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模型知识图谱:从业务发生到决策

三种模型不是升级阶梯。数据库模型保存事实,分析模型理解业务,算法模型固化经验并回写——闭环由此闭合。语义层是逻辑关系的对外契约;临时关系是无名无实的旁支。

模型知识图谱:从业务发生到决策 现实世界经业务过程事件分为记录与分析两支,分别进入数据库模型与分析模型,汇合为数据模型地基,再经三种形态、不可物化的度量、分组聚合与可视化到达决策。右侧上接语义层与算法模型,算法输出降格回写为新的业务事件;分析模型旁支出无名无实的临时关系。 CH07 · 记录 CH08 · 分析 上接 · 不是第三层 特征 契约 旁支 降格回写 WORLD 现实世界 / 业务发生 EVENT 业务过程事件(5W2H) who · what · when · where · why · how REC 过程1:记录 计量 measurement 客观、先验、只记录不创造 DB 数据库模型 面向记录 · 必须物化 事实表 · 属性表 · 详细级别 主键 / 外键 · 范式 · 星型 / 雪花 ANL 过程2:分析 度量 measure 主观、后验、分组聚合 BI 分析模型 面向理解 · 关键部分不可物化 物理 ←相对→ 逻辑 取决于观察语境 · 关联而不合并 SEMANTIC 语义层 / 语义模型 逻辑模型 + 口径 + 可调用接口 结构 · 粒度 · 口径 · 可加性约束 ALGO 算法模型 · CH09 固化经验 · 必须物化 分数 / 标签 / 方案 → 降格为计量 TEMP 临时关系 · 无名无实 Tableau 混合 · 临时 SQL DAX USERELATIONSHIP 恋爱 / 朋友:按需匹配,不入籍 BASE 数据模型(地基)· 一切模型建在详细级别上 单表 物理模型 宽表 / View 单主题多表 单事实逻辑模型 星型立体 跨主题多事实 多事实逻辑模型 共享维度 有名 / 有实 · 本书认知框架 物理模型  有名有实  宽表 / ETL 虚拟物理  有名无实  View 混合物理  有名有实  Materialized View 逻辑关系  有名无实  Relationship 临时关系  无名无实  混合 / USERELATIONSHIP 有实=占据存储;有名=可被持续引用 MEASURE 度量在模型之上(不可物化) 问题 = 分组聚合 维度 / 度量是字段角色,不是字段类型 可视化视图 聚合逻辑表的增强 决策 物化对分析是退化,对算法是成立的前提 LEGEND 主干:记录 → 理解 → 决策 上接:语义契约 / 算法特征 回写:输出降格为计量 旁支:无名无实 焦点

CH07–CH09 · 闭环

三种模型不是阶梯

  • 数据库模型必须物化:职责就是保存事实。
  • 分析模型关键部分不可物化:度量留在模型之上。
  • 算法模型必须物化:否则程序无从执行。
  • 算法输出回到分析世界时,先降格为计量(2 型事实表)。

CH09 · 语义层

对外契约,不是新物种

  • 语义层 = 逻辑数据模型 + 口径定义 + 可被程序调用的接口。
  • 须写清结构、粒度、口径、可加性约束。
  • 算法特征应来自语义层,而不是各团队的临时 SQL。
  • 没有语义层的 ChatBI,只是指标平台 2.0。

CH08 · 临时关系

无名无实的旁支

  • Relationship 有名无实,如法律认可的夫妻关系。
  • 临时关系连名字都没有,如恋爱、朋友、同事。
  • Tableau 混合、临时 SQL、DAX USERELATIONSHIP 只在当前计算中生效。