[数据仓库]-0023-独一无二的数据仓库建模指南系列教程升级版

Posted 2021-02-06 resourceshare

2018最新最全大数据技术、项目视频。整套视频，非那种淘宝杂七杂八网上能免费找到拼凑的乱八七糟的几年前的不成体系浪费咱们宝贵时间的垃圾，详细内容如下，视频高清不加密，需要的联系QQ：3164282908（加Q注明博客园）。

课程名称：

独一无二的数据仓库建模指南系列教程升级版

本课程也有部分免费的视频课程《数据仓库建模指南系列教程》，大家可以前往学习和了解

https://edu.hellobi.com/course/54/lessons

 【温馨提示：1. 你可以在PC端浏览器或者微信收藏该页面，以方便你快速找到这个课程；2. 课程相关资料&QQ会员群可在课程PC端公告查看下载；3.购买课程后，点(课时)列表即可观看视频 】

 

讲师介绍：

BAO胖子， 15年+BI从业经验，涉足电力、快消品、医药、信息服务行业的BI老兵。低调、憨厚又可爱的胖子。

经历过BI前端应用、OLAP、ETL等设计与开发、系统架构师、BA、项目经理及咨询顾问等相关各类岗位，对BI项目角色及项目生命周期有深入且独到的见解。尤擅于数据仓库架构领域，在理论研究及一线实操方面有心得。

免费课程《数据仓库建模指南系列教程》 https://edu.hellobi.com/course/54  

博客专栏：盲人摸象 - 数据架构学习笔记之大数据时代数据架构学习笔记，温故而知新 http://www.flybi.net/blog/rayshawn

 

课程介绍：

这个标题对于正在观看这个页面的你来说，应该叫做我能从BAO胖子的《独一无二的数据仓库建模指南系列教程》课程上学到什么，能给我带来什么？在这里，你可以：

1、学习建立高质量的数据库模型和技巧，以及丰富的例子。

2、学习从企业视角进行数据规划以及数据仓库模型的搭建。

3、掌握标准化的设计模版以及方法论

4、掌握数据仓库架构理论和实践要领

5、掌握维度建模的方法和要领

6、成为一个真正的数据仓库建模顶级高手

 

敢这么说的原因，是因为这些目标导师早已经完成，并且总结了工作中的宝贵经验，可惜再往前10年，在那个网络还不怎么发达的年代，并没有这样课程和人来教会我们，不然只需要两年就能掌握这些知识和经验。

 

BAO胖子走过你们正在走的路，也走过你们未曾走过的弯路和暗坑。他在一线岗位摸爬滚打15年，一直不断修炼理论和实践经验，才有了今天的成绩。希望通过这样的课程能够让学习本课程的你们能够掌握正确，具有可执行性的高质量数据库建模理论知识和实战经验。

 

适合人群：

阅读到这里，让我们看看这套课程到底适合什么样的人群：

1. 数据仓库建模初级工程师：

从一开始就养成良好的建模习惯，学习建立高质量的数据库模型和技巧，以及丰富的例子。

2. 有一定经验的架构工程师：

从项目架构师向企业级架构师的跨越，告别野路子，学习从企业视角进行数据规划以及数据库模型的搭建。

3. 项目经理

提供标准化的设计模版以及方法论，提高模型的质量和开发效率，降低项目风险。

 

对于有“BI全栈工程师”理想的从业人员，构建数据模型的学习都是不可或缺的一课。

 

课程大纲：

第一章. 高质量数据仓库建模概要

1. 课程简介

2. 高质量建模的重大意义

3. 建模流程

第二章. 基本概念

1. 什么是实体

2. 属性和域

3. 实体与实体之间的关系

第三章. 键

1. 键的分类

2. 自然键 VS 代理键

第四章. 约束

1. 什么是约束

2. NULL的含义以及隐患

3. NULL的场景处理

第五章. 范式

1. 第一范式，第二范式，第三范式

2. BCNF，第四范式，第五范式

第六章. 命名规范

1. 命名规范基本原则

2. 命名规范最佳实践

1) 表空间、缓冲池

2) Key, 约束等

3) 模式、视图等

4) 表

5) 列

3. 使用PowerDesigner做命名规范

第七章. 表/列的注释

1. 元数据管理基本概念

2. 商业术语注释

3. 系统/接口注释

4. 表注释

 5. 列注释

第八章. 概念模型定义

1. 需求分析

1）业务需求分析

2) 技术需求分析

3）调查问卷设计

4）需求访谈

5）需求搜集模版

2. 数据仓库架构简述

1）系统上下文

2）多视角数据仓库架构

3. 基础数据架构

4. 概念模型设计

5. 高质量模型check list

6. 实例

第九章. 逻辑模型定义

1. 源数据分析

2. Staging层表结构设计

3. DW层表结构设计

1）日期相关设计

2）Party表设计模式

3）Product表设计模式

4）Location表设计模式

5）货币相关设计

6）历史数据的保存

7）数据隐私，数据安全相关设计

8）其他设计模式

9）维度模型简述

4. 模型抽象化思考

5. 高质量数据模型Check List

 

外篇：Data Vault设计（会滞后发布，但也属逻辑/物理模型范畴，额外补充内容）

第十章. 物理模型定义

1. 工欲善其事必先利其器

2. 逻辑模型到物理模型的转化

3. 逆规范化设计

1）表拆分

2）复制表

3）重复组

4）PreJoin

5) 提前汇总

6）Dense & Sparse

7) 其他

4. 分布式数据库模型设计思考

5. 索引设计思考

6. 列存储数据库思考

7. 数据库容量思考

 

第十一章：高质量建模技巧总结