数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度设计的一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。数据仓库中的3NF与OLTP系统中的3NF的区别在于，它是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。其具有以下几个特点：
需要全面了解企业业务和数据实施周期非常长对建模人员的能力要求非常高采用ER模型建设数据仓库模型的出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。
其建模步骤分为三个阶段：
高层模型：一个高度抽象的模型，描述主要的主题以及主题间的关系，用于描述企业的业务总体概况。中层模型：在高层模型的基础上，细化主题的数据项物理模型（也叫底层模型）：在中层模型的基础上，考虑物理存储，同时基于性能和平台特点进行物理属性设计，也可能做一些表的合并、分区和设计等。ER 模型在实践中最典型的代表是 Teradata 公司基于金融业务发布的FS-LDM (Financial Services Logical Data Model ），它通过对金融业务的高度抽象和总结，将金融业务划分为 10 主题 ，并以设计面向金融仓库模型的核心为基础，企业基于此模型做适当调整和扩展就能快速落地实施。
维度模型是数据仓库领域的Ralph Kimball 大师所倡导的，他的 The Data Warehouse olkit-The Complete Guide to *Dimensional Modeling是数据仓库工程领域最流行的数据仓库建模的经典。
维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模杂查询的响应性能。其典型的代表是星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。其设计分为以下几个步骤。
选择需要进行分析决策的业务过程。业务过程可以是单个业务事件，比如交易的支付、退款等；也可以是某个事件的状态，比如当前的账户余额等；还可以是一系列相关业务事件组成的业务流程，具体需要看我们分析的某些事件发生情况，还是当前状态伙食事件流转效率。选择粒度。在事件分析中，我们要预判所以分析需要细分的程度，从而决定选择的粒度。粒度是维度的一个组合。识别维度。选择好粒度之后，就需要基于此粒度设计维表，包含维度属性，用于分析爱时进行分组和筛选。选择事实。确定分析需要衡量的指标。Data Vault 是Dan Linstedt 发起创建的一种模型，它是ER模型的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性、可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合；同时它基于主题概念将企业数据进行结构化组织，并引入了更进一步的范式处理来优化模型，以应对游、系统变更的扩展性。 Data Vault 型由以下几部分组成。
Hub：是企业的核心业务实体，由实体Key、数据仓库序列代理键、装载时间、数据来源组成。Link：代表Hub之间的关系。这里与ER模型最大的区别是将关系作为一个独立的单元抽象，可以提升模型的扩展性。它可以直接描述1：1、1：n和n：n的关系，而不需要做任何变更。它由Hub的代理键、装载时间、数据来源组成。Satellite：是Hub的详细描述内容，一个Hub可以有多个Satellite。它由Hub的代理键、装载时间、来源类型、详细的Hub描述信息组成。DataVault 模型比 ER 模型更容易设计和产出，它的 ETL 加工可实现配置化。通过 Dan Linstedt 的比喻更能理解 Data Vault 的核心思想：Hub 可以想象成人的骨架，那么 Link 就是连接骨架的韧带，而 SateIIite 就是骨架上面的血肉。看如下实例（来自 Data vault Modeling Guide, 作者 Hans Hultgren ），如图 8.1 所示。
Anchor 对 Data Vault 模型做了进一步规范化处理， Lars. Ri:innback 的初衷是设计 个高度可扩展的模型，其核心思想是所有的扩展只是添加而不是修改，因此将模型规范到 6NF ，基本变成了 k-v 结构化模型。
我们看一下 Anchor 模型的组成。
Anchors：类似于Data Vault的Hub，代表业务实体，且只有主键。Attributes：功能类似于Data Vault的satellite ，但是它更加规范化，将其全部k-v结构化，一个表只有一个Anchors的属性描述。Ties：就是Anchors之间的关系，单独用表来描述，类似于Data Vault的Link，可以提升整体模型关系的扩展能力。Knotes：代表那些可能会在多个Anchors中公用的属性的提炼，比如性别、状态等这种枚举类型且被公用的属性。在上述四个基本对象的基础上，又可以细化分为历史和飞力士的，其中历史的会以时间戳加多条记录的方式记录数据的变迁历史。
Anchor 模型的创建者以此方式来获取极大的可扩展性，但是也会增加非常多的查询 join 操作。创建者的观点是，数据仓库中的分析查询只是基于一小部分字段进行的，类似于列存储结构，可以大大减少数据扫描，从而对查询性能影响较小。一些有数据表裁剪（ Table Elimination) 特性的数据库如 MariaDB 的出现， 还会大量减少 join 操作。但是实际情况是不是如此，还有待商榷。下面是一个 Anchor 模型图（来自 Anchor Modeling-Agile Information Modeling in Evolving Data Environments ，作者Lars. Ronnback ），如 8.2 所示。
小结：
ER模型适用于系统设计，关系比较复杂，适用于OLTP型
维度建模适用于大数据分析决策，关系简单事实表和维度表构成星型模型或者雪花模型，适用于OLAP
Data Vault 企业级的数据仓库建模、Anchor模型，哈哈，没有搞过，以后有机会再扯吧～
参考：《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》
