空间数据模型可分为：
1、概念模型（分三种：1：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；2：对象模型：用于描述各种空间地物；3：网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络）
2、逻辑数据模型（常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等）
3、物理数据模型（物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是
数据模型定制案例
空间数据模型可分为：
1、概念模型（分三种：1：场模型：用于描述空间中连续分布的现象；2：对象模型：用于描述各种空间地物；3：网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络）
2、逻辑数据模型（常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等）
3、物理数据模型（物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的底层。）
主要活动
建模过程中的主要活动包括：
确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
定义操作过程（如安全检查和备份）。
选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时，数据所有权（以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任）通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的，并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。在结束建模时，您已经完全定义了应用程序的要求，确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务，并为将来扩展奠定了强有力的基础.
维度建模
1、维度和指标的概念
按照维度表、事实表构建数据模型，通过指标评价企业经营活动。
维度一般包括：地区、时间、部门、产品等等。
指标一般包括：销售数量、销售金额、平均销售金额等等。
2、星型模型
星型模是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理，将多个维度集合到一个事实表，形成一个宽表。这也是我们在使用 hive 时，经常会看到一些大宽表的原因，大宽表一般都是事实表，包含了维度关联的主键和一些度量信息，而维度表则是事实表里面维度的具体信息，使用时候一般通过 join 来组合数据，相对来说对OLAP 的分析比较方便。
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