事实表设计

事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表、无事实的事实表。

事实表建模

维度表设计

维度表设计原则、退化维度、角色扮演维度、维度表的高级设计（桥接表、多值维度）。

维度表高级

数据建模方法论

Kimball维度建模、Inmon企业信息工厂、Data Vault建模、Anchor建模。

方法论流派

数据仓库建模工具

PowerDesigner、ERwin、PDMan、dbt（Data Build Tool）建模实践。

数据仓库命名规范

表命名规范、字段命名规范、ETL脚本命名规范、统一词根与缩写。

规范标准化

数据质量与治理

数据质量维度（完整性、准确性、一致性）、数据血缘、元数据管理。

ETL设计与开发

ETL架构设计、增量抽取策略（CDC）、全量抽取策略、数据清洗与转换。

数据仓库性能优化

分区表设计、分桶策略、索引优化、物化视图、查询优化技巧。

实时数仓建设

实时数仓架构、Flink + Kafka实时ETL、实时维度表关联、实时指标计算。

数据仓库安全

数据脱敏、数据加密、访问控制（RBAC）、审计日志。

数据仓库运维

任务调度（Airflow/DolphinScheduler）、监控告警、数据备份与恢复。

数据仓库与大数据生态

Hive数仓、Spark SQL数仓、ClickHouse数仓、Doris数仓。

大数据引擎

数据仓库与云原生

AWS Redshift、Google BigQuery、阿里云MaxCompute、Snowflake。

云原生数仓

数据仓库建模实战（电商）

电商业务分析、电商数仓分层设计、电商维度建模案例。

数据仓库建模实战（金融）

金融业务分析、风控数仓设计、交易事实表设计。

数据仓库建模实战（教育）

在线教育业务分析、用户行为数仓设计、课程维度建模。

数据仓库建模实战（物流）

物流业务分析、运单事实表设计、时效维度建模。

数据仓库建模实战（游戏）

游戏业务分析、玩家行为数仓、充值事实表设计。

数据仓库建模实战（医疗）

医疗业务分析、患者维度建模、诊疗事实表设计。

数据仓库建模实战（社交）

社交业务分析、用户关系维度建模、消息事实表设计。

数据仓库建模实战（物联网）

IoT业务分析、设备维度建模、传感器事实表设计。

数据仓库建模实战（广告）

广告业务分析、广告曝光事实表、点击转化维度建模。

数据仓库建模实战（内容平台）

内容业务分析、内容维度建模、用户行为事实表设计。

数据仓库建模实战（供应链）

供应链业务分析、库存维度建模、采购事实表设计。

实战供应链

数据仓库建模实战（HR）

HR业务分析、员工维度建模、考勤事实表设计。

数据仓库未来趋势

数据湖仓一体化、Data Mesh、AI辅助建模、数据编织（Data Fabric）。