關于數(shù)倉建設的超全概括

關于數(shù)倉建設的超全概括01數(shù)倉為什么要分層在談數(shù)倉之前，先來看下面幾個問題：用空間換時間，通過大量的預處理來提升應用系統(tǒng)的用戶體驗（效率），因此數(shù)據(jù)倉庫會存在大量冗余的數(shù)據(jù)；不分層的話，如果源業(yè)務系統(tǒng)的業(yè)務規(guī)則發(fā)生變化將會影響整個數(shù)據(jù)清洗過程，工作量巨大。通過數(shù)據(jù)分層管理可以簡化數(shù)據(jù)清洗的過程，因為把原來一步的工作分到了多個步驟去完成，相當于把一個復雜的工作拆成了多個簡單的工作，把一個大的黑盒變成了一個白盒，每一層的處理邏輯都相對簡單和容易理解，這樣我們比較容易保證每一個步驟的正確性，當數(shù)據(jù)發(fā)生錯誤的時候，往往我們只需要局部調整某個步驟即可。數(shù)據(jù)倉庫之父BillInmon對數(shù)據(jù)倉庫做了定義——面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。從定義上來看，數(shù)據(jù)倉庫的關鍵詞為面向主題、集成、穩(wěn)定、反映歷史變化、支持管理決策，而這些關鍵詞的實現(xiàn)就體現(xiàn)在分層架構內。一個好的分層架構，有以下好處：清晰數(shù)據(jù)結構：每一個數(shù)據(jù)分層都有對應的作用域，在使用數(shù)據(jù)的時候能更方便的定位和理解。數(shù)據(jù)血緣追蹤：提供給業(yè)務人員或下游系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務時都是目標數(shù)據(jù)，目標數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源一般都來自于多張表數(shù)據(jù)。若出現(xiàn)目標數(shù)據(jù)異常時，清晰的血緣關系可以快速定位問題所在。而且，血緣管理也是元數(shù)據(jù)管理重要的一部分。減少重復開發(fā)：數(shù)據(jù)的逐層加工原則，下層包含了上層數(shù)據(jù)加工所需要的全量數(shù)據(jù)，這樣的加工方式避免了每個數(shù)據(jù)開發(fā)人員都重新從源系統(tǒng)抽取數(shù)據(jù)進行加工。數(shù)據(jù)關系條理化：源系統(tǒng)間存在復雜的數(shù)據(jù)關系，比如客戶信息同時存在于核心系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、理財系統(tǒng)、資金系統(tǒng)，取數(shù)時該如何決策呢？數(shù)據(jù)倉庫會對相同主題的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一建模，把復雜的數(shù)據(jù)關系梳理成條理清晰的數(shù)據(jù)模型，使用時就可避免上述問題了。屏蔽原始數(shù)據(jù)的影響：數(shù)據(jù)的逐層加工原則，上層的數(shù)據(jù)都由下一層的數(shù)據(jù)加工獲取，不允許跳級取數(shù)。而原始數(shù)據(jù)位于數(shù)倉的最底層，離應用層數(shù)據(jù)還有多層的數(shù)據(jù)加工，所以加工應用層數(shù)據(jù)的過程中就會把原始數(shù)據(jù)的變更消除掉，保持應用層的穩(wěn)定性。數(shù)倉分幾層最好？目前市場上主流的分層方式眼花繚亂，不過看事情不能只看表面，還要看到內在的規(guī)律，不能為了分層而分層，沒有最好的，只有適合的。分層是以解決當前業(yè)務快速的數(shù)據(jù)支撐為目的，為未來抽象出共性的框架并能夠賦能給其他業(yè)務線，同時為業(yè)務發(fā)展提供穩(wěn)定、準確的數(shù)據(jù)支撐，并能夠按照已有的模型為新業(yè)務發(fā)展提供方向，也就是數(shù)據(jù)驅動和賦能。如何搭建一個好的數(shù)倉？穩(wěn)定：數(shù)據(jù)產出穩(wěn)定且有保障?？尚牛簲?shù)據(jù)干凈、數(shù)據(jù)質量高。豐富：數(shù)據(jù)涵蓋的業(yè)務足夠廣泛。透明：數(shù)據(jù)構成體系足夠透明。02數(shù)倉設計數(shù)倉設計的3個維度：功能架構：結構層次清晰。數(shù)據(jù)架構：數(shù)據(jù)質量有保障。技術架構：易擴展、易用。數(shù)倉架構按照數(shù)據(jù)流入流出的過程，數(shù)據(jù)倉庫架構可分為：源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應用。數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應用，數(shù)據(jù)自下而上流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個平臺。源數(shù)據(jù)：此層數(shù)據(jù)無任何更改，直接沿用外圍系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)，不對外開放；為臨時存儲層，是接口數(shù)據(jù)的臨時存儲區(qū)域，為后一步的數(shù)據(jù)處理做準備。數(shù)據(jù)倉庫：也稱為細節(jié)層，DW層的數(shù)據(jù)應該是一致的、準確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了清洗（去除了雜質）后的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)應用：前端應用直接讀取的數(shù)據(jù)源；根據(jù)報表、專題分析需求而計算生成的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉庫內的數(shù)據(jù)轉換和流動都可以認為是ETL（抽取Extra,轉化Transfer,裝載Load）的過程，ETL是數(shù)據(jù)倉庫的流水線，也可以認為是數(shù)據(jù)倉庫的血液，它維系著數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的新陳代謝，而數(shù)據(jù)倉庫日常的管理和維護工作的大部分精力就是保持ETL的正常和穩(wěn)定。建設數(shù)據(jù)倉庫猶如創(chuàng)造一條新的生命，分層架構只是這條生命的邏輯骨架而已。想要在骨架上長出血肉，就必須進行合適的數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)倉庫的強壯還是孱弱，健美還是丑陋，就取決于建模的結果。數(shù)倉建模方法數(shù)據(jù)倉庫的建模方法有很多種，每一種建模方法代表了哲學上的一個觀點，代表了一種歸納、概括世界的一種方法。常見的有范式建模法、維度建模法、實體建模法等，每種方法從本質上將是從不同的角度看待業(yè)務中的問題。1.范式建模法范式建模法其實是我們在構建數(shù)據(jù)模型常用的一個方法，該方法的主要由Inmon所提倡，主要解決關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲，利用的一種技術層面上的方法。目前，我們在關系型數(shù)據(jù)庫中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法。范式是符合某一種級別的關系模式的集合。構造數(shù)據(jù)庫必須遵循一定的規(guī)則，而在關系型數(shù)據(jù)庫中這種規(guī)則就是范式，這一過程也被稱為規(guī)范化。目前關系數(shù)據(jù)庫有六種范式：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）。在數(shù)據(jù)倉庫的模型設計中，一般采用第三范式。一個符合第三范式的關系必須具有以下三個條件:每個屬性值唯一，不具有多義性;每個非主屬性必須完全依賴于整個主鍵，而非主鍵的一部分;每個非主屬性不能依賴于其他關系中的屬性，因為這樣的話，這種屬性應該歸到其他關系中去。范式建模根據(jù)Inmon的觀點，數(shù)據(jù)倉庫模型的建設方法和業(yè)務系統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)模型類似。在業(yè)務系統(tǒng)中，企業(yè)數(shù)據(jù)模型決定了數(shù)據(jù)的來源，而企業(yè)數(shù)據(jù)模型也分為兩個層次，即主題域模型和邏輯模型。同樣，主題域模型可以看成是業(yè)務模型的概念模型，而邏輯模型則是域模型在關系型數(shù)據(jù)庫上的實例化。2.實體建模法實體建模法并不是數(shù)據(jù)倉庫建模中常見的一個方法，它來源于哲學的一個流派。從哲學的意義上說，客觀世界應該是可以細分的，客觀世界應該可以分成由一個個實體，以及實體與實體之間的關系組成。那么我們在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中完全可以引入這個抽象的方法，將整個業(yè)務也可以劃分成一個個的實體，而每個實體之間的關系，以及針對這些關系的說明就是我們數(shù)據(jù)建模需要做的工作。雖然實體法粗看起來好像有一些抽象，其實理解起來很容易。即我們可以將任何一個業(yè)務過程劃分成3個部分，實體，事件，說明，如下圖所示：實體建模上圖表述的是一個抽象的含義，如果我們描述一個簡單的事實：“小明開車去學校上學”。以這個業(yè)務事實為例，我們可以把“小明”，“學?！笨闯墒且粋€實體，“上學”描述的是一個業(yè)務過程，我們在這里可以抽象為一個具體“事件”，而“開車去”則可以看成是事件“上學”的一個說明。3.維度建模法維度模型是數(shù)據(jù)倉庫領域另一位大師RalphKimall所倡導，他的《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》是數(shù)據(jù)倉庫工程領域最流行的數(shù)倉建模經典。維度建模以分析決策的需求出發(fā)構建模型，構建的數(shù)據(jù)模型為分析需求服務，因此它重點解決用戶如何更快速完成分析需求，同時還有較好的大規(guī)模復雜查詢的響應性能。星形模型典型的代表是我們比較熟知的星形模型（Star-schema），以及在一些特殊場景下適用的雪花模型（Snow-schema）。維度建模中比較重要的概念就是事實表（Facttable）和維度表（Dimensiontable）。其最簡單的描述就是，按照事實表、維度表來構建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市。目前在互聯(lián)網公司最常用的建模方法就是維度建模。維度建模怎么建：在實際業(yè)務中，給了我們一堆數(shù)據(jù)，我們怎么拿這些數(shù)據(jù)進行數(shù)倉建設呢，數(shù)倉工具箱作者根據(jù)自身60多年的實際業(yè)務經驗，給我們總結了如下四步。數(shù)倉工具箱中的維度建模四步走：維度建模四步走這四步是環(huán)環(huán)相扣，步步相連。下面詳細拆解下每個步驟怎么做1、選擇業(yè)務過程維度建模是緊貼業(yè)務的，所以必須以業(yè)務為根基進行建模，那么選擇業(yè)務過程，顧名思義就是在整個業(yè)務流程中選取我們需要建模的業(yè)務，根據(jù)運營提供的需求及日后的易擴展性等進行選擇業(yè)務。比如商城，整個商城流程分為商家端，用戶端，平臺端，運營需求是總訂單量，訂單人數(shù)，及用戶的購買情況等，我們選擇業(yè)務過程就選擇用戶端的數(shù)據(jù)，商家及平臺端暫不考慮。業(yè)務選擇非常重要，因為后面所有的步驟都是基于此業(yè)務數(shù)據(jù)展開的。2、聲明粒度先舉個例子：對于用戶來說，一個用戶有一個身份證號，一個戶籍地址，多個手機號，多張銀行卡，那么與用戶粒度相同的粒度屬性有身份證粒度，戶籍地址粒度，比用戶粒度更細的粒度有手機號粒度，銀行卡粒度，存在一對一的關系就是相同粒度。為什么要提相同粒度呢，因為維度建模中要求我們，在同一事實表中，必須具有相同的粒度，同一事實表中不要混用多種不同的粒度，不同的粒度數(shù)據(jù)建立不同的事實表。并且從給定的業(yè)務過程獲取數(shù)據(jù)時，強烈建議從關注原子粒度開始設計，也就是從最細粒度開始，因為原子粒度能夠承受無法預期的用戶查詢。但是上卷匯總粒度對查詢性能的提升很重要的，所以對于有明確需求的數(shù)據(jù)，我們建立針對需求的上卷匯總粒度，對需求不明朗的數(shù)據(jù)我們建立原子粒度。3、確認維度維度表是作為業(yè)務分析的入口和描述性標識，所以也被稱為數(shù)據(jù)倉庫的“靈魂”。在一堆的數(shù)據(jù)中怎么確認哪些是維度屬性呢，如果該列是對具體值的描述，是一個文本或常量，某一約束和行標識的參與者，此時該屬性往往是維度屬性，數(shù)倉工具箱中告訴我們牢牢掌握事實表的粒度，就能將所有可能存在的維度區(qū)分開，并且要確保維度表中不能出現(xiàn)重復數(shù)據(jù)，應使維度主鍵唯一4、確認事實事實表是用來度量的，基本上都以數(shù)量值表示，事實表中的每行對應一個度量，每行中的數(shù)據(jù)是一個特定級別的細節(jié)數(shù)據(jù)，稱為粒度。維度建模的核心原則之一是同一事實表中的所有度量必須具有相同的粒度。這樣能確保不會出現(xiàn)重復計算度量的問題。有時候往往不能確定該列數(shù)據(jù)是事實屬性還是維度屬性。記住最實用的事實就是數(shù)值類型和可加類事實。所以可以通過分析該列是否是一種包含多個值并作為計算的參與者的度量，這種情況下該列往往是事實。其中粒度是非常重要的，粒度用于確定事實表的行表示什么，建議從關注原子級別的粒度數(shù)據(jù)開始設計，因為原子粒度能夠承受無法預估的用戶查詢，而且原子數(shù)據(jù)可以以各種可能的方式進行上卷，而一旦選擇了高粒度，則無法滿足用戶下鉆細節(jié)的需求。事實是整個維度建模的核心，其中雪花模型或者星型模型都是基于一張事實表通過外健關聯(lián)維表進行擴展，生成一份能夠支撐可預知查詢需求的模型寬表，而且最后的查詢也是落在事實表中進行。03實際業(yè)務中數(shù)倉分層數(shù)倉分層要結合公司業(yè)務進行，并且需要清晰明確各層職責，要保證數(shù)據(jù)層的穩(wěn)定又要屏蔽對下游影響，一般采用如下分層結構：數(shù)據(jù)分層架構數(shù)據(jù)層具體實現(xiàn)使用四張圖說明每層的具體實現(xiàn)數(shù)據(jù)源層ODS數(shù)據(jù)源層數(shù)據(jù)源層主要將各個業(yè)務數(shù)據(jù)導入到大數(shù)據(jù)平臺，作為業(yè)務數(shù)據(jù)的快照存儲。數(shù)據(jù)明細層DW數(shù)據(jù)明細層事實表中的每行對應一個度量，每行中的數(shù)據(jù)是一個特定級別的細節(jié)數(shù)據(jù)，稱為粒度。維度建模的核心原則之一是同一事實表中的所有度量必須具有相同的粒度。這樣能確保不會出現(xiàn)重復計算度量的問題。維度表一般都是單一主鍵，少數(shù)是聯(lián)合主鍵，注意維度表不要出現(xiàn)重復數(shù)據(jù)，否則和事實表關聯(lián)會出現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)散問題。有時候往往不能確定該列數(shù)據(jù)是事實屬性還是維度屬性。記住最實用的事實就是數(shù)值類型和可加類事實。所以可以通過分析該列是否是一種包含多個值并作為計算的參與者的度量，這種情況下該列往往是事實；如果該列是對具體值的描述，是一個文本或常量，某一約束和行標識的參與者，此時該屬性往往是維度屬性。但是還是要結合業(yè)務