作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
数据建模（Data Modeling）和数据仓库（Data Warehouse）是构建一个企业级数据仓库所需的基本知识，也是业务分析师、数据科学家、数据开发工程师、数据分析师必备的知识技能。正因为如此，大数据架构师经常被要求具备建模能力，但往往缺乏专业的数据建模实践经验，往往不知道如何去有效地整合多种数据源中的数据，如何才能实现数据的精细化采集和清洗，如何才能制作好的统计报表，如何才能对数据进行分层、聚合等操作，如何才能减少数据的冗余及避免数据质量等问题。为了帮助同行们解决这些实际问题，本文将为大家带来《大数据架构师必知必会系列：数据建模与数据仓库设计》一书，其中系统地介绍了数据建模的理论知识，重点介绍了数据建模过程中的关键环节及其具体方法，并通过大量的实例解析和案例分析，让读者可以快速掌握数据建模的理论和技巧。
2.核心概念与联系
数据建模与数据仓库的核心概念主要包括实体-关系模型（Entity-Relationship Model），维度建模（Dimensional Modeling），层次模型（Hierarchical Modeling），星型模型（Star Schema），雪花模型（Snowflake Schema）。
2.1实体-关系模型（ER模型）
实体-关系模型是最早提出的数据库建模方式，它将数据的逻辑结构抽象成若干实体和实体之间的联系。在实体-关系模型中，数据由多个二