简述三范式是什么，举些例子 ？
1、维度建模
维度建模主要有4个步骤：选取业务过程、定义粒度、确定维度和确定事实。这4个步骤贯穿了维度建模 的整个过程和环节。
1）选取业务
过程业务过程即企业和组织的业务活动，它们一般都有相应的源头业务系统支持。对于一个超市来说， 其最基本的业务活动就是用户收银台付款；对于一个保险公司来说，最基本的业务活动是理赔和保单 等。当然在实际操作中，业务活动有可能并不是那么简单直接，此时听取用户的意见通常是这一环节最 为高效的方式。
需要注意的是，这里谈到的业务过程并不是指业务部门或者职能。模型设计中，应将注意力集中放在业 务过程而不是业务部门，如果建立的维度模型是同部门捆绑在一起的，就无法避免出现数据不一致的情 况（如业务编码、含义等）。因此，确保数据一致性的最佳办法是从企业和公司全局与整体角度，对于 某一个业务过程建立单一的、一致的维度模型。
2）定义粒度
定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明。粒度传递了事实表度量值相联系的 细节所达到的程度的信息。其实质就是如何描述事实表的单个行。
典型的粒度定义包括：
超市顾客小票的每一个子项； 医院收费单的明细子项；
个人银行账户的每一次存款或者取款行为； 个人银行账户每个月的余额快照。
对于维度设计来说，在事实表粒度上达成一致非常重要，如果没有明确的粒度定义，则不能进入后面的 环节。如果在后面的环节中发现粒度的定义不够或者是错误的，那么也必须返回这一环节重新定义粒 度。
在定义粒度过程中，应该最大限度地选择业务过程中最为原子性的粒度，这样可以带来后续的最大灵活 度，也可以满足业务用户的任何粒度的分析需求。
3）确认维度
定义了粒度之后，相关业务过程的细节也就确定了，对应的维度就很容易确定。正如前文所述，维度是 对度量的上下文和环境的描述。通过维度，业务过程度量与事实就会变得丰富和丰满起来。对于订单来 说，常见的维度会包含商品、日期、买家、卖家、门店等而每一个维度还可以包含大量的描述信息，比 如商品维度表会包含商品名称、标签价、商品品牌、商品类目、商品上线时间等。
4）确认事实
确定事实通过业务过程分析可能要分析什么来确定。定义粒度之后，事实和度量一般也很容易确定，比 如超市的订单活动，相关的度量显然是销售数量和销售金额。
在实际维度事实设计中，可能还会碰到度量拆分的问题，比如超市开展单个小票满10减10元的活动，如 果小票金额超过10元，这10元的优惠额如何分配到每一个小票子项实际设计中，可以和业务方具体讨论 并制订具体的拆分分配算法。
2、事实表设计
事实建模主要有5个步骤：选取业务过程、定义粒度、确定维度、确定事实和冗余维度。
1）选择业务过程以及确定事实表类型
比如淘宝的订单流转的业务过程有四个：创建订单，买家付款，卖家发货，买家确认收货。 明确了业务过程后，根据具体业务需求来选择与维度建模有关的业务过程。
比如买家付款这个业务过程，那么事实表应只包括买家付款这一个业务过程的单事务事实表。
总而言之就是选择了哪些业务过程，那么所建立的事实表应为包含了所有业务过程的累积快照事实表。
2）声明粒度
粒度声明非常重要，尽量选择最细级别的原子粒度，以确保事实表的应用具有最大的灵活性，比如一次 购物车下单，一个父订单可能是购物车，一个子订单是每个商品的订单，那么订单事实表选择子订单粒 度
3）确定维度
完成粒度声明意味着声明了主键，对应的维度组合就可以确定了。应该选择能够清楚描述业务过程的维度信息。
例如订单事实表，粒度为子订单，相关的维度有卖家、买家、商品，收货人，时间等维度。
4）确定事实
应该选择与业务过程有关的所有事实，且事实的粒度要和声明的粒度一致，比如在淘宝订单付款事务事 实表中，同粒度的事实有子订单分摊的支付金额、邮费、优惠金额等。
5）冗余维度
大数据的事实表设计中，冗余尽可能多的维度让下游方便使用，减少连表数量。