访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O
数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。
使用效率：改善用户使用体验，提高使用数据的效率
数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可性，提供高质量的、一致的数据访问平台
大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据、以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。
关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：
第一范式（1NF）
第二范式（2NF）
第三范式（3NF）普遍达到第三范式
巴斯-科德范式(BCNF)
第四范式（4NF）
第五范式（5NF）
第六范式（接近Key-Value）
域都应该是原子性的，即数据库表的第一列都是不可分割的原子数据项
在1NF的基础上，实体的属性完全依赖于主关键字，不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。第三范式
修改为第二范式
在2NF的基础上，任何的非主键不依赖于其它非主属性
改进后
原文：https://www.cnblogs.com/RzCong/p/10350574.html