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    元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态 及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要 目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。

    元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建 的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。

    元数据可分为技术元数据和业务元数据。技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用，它描述了与数据仓 库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数 据映射和访问权限等。而业务元数据为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数 据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等，帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的 以及如何使用。

数仓建模方法

    数据仓库的建模方法有很多种，每一种建模方法代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳、概括世界的一种 方法。常见的有范式建模法、维度建模法、实体建模法等，每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的 问题。

范式建模法

    范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由 Inmon 所提倡，主要解决关系型数据 库的数据存储，利用的一种技术层面上的方法。目前，我们在关系型数据库中的建模方法，大部分采用的是三 范式建模法。

    范式 是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则，而在关系型数据库中这种规则就 是范式，这一过程也被称为规范化。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三 范式（3NF）、Boyce-Codd范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。

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