定義：
正規化可以理解為設計一張資料庫表結構符合某種標準級別的規範和要求。
優點：在關係型資料庫建表時遵循一定的規範要求，目的降低資料的冗餘性。
缺點：在獲取資料時通過jion拼接出完整資料。
分類：目前業界正規化有：第一正規化、第二份正規化、第三正規化、巴斯-科德正規化、第四正規化、第五正規化
1.完全函式依賴
比如通過,（學號和課程）可以推斷出分數，但是單獨的學號推斷不出分數，那麼就可以說分數完全依賴與（學號和課程）
即：通過ab可以得到c，但是單獨的a或b得不到c，那麼就可以說c完全依賴於ab.
2.部分函式依賴
比如通過（學號和課程）可以推斷出姓名，其實學號就可以直接推斷出姓名，所以姓名部分依賴於（學號和課程）
即：通過ab能得到c，通過a可以得到c，或者通過b也可以得到c，那麼說c部分依賴於ab.
3.傳遞函式依賴
比如：學號推斷出系名，系名推斷出系主任，但是系主任推斷不出學號。系主任傳遞依賴於學號。
通過a得到b，通過b的到c ,但是c得不到a，那麼就可以說c傳遞依賴於a。
1.第一正規化1nf核心原則：屬性不可切割。
2.第二正規化2nf：不能存在部分函式依賴。
3.第三正規化3nf:不能存在傳遞函式依賴。
聯機事物處理oltp和聯機分析處理olap。
比較oltp和olap:
1.讀寫特性
2.使用場景
3.資料特徵
4.資料規模
關係模型雖然冗餘少，但是在大規模資料，跨表資料分析統計中，會造成塊表資料關聯，大大降低資料的查詢效率，所以通常來說採用維度模型建模，把相關的表整理成兩種：事實表和維度表。
1.關係模型嚴格遵循第三正規化，主要應用於oltp系統中。關係模型的表鬆散、零碎，物理表數量多，而資料冗餘程度低。這些資料分布在眾多物理表中，可以更靈活的被應用，功能性強。
1.維度模型主要應用於olap系統中，通常以某個事實表為中心進行表的組織，主要面向業務，特徵可能存在資料冗餘，但是方便的到資料。
2.在維度建模基礎上又分為星型模型、雪花模型、星座模型
1.維度表一般是對事實的描述資訊。 例如:使用者、商品、日期、地區。
2.維表的特徵:
1） 維表的範圍很寬。
2）跟事實表相比，行數相對較小。
3）內容相對固定：編碼表。
事實表中的每行資料代表乙個業務事件（下單、支付、退款、平均價等）。事實這個術語表示的是業務事件的度量值（可以統計次數、個數、金額等），例如訂單事件中的下單金額。
1.事實表的特徵：
1） 非常的大
2）內容相對窄，列數少
3）經常發生變化，每天增加很多。
2. 事實表的分類：
2.1事物型事實表
2.2週期型快照事實表。
2.3累積型快照事實表。
（1） 儲存資料原貌，起到備份資料作用。
（2） 資料採用壓縮減少磁碟儲存空間。
（3） 建立分割槽表防止後續的全表掃瞄。
dwd層需要構建維度模型，一般採用星型模型，呈現狀態一般為星座狀態。
選擇業務過程–>宣告粒度–>確認維度–>確認事實
（1）選擇業務過程
挑選業務（下單業務，支付義務，退款業務，物流業務）
（2）宣告粒度
宣告粒度意味著精確定義事實表中的一行資料表示什麼，已改盡可能選擇小粒度，以此來應對各種各樣的需求。
（3）確認維度
維度的作用是用來描述事實的，主要表示 誰、何處、何時等描述資訊。
（4）確定事時
此處的事實一詞是事實表中的度量值，例如訂單金額、下單次數。
（1）統計各個主題物件的當天行為，服務於dwt層的主題寬表。
（2）每天裝置行為、每日會員行為、每日商品行為、每日地區統計、每日活動統計。
（1）以分析的主題物件為建模驅動，基於上層的應用和產品指標需求，構建主題物件的全量寬表。
（1）對電商系統各大主題指標分析進行統計。
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