网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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	- [星形架构和雪花架构](#_124)
+ [维度建模一般过程](#_155)
+ - [1. 选取业务过程](#1__161)
	- [2. 定义粒度](#2__168)
	- [3. 确定维度](#3__183)
	- [4. 确定事实](#4__192)

前言

我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库（如 Hive ），还是基于传统 MPP 架构的数据仓库（如Teradata ），抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库，其实都面临如下问题：

• 怎么组织数据仓库中的数据？
• 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷？
• 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性？

Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。

维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术，涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面，也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。