作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
在企业应用大数据的过程中，经过长时间的开发和运维，数据已经得到了长期的积累。为了更好地运用这些数据，我们需要建立起统一、准确、高效的数据体系，并对其进行必要的分析、处理、清洗、提取等预处理工作。数据仓库（Data Warehouse）是一个存储所有原始数据及其结果的中心存储库，它作为一个集中的数据库用来支持复杂的查询操作，并且可以提供不同部门之间的信息共享和沟通。数据仓库分为三个层次：
第一层：事实表（Fact Table）——存放企业的真实数据； 第二层：维度表（Dimension Table）——用于描述事实表中元素的属性信息，如客户信息表、商品信息表等； 第三层：星型模型（Star Schema）——根据分析需求创建的数据模型，包括维度表、事实表和事实表之间的连接关系。 数据建模的目的主要是基于业务领域需求，通过分析、设计、构建出一个适合公司业务发展的、易于维护和扩展的数据模型。以下将从数据模型的五个组成要素中展开阐述数据建模的方法论。
2.核心概念与联系
（一）实体关系模型 ER 模型
ER模型是一种结构化的，面向实体及其之间关系的建模方法。它把业务数据抽象为实体，实体间的关系用关系代号表示。利用实体和关系，我们能够以结构化的方式来描述业务数据，让我们更容易理解业务逻辑、进行数据建模、编写数据库的DDL语句等。ER模型由三部分构成，分别是实体、实体间的关系以及实体之间的联系。例如，对于一个电商网站来说，实体可以包括用户、商品、订单