正版资源大讲台《数据仓库设计》视频教程
《大讲台《数据仓库设计》视频教程》├─(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【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通
这门《数据仓库设计》视频教程的选题切口比较明确：它不是泛泛讲数仓概念，而是围绕建模这条主线展开，把实体关系（ER）建模和维度建模两条路线放在一起讲。对已经写过 SQL、做过报表、但对数仓分层和模型设计缺少系统认知的开发者来说，这类内容比单纯背概念更有对照价值。
课程主题与内容结构
从资料包的组织方式看，课程至少覆盖了建模理论及其应用场景案例。ER 建模部分通常会涉及实体、属性、关系的抽取，以及如何从业务规则推导出概念模型与逻辑模型；维度建模部分则围绕事实表、维度表、粒度、缓慢变化维等核心概念展开，配合案例说明星型模型与雪花模型的取舍。两节课并列出现，说明课程有意把两种建模思路放在同一语境下比较——这在软考数据仓库相关科目里是高频考点，也是实际项目中容易混淆的地方。
需要留意的是，课程标题属于软考考证分类，但内容本身有工程属性。如果你只是为应试，重点可以放在建模方法的定义、适用场景和常见误区上；如果是为了落地，则需要关注案例中维度表如何设计、事实表粒度如何确定这类决策过程。
适合拿来对照实践的部分
数仓建模的难点不在概念，而在“为什么这样分”。同一个业务过程，粒度定粗定细、维度是否退化、代理键怎么生成，都会影响后续查询性能和 ETL 复杂度。课程里的应用场景案例正好提供了可对照的样本：你可以先自己按业务描述画一版模型，再和课程中的处理方式比对，看差异出在粒度选择还是维度拆分上。
如果把维度建模当成可复用模块来看，事实表设计、维度表设计、缓慢变化维处理这几块是相对独立的单元。建议每看完一个案例，就用自己的业务数据复现一遍，哪怕只是从订单、用户、商品三张表开始，把 ER 模型转成维度模型，这个过程比看视频本身更能暴露理解盲区。
与软考考证的关系
软考中数据仓库部分常考建模方法辨析、范式与反范式、ETL 流程等。课程以两节建模课作为骨架，实际上把最抽象的部分先立住了。复习时可以把课程案例当作题干，自己先判断该用 ER 还是维度建模，再回看讲解，训练的是判断力而不是记忆。章节笔记在这里的作用是压缩复盘时间，适合在考前把模型要素和案例结论快速过一遍。
自学路径建议
- 先过一遍 ER 建模理论，重点理解实体与关系的抽取规则，不必急着记符号。
- 进入维度建模前，先想清楚事实与维度的边界，再看课程如何划分。
- 每完成一个案例，用同一套业务数据分别画 ER 图和星型模型，比较差异。
- 把缓慢变化维的几种处理方式单独整理成对照表，这是最容易在面试和考试中被追问的点。
- 最后尝试独立完成一个小型数仓模型，从业务描述到建表语句走通一遍。
整体来看，这门课适合当作数仓建模的对照材料：先建立判断标准，再用案例校准，最后落到自己的表结构上。纯看视频容易停留在“听懂了”，只有把模型画出来、写出来，才算真正过了一遍。
├─(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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《大讲台《数据仓库设计》视频教程》├─(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【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（80 节）
* │ ├─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
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等4.mp4
* │ ├─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
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等7.mp4
* │ ├─大数据仓库周边技术-sqoop、flume等8.mp4
* │ ├─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
* │ ├─Hive优化4.mp4
* │ ├─Hive优化5.mp4
* │ ├─Hive优化6.mp4
* │ ├─Hive优化7.mp4
* │ ├─Hive优化8.mp4
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
* │ ├─01数据仓库概念.pdf
* │ ├─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
