数仓中范式建模的第三范式

第三范式是指一个关系模式中的所有非主属性都不应该依赖于其他非主属性。在数据仓库中，第三范式建模可以减少数据冗余和提高数据的一致性，有利于数据的维护和管理。

在实际应用中，第三范式建模的过程可以遵循以下几个步骤：

1. 确定实体类型和属性：根据业务需求，确定需要建模的实体类型和属性。

2. 确定实体之间的关系：分析实体之间的关系，确定它们之间的联系，包括一对一、一对多、多对多等关系。

3. 消除重复数据：将重复的数据提取出来，建立一个新的实体类型，将原来的属性作为新实体的属性，使得每个实体类型都只包含唯一的数据。

4. 消除传递依赖：分析实体类型中的属性，消除传递依赖，使得一个关系模式中的所有非主属性都不依赖于其他非主属性。

5. 规范化处理：对实体类型进行规范化处理，将重复的属性提取出来，建立新的实体类型，使得每个实体类型都只包含必要的属性。

通过第三范式建模，可以有效地消除数据冗余和提高数据的一致性。但同时也需要注意，过度的范式化可能会导致查询速度变慢和数据复杂度提高，需要在实践中灵活应用。

相关问题

数仓建模中的范式建模和维度建模

数仓建模是一种基于数据的建模方法，用于分析大量数据并从中提取有用信息。在数仓建模中，有两种常见的建模方法：范式建模和维度建模。

范式建模是一种建模方法，用于将数据表示为一组规范化的关系，以便于数据的查询和分析。在范式建模中，数据表被视为一组关系，其中每一行都表示一个实体，每一列都表示一个属性。

维度建模是一种建模方法，用于将数据表示为一组维度和事实。在维度建模中，数据表被分成两个部分：维度表和事实表。维度表包含各种属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含实际数据值，如销售额、订单数量等。使用维度建模可以方便地查询和分析数据，因为它允许用户通过多种不同的维度来组合和分析数据。

纬度建模和范式建模的区别

维度建模和范式建模在数据建模中有一些区别。维度建模是面向分析场景而生的，它重点关注快速、灵活地解决分析需求，并提供大规模数据的快速响应性能。维度建模不需要完整地梳理企业业务流程和数据，实施周期根据主题边界而定，容易快速实现，适合互联网行业的特点。维度建模主要采用星型模型，其中包含一个中心事实表和多个维度表，维度表包含与事实表相关的维度属性。\[3\]

范式建模则强调实体-关系模型，它通过将数据分解为多个关系表来消除冗余和数据不一致性。范式建模能够保证数据的一致性，但在分析场景下可能会导致数据口径不一致的问题。例如，如果将省份和城市作为单独的维度进行建模，可能会导致数据结果不准确。\[2\]

在实际应用中，可以将维度建模和范式建模进行混合使用，以发挥它们各自的优势。这样可以在满足分析需求的同时保证数据的一致性。混合建模方式可以根据具体情况来选择，以达到最佳的数据建模效果。\[4\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [我对维度建模和范式建模的一点理解](https://blog.csdn.net/hsl971105/article/details/108165215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [维度建模和范式建模对比](https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/115705755)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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