人工精选大讲台《数据仓库设计》视频教程
先弄清楚：这门课解决的是哪个具体问题 很多人对「数据仓库」的印象停留在概念层面——知道有分层、知道有星型模型，但真到要为一个业务系统设计一套能用的仓库结构时，就不知道第一张表该怎么画。这门《数据仓库设计》瞄准的正是这个断层：它不是讲数据库原理，也不是讲某款BI工具的拖拽操作，而是聚焦在「怎么把一个业
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先弄清楚：这门课解决的是哪个具体问题
很多人对「数据仓库」的印象停留在概念层面——知道有分层、知道有星型模型，但真到要为一个业务系统设计一套能用的仓库结构时，就不知道第一张表该怎么画。这门《数据仓库设计》瞄准的正是这个断层：它不是讲数据库原理，也不是讲某款BI工具的拖拽操作，而是聚焦在「怎么把一个业务需求翻译成合理的表结构」这件事上。课程的核心内容是两套建模方法——实体关系（ER）建模和维度建模，以及它们各自适用的场景。换句话说，学完之后你拿到一份需求文档，应该能判断该走哪条路，并且把模型落地成表。
哪些工作场景会直接用到
如果你在做数据开发、报表开发，或者兼着做数据分析，日常大概率会遇到这几类活儿：业务方要一张能按地区、按渠道、按月份任意组合查询的销售汇总表；已有的宽表越加越宽、改一个字段牵连一片；新接一个数据源，不知道怎么和历史数据对齐。这些问题背后都是建模决策。ER建模更贴近业务实体的梳理，适合交易型系统或需要严格一致性的场景；维度建模则围绕分析需求组织，适合做面向查询和报表的数据集市。课程把两者的理论和应用案例放在一起讲，好处是你不会只学会一种锤子，而是知道什么钉子该用什么工具。
学完能独立做到什么程度
按课程内容的容量，比较现实的预期是：你能独立完成一个中小型业务域的仓库分层设计，画出ER图或维度模型图，说明每张表的粒度、主键和关联关系，并解释为什么这么设计。这已经不是「看得懂别人模型」的水平，而是能拿出自己的方案。但要提醒一点：建模能力有很大一部分来自对业务的理解，课程能给你方法和案例，真正的熟练还需要你在实际项目里反复修正。如果你目前手头没有任何数据相关的实操环境，学起来会偏理论，建议同步找一个公开数据集练手。
资料适合什么基础的人
- 适合：已经会写基本SQL、了解表、主键、外键这些概念的人；做过报表或取数工作，想往上游设计环节走的开发者；准备软考中数据库相关科目、需要补建模这块知识点的考生。
- 不太适合：完全没接触过数据库的零基础者，课程不会从头讲SQL语法；也不适合想学ETL工具操作或某款云数仓产品配置的人，这门课的重心在模型本身，不在工具。
怎么用这份资料效率更高
课程把ER建模和维度建模分块讲解，并配了应用场景案例，建议按这个结构走：先跟完一套建模方法的理论部分，趁印象还新，拿一个你熟悉的业务（比如你公司的订单流程）自己画一版模型，再对照案例看差距在哪。两套方法都过完之后，重点回看案例部分，注意讲师在每个场景下是如何做取舍的——建模的难点从来不是画图，而是权衡。章节笔记适合在面试前翻一遍，把粒度和维度这两个概念用自己的话讲清楚，基本就能应付大部分建模相关的提问。最后，如果你要把它写进简历或作品集，别只写「学过数据仓库设计」，拿一个完整的设计方案和你的取舍理由出来，比任何形容词都有说服力。
├─(第二节课）实体关系（ER）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例
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视频目录（80 节）
课程目录
* │ ├─实体关系（ER）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例1.mp4
* │ ├─实体关系（ER）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例2.mp4
* │ ├─实体关系（ER）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例3.mp4
* │ ├─10偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─1偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─2偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─3偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─4偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─5偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─6偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─7偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─8偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─9偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计1.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计2.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计3.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计4.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计5.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计6.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计7.mp4
* │ ├─实战案例-偏业务型行业数据仓库设计8.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构1.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构2.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构3.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构4.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构5.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构6.mp4
* │ ├─大数据体系技术架构以及Hadoop、spark基础架构7.mp4
* │ ├─数据采集与同步1.mp4
* │ ├─数据采集与同步2.mp4
* │ ├─数据采集与同步3.mp4
* │ ├─数据采集与同步4.mp4
* │ ├─数据采集与同步5.mp4
* │ ├─数据采集与同步6.mp4
* │ ├─数据采集与同步7.mp4
* │ ├─数据采集与同步8.mp4
* │ ├─数据采集与同步9.mp4
* │ ├─数据仓库的概念和ER实体模型1.mp4
* │ ├─数据仓库的概念和ER实体模型2.mp4
* │ ├─数据仓库的概念和ER实体模型3.mp4
* │ ├─数据仓库的概念和ER实体模型4.mp4
* │ ├─数据仓库的概念和ER实体模型5.mp4
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等1.mp4
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等2.mp4
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等3.mp4
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* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等5.mp4
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等6.mp4
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* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景1.mp4
* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景2.mp4
* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景3.mp4
* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景4.mp4
* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景5.mp4
* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景6.mp4
* │ ├─Data VauIt建模理论及应用场景案例1Anchor建模理论及应用场景7.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模1.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模2.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模3.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模4.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模5.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模6.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模7.mp4
* │ ├─数据仓库维度建模8.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化1.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化2.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化3.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化4.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化5.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化6.mp4
* │ ├─hive体系结构与优化7.mp4
* │ ├─Hive优化1.mp4
* │ ├─Hive优化2.mp4
* │ ├─Hive优化3.mp4
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* │ ├─Hive优化7.mp4
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配套笔记（6 份 PDF）
* │ ├─04大数据体系技术架构20185.12-04.pdf
* ├─03数仓实时场景中的应用.pdf
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* │ ├─02数仓建模理论5.5日PPT.pdf
* │ ├─数据仓库课后练习.pdf
* │ ├─数据仓库问题整理答案5.9----.pdf
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