数仓建模常用模型吗？区别、优缺点？
参考答案：
数仓建模中常用的模型包括维度模型、范式模型、Data Vault模型和Anchor模型。这些模型在构建数据仓库时各有特点，适用于不同的场景和需求。
- 维度模型：
- 描述：基于事实表和维度表的概念，将数据按照业务过程进行分解，并将事实数据与维度属性进行关联。维度模型中最常见的形式是星型模型和雪花模型。
- 优点：直观、易于理解和使用，能够紧密围绕业务模型，反映业务问题。
- 缺点：在构建模型前需要进行大量的数据预处理。此外，维度表可能存在数据冗余，导致存储空间浪费，并且不易于维护。
- 范式模型（实体关系模型）：
- 描述：由数据仓库之父Immon提出，通过实体加关系来描述数据模型，从而描述企业业务架构。它通常符合3NF（第三范式）。
- 优点：能够消除数据冗余和重复，提高数据的一致性和完整性。
- 缺点：与实际应用结合可能不够紧密，灵活性较差，且在查询性能方面可能存在挑战。
- Data Vault模型：
- 描述：由Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）和Satellite（实体属性）三部分组成，是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论。该模型在ER关系模型的基础上进行衍生，旨在实现数据的整合。
- 优点：具有高度可扩展性和灵活性。
- 缺点：与维度模型相比，可能不够直观，且在数据决策分析方面可能不是最佳选择。
- Anchor模型：
- 描述：一种高度可扩展的模型，其扩展主要通过添加而不是修改来实现。该模型规范到6NF，基本变成了K-V结构模型。
- 优点：可扩展性高，适合不断变化的数据环境。
- 缺点：可能较为复杂，不易于理解和维护。
在选择数仓建模方法时，需要根据具体的业务需求、数据特点、技术实力等因素进行综合考虑。不同的模型在查询性能、存储空间、维护成本等方面存在差异，因此需要根据实际情况进行权衡和选择。同时，随着技术的发展和业务的变化，可能需要对模型进行调整和优化，以适应新的需求和挑战。