# 数据架构支持哪些数据建模方法？
#### 问题描述
数据架构的数据建模方法有哪些。
#### 解决方案
DataArts Studio数据架构支持的建模方法有以下三种：
- **关系建模**
  关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。
  用户在关系建模过程中，可以从以下三个层次去设计关系模型，这三个层次是逐层递进的，先设计概念模型，再进一步细化设计出逻辑模型，最后设计物理模型。
  - **物理模型**：是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或DLI。
   
- **维度建模**
  维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。
  多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。
  典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。
  在DataArts Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。
  
- **数据集市**
  又称为DM（Data Mart），DM面向展现层，数据有多级汇总，由一个特定的分析对象及其相关的统计指标组成的，向用户提供了以统计粒度为主题的所有统计数据。