一、数仓建模目的
访问性能：数据快速查询，减少io
数据成本：减少数据冗余，计算结果服用，降低存储和计算成本
使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据效率
数据质量：改善数据统计口径的不一致，减少数据计算错误的可能性，提工高质量、一致的数据访问平台
二、数仓建模方法
1、维度建模：按照事实表、维表来构建
星型模型：一个事实表+多个维表
雪花模型：一个或多个维表通过维表连接到事实表
星型模型和雪花模型的区别：
查询性能：在oltp（联机事务处理）星型模型更占优，在olap（联机分析处理）雪花模型更占优
模型复杂度：雪花模型更复杂
层次结构：雪花模型层次清晰
存储：雪花模型不存冗余数据
2、范式建模（三范式建模法）
（1NF） 原子性，数据不可拆分
（2NF） 唯一性，一个表只说明一个事务，所有列依赖于主键
（3NF） 每个非主属性不能依赖于其他关系属性
3、Data Vault模型
4、Anchor模型