BI項(xiàng)目中ETL設(shè)計(jì)與思考

/ETL即數(shù)據(jù)抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、裝載（Load）的過(guò)程，它是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要環(huán)節(jié)。

ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程，目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。ETL是BI工程重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。通常情況下，在BI工程中ETL會(huì)花掉整個(gè)工程的1/3的時(shí)間,ETL設(shè)計(jì)的好壞直接關(guān)接到BI工程的成敗。ETL的設(shè)計(jì)分三局部：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的加載。在設(shè)計(jì)ETL的時(shí)候我們也是從這三局部出發(fā)。數(shù)據(jù)的抽取是從各個(gè)不同的數(shù)據(jù)源抽取到ODS(OperationalDataStore，操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ))中——這個(gè)過(guò)程也可以做一些數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換)，在抽取的過(guò)程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高ETL的運(yùn)行效率。ETL三個(gè)局部中，花費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng)的是“T〞(Transform，清洗、轉(zhuǎn)換)的局部，一般情況下這局部工作量是整個(gè)ETL的2/3。數(shù)據(jù)的加載一般在數(shù)據(jù)清洗完了之后直接寫入DW(DataWarehousing，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))中去。ETL的實(shí)現(xiàn)有多種方法，常用的有三種。一種是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQLServer2000的DTS、SQLServer2005的SSIS效勞、Informatic等)實(shí)現(xiàn)，一種是SQL方式實(shí)現(xiàn)，另外一種是ETL工具和SQL相結(jié)合。前兩種方法各有各的優(yōu)缺點(diǎn)，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了復(fù)雜的編碼任務(wù)，提高了速度，降低了難度，但是缺少靈活性。SQL的方法優(yōu)點(diǎn)是靈活，提高ETL運(yùn)行效率，但是編碼復(fù)雜，對(duì)技術(shù)要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優(yōu)點(diǎn)，會(huì)極大地提高ETL的開(kāi)發(fā)速度和效率。一、數(shù)據(jù)的抽取這一局部需要在調(diào)研階段做大量的工作，首先要搞清楚數(shù)據(jù)是從幾個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中來(lái),各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器運(yùn)行什么DBMS,是否存在手工數(shù)據(jù)，手工數(shù)據(jù)量有多大，是否存在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)等等，當(dāng)收集完這些信息之后才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取的設(shè)計(jì)。1、對(duì)于與存放DW的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法這一類數(shù)據(jù)源在設(shè)計(jì)上比較容易。一般情況下，DBMS(SQLServer、Oracle)都會(huì)提供數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接功能，在DW數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器和原業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間建立直接的鏈接關(guān)系就可以寫Select語(yǔ)句直接訪問(wèn)。2、對(duì)于與DW數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)源的處理方法對(duì)于這一類數(shù)據(jù)源，一般情況下也可以通過(guò)ODBC的方式建立數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接——如SQLServer和Oracle之間。如果不能建立數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接，可以有兩種方式完成，一種是通過(guò)工具將源數(shù)據(jù)導(dǎo)出成.txt或者是.xls文件，然后再將這些源系統(tǒng)文件導(dǎo)入到ODS中。另外一種方法是通過(guò)程序接口來(lái)完成。3、對(duì)于文件類型數(shù)據(jù)源(.txt,.xls)，可以培訓(xùn)業(yè)務(wù)人員利用數(shù)據(jù)庫(kù)工具將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到指定的數(shù)據(jù)庫(kù)，然后從指定的數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取?；蛘哌€可以借助工具實(shí)現(xiàn)，如SQLServer2005的SSIS效勞的平面數(shù)據(jù)源和平面目標(biāo)等組件導(dǎo)入ODS中去。4、增量更新的問(wèn)題對(duì)于數(shù)據(jù)量大的系統(tǒng)，必須考慮增量抽取。一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)會(huì)記錄業(yè)務(wù)發(fā)生的時(shí)間，我們可以用來(lái)做增量的標(biāo)志,每次抽取之前首先判斷ODS中記錄最大的時(shí)間，然后根據(jù)這個(gè)時(shí)間去業(yè)務(wù)系統(tǒng)取大于這個(gè)時(shí)間所有的記錄。利用業(yè)務(wù)系統(tǒng)的時(shí)間戳，一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒(méi)有或者局部有時(shí)間戳。

二、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換一般情況下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為ODS、DW兩局部。通常的做法是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)到ODS做清洗，將臟數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，在從ODS到DW的過(guò)程中轉(zhuǎn)換，進(jìn)行一些業(yè)務(wù)規(guī)則的計(jì)算和聚合。

1、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過(guò)濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過(guò)濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過(guò)濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。(1)不完整的數(shù)據(jù)：這一類數(shù)據(jù)主要是一些應(yīng)該有的信息缺失，如供給商的名稱、分公司的名稱、客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中主表與明細(xì)表不能匹配等。對(duì)于這一類數(shù)據(jù)過(guò)濾出來(lái)，按缺失的內(nèi)容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)補(bǔ)全。補(bǔ)全后才寫入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。(2)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)：這一類錯(cuò)誤產(chǎn)生的原因是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入后沒(méi)有進(jìn)行判斷直接寫入后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)造成的，比方數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串?dāng)?shù)據(jù)后面有一個(gè)回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類數(shù)據(jù)也要分類，對(duì)于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不可見(jiàn)字符的問(wèn)題，只能通過(guò)寫SQL語(yǔ)句的方式找出來(lái)，然后要求客戶在業(yè)務(wù)系統(tǒng)修正之后抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致ETL運(yùn)行失敗，這一類錯(cuò)誤需要去業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)用SQL的方式挑出來(lái)，交給業(yè)務(wù)主管部門要求限期修正，修正之后再抽取。(3)重復(fù)的數(shù)據(jù)：對(duì)于這一類數(shù)據(jù)——特別是維表中會(huì)出現(xiàn)這種情況——將重復(fù)數(shù)據(jù)記錄的所有字段導(dǎo)出來(lái)，讓客戶確認(rèn)并整理。數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題。對(duì)于是否過(guò)濾，是否修正一般要求客戶確認(rèn)，對(duì)于過(guò)濾掉的數(shù)據(jù)，寫入Excel文件或者將過(guò)濾數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)表，在ETL開(kāi)發(fā)的初期可以每天向業(yè)務(wù)單位發(fā)送過(guò)濾數(shù)據(jù)的郵件，促使他們盡快地修正錯(cuò)誤,同時(shí)也可以做為將來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的依據(jù)。數(shù)據(jù)清洗需要注意的是不要將有用的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，對(duì)于每個(gè)過(guò)濾規(guī)則認(rèn)真進(jìn)行驗(yàn)證，并要用戶確認(rèn)。2、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的任務(wù)主要進(jìn)行不一致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換，以及一些商務(wù)規(guī)則的計(jì)算。(1)不一致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：這個(gè)過(guò)程是一個(gè)整合的過(guò)程，將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相同類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，比方同一個(gè)供給商在結(jié)算系統(tǒng)的編碼是XX0001,而在CRM中編碼是YY0001，這樣在抽取過(guò)來(lái)之后統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成一個(gè)編碼。(2)數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換：業(yè)務(wù)系統(tǒng)一般存儲(chǔ)非常明細(xì)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)是用來(lái)分析的，不需要非常明細(xì)的數(shù)據(jù)。一般情況下，會(huì)將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)粒度進(jìn)行聚合。(3)商務(wù)規(guī)則的計(jì)算：不同的企業(yè)有不同的業(yè)務(wù)規(guī)則、不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，這些指標(biāo)有的時(shí)候不是簡(jiǎn)單的加加減減就能完成，這個(gè)時(shí)候需要在ETL中將這些數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算好了之后存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以供分析使用。

三、ETL日志、警揭發(fā)送1、ETL日志ETL日志分為三類。一類是執(zhí)行過(guò)程日志，這一局部日志是在ETL執(zhí)行過(guò)程中每執(zhí)行一步的記錄，記錄每次運(yùn)行每一步驟的起始時(shí)間，影響了多少行數(shù)據(jù)，流水賬形式。一類是錯(cuò)誤日志，當(dāng)某個(gè)模塊出錯(cuò)的時(shí)候?qū)戝e(cuò)誤日志，記錄每次出錯(cuò)的時(shí)間、出錯(cuò)的模塊以及出錯(cuò)的信息等。第三類日志是總體日志，只記錄ETL開(kāi)始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間是否成功信息。如果使用ETL工具,ETL工具會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一些日志，這一類日志也可以作為ETL日志的一局部。記錄日志的目的是隨時(shí)可以知道ETL運(yùn)行情況，如果出錯(cuò)了，可以知道哪里出錯(cuò)。2、警揭發(fā)送如果ETL出錯(cuò)了，不僅要形成ETL出錯(cuò)日志，而且要向系統(tǒng)管理員發(fā)送警告。發(fā)送警告的方式多種，一般常用的就是給系統(tǒng)管理員發(fā)送郵件，并附上出錯(cuò)的信息，方便管理員排查錯(cuò)誤。ETL是BI工程的關(guān)鍵局部，也是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，才能使ETL運(yùn)行效率更高，為BI工程后期開(kāi)發(fā)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)抽取、清洗與轉(zhuǎn)換BI工程中ETL設(shè)計(jì)作者:葉江,出處:ITPub,責(zé)任編輯:葉江,2007-05-1413:39ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程，目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析的依據(jù)CONTROLShockwaveFlash.ShockwaveFlash.10ETL是BI工程最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，通常情況下ETL會(huì)花掉整個(gè)工程的1/3的時(shí)間，ETL設(shè)計(jì)的好壞直接關(guān)接到BI工程的成敗。ETL也是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，才能使ETL運(yùn)行效率更高，為工程后期開(kāi)發(fā)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。ETL的設(shè)計(jì)分三局部：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的加載。在設(shè)計(jì)ETL的時(shí)候也是從這三局部出發(fā)。數(shù)據(jù)的抽取是從各個(gè)不同的數(shù)據(jù)源抽取到ODS中(這個(gè)過(guò)程也可以做一些數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換)，在抽取的過(guò)程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高ETL的運(yùn)行效率。ETL三個(gè)局部中，花費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng)的是T(清洗、轉(zhuǎn)換)的局部，一般情況下這局部工作量是整個(gè)ETL的2/3。數(shù)據(jù)的加載一般在數(shù)據(jù)清洗完了之后直接寫入DW中去。ETL的實(shí)現(xiàn)有多種方法，常用的有三種，第一種是借助ETL工具如Oracle的OWB、SQLserver2000的DTS、SQLServer2005的SSIS效勞、informatic等實(shí)現(xiàn)，第二種是SQL方式實(shí)現(xiàn)，第三種是ETL工具和SQL相結(jié)合。前兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽復(fù)雜的編碼任務(wù)，提高速度，降低難度，但是欠缺靈活性。SQL的方法優(yōu)點(diǎn)是靈活，提高ETL運(yùn)行效率，但是編碼復(fù)雜，對(duì)技術(shù)要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優(yōu)點(diǎn)，極大的提高ETL的開(kāi)發(fā)速度和效率。數(shù)據(jù)的抽取數(shù)據(jù)的抽取需要在調(diào)研階段做大量工作，首先要搞清楚以下幾個(gè)問(wèn)題：數(shù)據(jù)是從幾個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中來(lái)?各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器運(yùn)行什么DBMS?是否存在手工數(shù)據(jù)，手工數(shù)據(jù)量有多大?是否存在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)?等等類似問(wèn)題，當(dāng)收集完這些信息之后才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取的設(shè)計(jì)。1、與存放DW的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法這一類數(shù)源在設(shè)計(jì)比較容易，一般情況下，DBMS(包括SQLServer，Oracle)都會(huì)提供數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接功能，在DW數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器和原業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間建立直接的鏈接關(guān)系就可以寫Select語(yǔ)句直接訪問(wèn)。2、與DW數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)源的處理方法。這一類數(shù)據(jù)源一般情況下也可以通過(guò)ODBC的方式建立數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接，如SQLServer和Oracle之間。如果不能建立數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接，可以有兩種方式完成，一種是通過(guò)工具將源數(shù)據(jù)導(dǎo)出成.txt或者是.xls文件，然后再將這些源系統(tǒng)文件導(dǎo)入到ODS中。另外一種方法通過(guò)程序接口來(lái)完成。3、對(duì)于文件類型數(shù)據(jù)源(.txt,，xls)，可以培訓(xùn)業(yè)務(wù)人員利用數(shù)據(jù)庫(kù)工具將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到指定的數(shù)據(jù)庫(kù)，然后從指定的數(shù)據(jù)庫(kù)抽取?；蛘呖梢越柚ぞ邔?shí)現(xiàn)，如SQLSERVER2005的SSIS效勞的平面數(shù)據(jù)源和平面目標(biāo)等組件導(dǎo)入ODS中去。4、增量更新問(wèn)題對(duì)于數(shù)據(jù)量大的系統(tǒng)，必須考慮增量抽取。一般情況，業(yè)務(wù)系統(tǒng)會(huì)記錄業(yè)務(wù)發(fā)生的時(shí)間，可以用作增量的標(biāo)志，每次抽取之前首先判斷ODS中記錄最大的時(shí)間，然后根據(jù)這個(gè)時(shí)間去業(yè)務(wù)系統(tǒng)取大于這個(gè)時(shí)間的所有記錄。利用業(yè)務(wù)系統(tǒng)的時(shí)間戳，一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒(méi)有或者局部有時(shí)間戳。數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換一般情況下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為ODS、DW兩局部，通常的做法是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)到ODS做清洗，將臟數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，再?gòu)腛DS到DW的過(guò)程中轉(zhuǎn)換，進(jìn)行一些業(yè)務(wù)規(guī)則的計(jì)算和聚合。共2頁(yè)。12:12下一頁(yè)

1、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過(guò)濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過(guò)濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過(guò)濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)和重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。A、不完整的數(shù)據(jù)，其特征是是一些應(yīng)該有的信息缺失，如供給商的名稱，分公司的名稱，客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中主表與明細(xì)表不能匹配等。需要將這一類數(shù)據(jù)過(guò)濾出來(lái)，按缺失的內(nèi)容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)補(bǔ)全。補(bǔ)全后才寫入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。B、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生原因是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入后沒(méi)有進(jìn)行判斷直接寫入后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)造成的，比方數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串?dāng)?shù)據(jù)后面有一個(gè)回車、日期格式不正確、日期越界等。這一類數(shù)據(jù)也要分類，對(duì)于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不面見(jiàn)字符的問(wèn)題只能寫SQL的方式找出來(lái)，然后要求客戶在業(yè)務(wù)系統(tǒng)修正之后抽取;日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致ETL運(yùn)行失敗，這一類錯(cuò)誤需要去業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)用SQL的方式挑出來(lái)，交給業(yè)務(wù)主管部門要求限期修正，修正之后再抽取。C、重復(fù)的數(shù)據(jù)，特別是維表中比較常見(jiàn)，將重復(fù)的數(shù)據(jù)的記錄所有字段導(dǎo)出來(lái)，讓客戶確認(rèn)并整理。數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題。對(duì)于是否過(guò)濾、是否修正一般要求客戶確認(rèn);對(duì)于過(guò)濾掉的數(shù)據(jù)，寫入Excel文件或者將過(guò)濾數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)表，在ETL開(kāi)發(fā)的初期可以每天向業(yè)務(wù)單位發(fā)送過(guò)濾數(shù)據(jù)的郵件，促使他們盡快的修正錯(cuò)誤，同時(shí)也可以作為將來(lái)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的依據(jù)。數(shù)據(jù)清洗需要注意的是不要將有用的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉了，對(duì)于每個(gè)過(guò)濾規(guī)則認(rèn)真進(jìn)行驗(yàn)證，并要用戶確認(rèn)才行。2、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的任務(wù)主要是進(jìn)行不一致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換和一些商務(wù)規(guī)則的計(jì)算。A、不一致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，這個(gè)過(guò)程是一個(gè)整合的過(guò)程，將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相同類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，比方同一個(gè)供給商在結(jié)算系統(tǒng)的編碼是XX0001，而在CRM中編碼是YY0001，這樣在抽取過(guò)來(lái)之后統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成一個(gè)編碼。B、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換，業(yè)務(wù)系統(tǒng)一般存儲(chǔ)非常明細(xì)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是用來(lái)分析的，不需要非常明細(xì)的數(shù)據(jù)，一般情況下，會(huì)將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)粒度進(jìn)行聚合。C、商務(wù)規(guī)則的計(jì)算，不同的企業(yè)有不同的業(yè)務(wù)規(guī)則，不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，這些指標(biāo)有的時(shí)候不是簡(jiǎn)單的加加減減就能完成，這個(gè)時(shí)候需要在ETL中將這些數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算好了之后存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，供分析使用。ETL日志與警揭發(fā)送1、ETL日志，記錄日志的目的是隨時(shí)可以知道ETL運(yùn)行情況，如果出錯(cuò)了，出錯(cuò)在那里。ETL日志分為三類。第一類是執(zhí)行過(guò)程日志，是在ETL執(zhí)行過(guò)程中每執(zhí)行一步的記錄，記錄每次運(yùn)行每一步驟的起始時(shí)間，影響了多少行數(shù)據(jù)，流水賬形式。第二類是錯(cuò)誤日志，當(dāng)某個(gè)模塊出錯(cuò)的時(shí)候需要寫錯(cuò)誤日志，記錄每次出錯(cuò)的時(shí)間，出錯(cuò)的模塊以及出錯(cuò)的信息等。第三類日志是總體日志，只記錄ETL開(kāi)始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間是否成功信息。如果使用ETL工具，工具會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生一些日志，這一類日志也可以作為ETL日志的一局部。2、警揭發(fā)送ETL出錯(cuò)了，不僅要寫ETL出錯(cuò)日志而且要向系統(tǒng)管理員發(fā)送警告，發(fā)送警告的方式有多種，常用的就是給系統(tǒng)管理員發(fā)送郵件，并附上出錯(cuò)的信息，方便管理員排查錯(cuò)誤。面向數(shù)據(jù)集成的ETL技術(shù)研究開(kāi)發(fā)者在線B更新時(shí)間:2008-09-16作者：來(lái)源:IT專家網(wǎng)本文關(guān)鍵詞：ETLIT技術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)隨著企業(yè)信息化建設(shè)的開(kāi)展，巨大的投資為企業(yè)建立了眾多的信息系統(tǒng)，以幫助企業(yè)進(jìn)行內(nèi)外部業(yè)務(wù)的處理和管理工作。但是隨著信息系統(tǒng)的增加，各自孤立工作的信息系統(tǒng)將會(huì)造成大量的冗余數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)人員的重復(fù)勞動(dòng)。企業(yè)應(yīng)用集成(EAI，EnterpriseApplicationIntegration)應(yīng)運(yùn)而生。EAI通過(guò)建立底層數(shù)據(jù)交換平臺(tái)來(lái)聯(lián)系橫貫整個(gè)企業(yè)的異構(gòu)系統(tǒng)、應(yīng)用、數(shù)據(jù)源等，完成在企業(yè)內(nèi)部的ERP、CRM、SCM、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以及其它重要的內(nèi)部系統(tǒng)之間無(wú)縫地共享和交換數(shù)據(jù)的需要。數(shù)據(jù)集成是企業(yè)應(yīng)用集成的重要環(huán)節(jié)，企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成，可以使更多的人更充分地使用已有數(shù)據(jù)資源，減少資料收集、數(shù)據(jù)采集等重復(fù)勞動(dòng)和相應(yīng)費(fèi)用。但是，在實(shí)施數(shù)據(jù)集成的過(guò)程中，由于不同用戶提供的數(shù)據(jù)可能來(lái)自不同的途徑，其數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)質(zhì)量千差萬(wàn)別，有時(shí)甚至?xí)龅綌?shù)據(jù)格式不能轉(zhuǎn)換或數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換格式后喪失信息等棘手問(wèn)題，嚴(yán)重阻礙了數(shù)據(jù)在各部門和各應(yīng)用系統(tǒng)中的流動(dòng)與共享。因此，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的集成管理已成為增強(qiáng)企業(yè)商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的必然選擇。ETL是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成的主要技術(shù)。ETL中三個(gè)字母分別代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、轉(zhuǎn)換、加載。(1)數(shù)據(jù)抽?。簭脑磾?shù)據(jù)源系統(tǒng)抽取目的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù);(2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將從源數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)需求，轉(zhuǎn)換成目的數(shù)據(jù)源要求的形式，并對(duì)錯(cuò)誤、不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和加工。(3)數(shù)據(jù)加載：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)裝載到目的數(shù)據(jù)源。ETL原本是作為構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)環(huán)節(jié)，負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)?，F(xiàn)在也越來(lái)越多地將ETL應(yīng)用于一般信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的遷移、交換和同步。一個(gè)簡(jiǎn)單的ETL體系結(jié)構(gòu)如圖1.1所示。2.ETL中的關(guān)鍵技術(shù)ETL過(guò)程中的主要環(huán)節(jié)就是數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工、數(shù)據(jù)裝載。為了實(shí)現(xiàn)這些功能，各個(gè)ETL工具一般會(huì)進(jìn)行一些功能上的擴(kuò)充，例如工作流、調(diào)度引擎、規(guī)則引擎、腳本支持、統(tǒng)計(jì)信息等。2.1數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)抽取是從數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)的過(guò)程。實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)源較多采用的是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)一般有以下幾種方式。(1)全量抽取全量抽取類似于數(shù)據(jù)遷移或數(shù)據(jù)復(fù)制，它將數(shù)據(jù)源中的表或視圖的數(shù)據(jù)原封不動(dòng)的從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取出來(lái)，并轉(zhuǎn)換成自己的ETL工具可以識(shí)別的格式。全量抽取比較簡(jiǎn)單。(2)增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)中要抽取的表中新增或修改的數(shù)據(jù)。在ETL使用過(guò)程中。增量抽取較全量抽取應(yīng)用更廣。如何捕獲變化的數(shù)據(jù)是增量抽取的關(guān)鍵。對(duì)捕獲方法一般有兩點(diǎn)要求：準(zhǔn)確性，能夠?qū)I(yè)務(wù)系統(tǒng)中的變化數(shù)據(jù)按一定的頻率準(zhǔn)確地捕獲到;性能，不能對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成太大的壓力，影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)。目前增量數(shù)據(jù)抽取中常用的捕獲變化數(shù)據(jù)的方法有：a.觸發(fā)器：在要抽取的表上建立需要的觸發(fā)器，一般要建立插入、修改、刪除三個(gè)觸發(fā)器，每當(dāng)源表中的數(shù)據(jù)發(fā)生變化，就被相應(yīng)的觸發(fā)器將變化的數(shù)據(jù)寫入一個(gè)臨時(shí)表，抽取線程從臨時(shí)表中抽取數(shù)據(jù)，臨時(shí)表中抽取過(guò)的數(shù)據(jù)被標(biāo)記或刪除。觸發(fā)器方式的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)抽取的性能較高，缺點(diǎn)是要求業(yè)務(wù)表建立觸發(fā)器，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)有一定的影響。b.時(shí)間戳：它是一種基于快照比較的變化數(shù)據(jù)捕獲方式，在源表上增加一個(gè)時(shí)間戳字段，系統(tǒng)中更新修改表數(shù)據(jù)的時(shí)候，同時(shí)修改時(shí)間戳字段的值。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取時(shí)，通過(guò)比較系統(tǒng)時(shí)間與時(shí)間戳字段的值來(lái)決定抽取哪些數(shù)據(jù)。有的數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間戳支持自動(dòng)更新，即表的其它字段的數(shù)據(jù)發(fā)生改變時(shí)，自動(dòng)更新時(shí)間戳字段的值。有的數(shù)據(jù)庫(kù)不支持時(shí)間戳的自動(dòng)更新，這就要求業(yè)務(wù)系統(tǒng)在更新業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，手工更新時(shí)間戳字段。同觸發(fā)器方式一樣，時(shí)間戳方式的性能也比較好，數(shù)據(jù)抽取相對(duì)清楚簡(jiǎn)單，但對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)也有很大的傾入性(參加額外的時(shí)間戳字段)，特別是對(duì)不支持時(shí)間戳的自動(dòng)更新的數(shù)據(jù)庫(kù)，還要求業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行額外的更新時(shí)間戳操作。另外，無(wú)法捕獲對(duì)時(shí)間戳以前數(shù)據(jù)的delete和update操作,在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性上受到了一定的限制。c.全表比對(duì)：典型的全表比對(duì)的方式是采用MD5校驗(yàn)碼。ETL工具事先為要抽取的表建立一個(gè)結(jié)構(gòu)類似的MD5臨時(shí)表，該臨時(shí)表記錄源表主鍵以及根據(jù)所有字段的數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的MD5校驗(yàn)碼。每次進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取時(shí)，對(duì)源表和MD5臨時(shí)表進(jìn)行MD5校驗(yàn)碼的比對(duì)，從而決定源表中的數(shù)據(jù)是新增、修改還是刪除，同時(shí)更新MD5校驗(yàn)碼。MD5方式的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)源系統(tǒng)的傾入性較小(僅需要建立一個(gè)MD5臨時(shí)表)，但缺點(diǎn)也是顯而易見(jiàn)的，與觸發(fā)器和時(shí)間戳方式中的主動(dòng)通知不同，MD5方式是被動(dòng)的進(jìn)行全表數(shù)據(jù)的比對(duì)，性能較差。當(dāng)表中沒(méi)有主鍵或唯一列且含有重復(fù)記錄時(shí)，MD5方式的準(zhǔn)確性較差。d.日志比照：通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)自身的日志來(lái)判斷變化的數(shù)據(jù)。Oracle的改變數(shù)據(jù)捕獲(CDC，ChangedDataCapture)技術(shù)是這方面的代表。CDC特性是在Oracle9i數(shù)據(jù)庫(kù)中引入的。CDC能夠幫助你識(shí)別從上次抽取之后發(fā)生變化的數(shù)據(jù)。利用CDC，在對(duì)源表進(jìn)行insert、update或delete等操作的同時(shí)就可以提取數(shù)據(jù)，并且變化的數(shù)據(jù)被保存在數(shù)據(jù)庫(kù)的變化表中。這樣就可以捕獲發(fā)生變化的數(shù)據(jù)，然后利用數(shù)據(jù)庫(kù)視圖以一種可控的方式提供給目標(biāo)系統(tǒng)。CDC體系結(jié)構(gòu)基于發(fā)布者/訂閱者模型。發(fā)布者捕捉變化數(shù)據(jù)并提供給訂閱者。訂閱者使用從發(fā)布者那里獲得的變化數(shù)據(jù)。通常，CDC系統(tǒng)擁有一個(gè)發(fā)布者和多個(gè)訂閱者。發(fā)布者首先需要識(shí)別捕獲變化數(shù)據(jù)所需的源表。然后，它捕捉變化的數(shù)據(jù)并將其保存在特別創(chuàng)立的變化表中。它還使訂閱者能夠控制對(duì)變化數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。訂閱者需要清楚自己感興趣的是哪些變化數(shù)據(jù)。一個(gè)訂閱者可能不會(huì)對(duì)發(fā)布者發(fā)布的所有數(shù)據(jù)都感興趣。訂閱者需要?jiǎng)?chuàng)立一個(gè)訂閱者視圖來(lái)訪問(wèn)經(jīng)發(fā)布者授權(quán)可以訪問(wèn)的變化數(shù)據(jù)。CDC分為同步模式和異步模式，同步模式實(shí)時(shí)的捕獲變化數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)到變化表中，發(fā)布者與訂閱都位于同一數(shù)據(jù)庫(kù)中。異步模式則是基于Oracle的流復(fù)制技術(shù)。ETL處理的數(shù)據(jù)源除了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)外，還可能是文件，例如txt文件、excel文件、xml文件等。對(duì)文件數(shù)據(jù)的抽取一般是進(jìn)行全量抽取，一次抽取前可保存文件的時(shí)間戳或計(jì)算文件的MD5校驗(yàn)碼，下次抽取時(shí)進(jìn)行比對(duì)，如果相同則可忽略本次抽取。2.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工從數(shù)據(jù)源中抽取的數(shù)據(jù)不一定完全滿足目的庫(kù)的要求，例如數(shù)據(jù)格式的不一致、數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)不完整等等，因此有必要對(duì)抽取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和加工可以在ETL引擎中進(jìn)行，也可以在數(shù)據(jù)抽取過(guò)程中利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的特性同時(shí)進(jìn)行。(1)ETL引擎中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工ETL引擎中一般以組件化的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。常用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換組件有字段映射、數(shù)據(jù)過(guò)濾、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)替換、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)加解密、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)拆分等。這些組件如同一條流水線上的一道道工序，它們是可插拔的，且可以任意組裝，各組件之間通過(guò)數(shù)據(jù)總線共享數(shù)據(jù)。有些ETL工具還提供了腳本支持，使得用戶可以以一種編程的方式定制數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和加工行為。(2)在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)加工關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)本身已經(jīng)提供了強(qiáng)大的SQL、函數(shù)來(lái)支持?jǐn)?shù)據(jù)的加工，如在SQL查詢語(yǔ)句中添加where條件進(jìn)行過(guò)濾，查詢中重命名字段名與目的表進(jìn)行映射，substr函數(shù)，case條件判斷等等。下面是一個(gè)SQL查詢的例子。selectIDasUSERID,substr(TITLE,1,20)asTITLE,casewhenREMARKisnullthen''elseREMARKendasCONTENTfromTB_REMARKwhereID>100;相比在ETL引擎中進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工，直接在SQL語(yǔ)句中進(jìn)行轉(zhuǎn)換和加工更加簡(jiǎn)單清晰，性能更高。對(duì)于SQL語(yǔ)句無(wú)法處理的可以交由ETL引擎處理。2.3數(shù)據(jù)裝載將轉(zhuǎn)換和加工后的數(shù)據(jù)裝載到目的庫(kù)中通常是ETL過(guò)程的最后步驟。裝載數(shù)據(jù)的最正確方法取決于所執(zhí)行操作的類型以及需要裝入多少數(shù)據(jù)。當(dāng)目的庫(kù)是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，一般來(lái)說(shuō)有兩種裝載方式：(1)直接SQL語(yǔ)句進(jìn)行insert、update、delete操作。(2)采用批量裝載方法，如bcp、bulk、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)特有的批量裝載工具或api。大多數(shù)情況下會(huì)使用第一種方法，因?yàn)樗鼈冞M(jìn)行了日志記錄并且是可恢復(fù)的。但是，批量裝載操作易于使用，并且在裝入大量數(shù)據(jù)時(shí)效率較高。使用哪種數(shù)據(jù)裝載方法取決于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的需要。3.主流ETL工具ETL工具從廠商來(lái)看分為兩種,一種是數(shù)據(jù)庫(kù)廠商自帶的ETL工具,如Oraclewarehousebuilder、OracleDataIntegrator。另外一種是第三方工具提供商，如Kettle。開(kāi)源世界也有很多的ETL工具，功能各異，強(qiáng)弱不一。(1)OracleDataIntegrator(ODI)ODI前身是SunopsisActiveIntegrationPlatform，在2006年底被Oracle收購(gòu)，重新命名為OracleDataIntegrator，主要定位于在ETL和數(shù)據(jù)集成的場(chǎng)景里使用。ODI和Oracle原來(lái)的ETL工具OWB相比有一些顯著的特點(diǎn)，比方和OWB一樣是ELT架構(gòu)，但是比OWB支持更多的異構(gòu)的數(shù)據(jù)源，ODI提供了callwebservice的機(jī)制，并且ODI的接口也可以暴露為webservice，從而可以和SOA環(huán)境進(jìn)行交互。ODI能夠檢測(cè)事件，一個(gè)事件可以觸發(fā)ODI的一個(gè)接口流程，從而完成近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)集成。ODI的主要功能特點(diǎn)有：a.使用CDC作為變更數(shù)據(jù)捕獲的捕獲方式。b.代理支持并行處理和負(fù)載均衡。c.完善的權(quán)限控制、版本管理功能。d.支持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量檢查，清洗和回收臟數(shù)據(jù)。e.支持與JMS消息中間件集成。f.支持WebService。(2)SQLServerIntegrationServices(SSIS)SSIS是SQLServer2005的新成員，在SQLServer的早期版本中，其實(shí)就已經(jīng)有了它的雛形，那時(shí)的名稱叫做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換效勞(DTS)。在SQLServer2005的前兩個(gè)版本SQLServer7.0和SQLServer2000中，DTS主要集中于提取和加載。通過(guò)使用DTS，可以從任何數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)加載到任何數(shù)據(jù)源中。在SQLServer2005中，對(duì)DTS進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)和改良形成了SSIS。SSIS提供了數(shù)據(jù)相關(guān)的控制流、數(shù)據(jù)流、日志、變量、event、連接管理等基礎(chǔ)設(shè)施?？刂屏饕卜Q為工作流或者任務(wù)流，它更像工作流，在工作流中每個(gè)組件都是一個(gè)任務(wù)。這些任務(wù)是按預(yù)定義的順序執(zhí)行的。在任務(wù)流中可能有分支。當(dāng)前任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果斷定沿哪條分支前進(jìn)。數(shù)據(jù)流是新的概念。數(shù)據(jù)流也稱為流水線，主要解決數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的問(wèn)題。數(shù)據(jù)流由一組預(yù)定義的轉(zhuǎn)換操作組成。數(shù)據(jù)流的起點(diǎn)通常是數(shù)據(jù)源(源表);數(shù)據(jù)流的終點(diǎn)通常是數(shù)據(jù)的目的地(目標(biāo)表)。可以將數(shù)據(jù)流的執(zhí)行認(rèn)為是一個(gè)流水線的過(guò)程，在該過(guò)程中，每一行數(shù)據(jù)都是裝配線中需要處理的零件，而每一個(gè)轉(zhuǎn)換都是裝配線中的處理單元。SSIS的體系結(jié)構(gòu)如圖3.1所示。圖3.1SSIS體系結(jié)構(gòu)圖4.ETL工具的選擇在數(shù)據(jù)集成中該如何選擇ETL工具呢?一般來(lái)說(shuō)需要考慮以下幾個(gè)方面：(1)對(duì)平臺(tái)的支持程度。(2)對(duì)數(shù)據(jù)源的支持程度。(3)抽取和裝載的性能是不是較高，且對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的性能影響大不大，傾入性高不高。(4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工的功能強(qiáng)不強(qiáng)。(5)是否具有管理和調(diào)度功能。(6)是否具有良好的集成性和開(kāi)放性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模與ETL的實(shí)踐技巧開(kāi)發(fā)者在線B更新時(shí)間:2008-09-16作者：來(lái)源:本文關(guān)鍵詞：IT技術(shù)ETL數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouseDW)是為了便于多維分析和多角度展現(xiàn)而將數(shù)據(jù)按特定的模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它的數(shù)據(jù)基于OLTP源系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是細(xì)節(jié)的、集成的、面向主題的，以O(shè)LAP系統(tǒng)的分析需求為目的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)模型包括了星型架構(gòu)(圖二：pic2.bmp)與雪花型架構(gòu)(圖三：pic3.bmp)兩種模式。如下圖，星型架構(gòu)的中間為事實(shí)表，四周為維度表，類似星星;而相比較而言，雪花型架構(gòu)的中間為事實(shí)表，兩邊的維度表可以再有其關(guān)聯(lián)子表，從而表達(dá)了清晰的維度層次關(guān)系。從OLAP系統(tǒng)的分析需求和ETL的處理效率兩方面來(lái)考慮：星型結(jié)構(gòu)聚合快，分析效率高;而雪花型結(jié)構(gòu)明確，便于與OLTP系統(tǒng)交互。因此，在實(shí)際工程中，我們將綜合運(yùn)用星型架構(gòu)與雪花型架構(gòu)來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。那么，下面我們就來(lái)看一看，構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的流程。二、構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)五步法(一)、確定主題即確定數(shù)據(jù)分析或前端展現(xiàn)的主題。例如：我們希望分析某年某月某一地區(qū)的啤酒銷售情況，這就是一個(gè)主題。主題要表達(dá)出某一方面的各分析角度(維度)和統(tǒng)計(jì)數(shù)值型數(shù)據(jù)(量度)之間的關(guān)系，確定主題時(shí)要綜合考慮。我們可以形象的將一個(gè)主題想象為一顆星星：統(tǒng)計(jì)數(shù)值型數(shù)據(jù)(量度)存在于星星中間的事實(shí)表;分析角度(維度)是星星的各個(gè)角;我們將通過(guò)維度的組合，來(lái)考察量度。那么，“某年某月某一地區(qū)的啤酒銷售情況〞這樣一個(gè)主題，就要求我們通過(guò)時(shí)間和地區(qū)兩個(gè)維度的組合，來(lái)考察銷售情況這個(gè)量度。從而，不同的主題來(lái)源于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的不同子集，我們可以稱之為數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)集市表達(dá)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)某一方面的信息，多個(gè)數(shù)據(jù)集市構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。(二)、確定量度在確定了主題以后，我們將考慮要分析的技術(shù)指標(biāo)，諸如年銷售額之類。它們一般為數(shù)值型數(shù)據(jù)。我們或者將該數(shù)據(jù)匯總，或者將該數(shù)據(jù)取次數(shù)、獨(dú)立次數(shù)或取最大最小值等，這樣的數(shù)據(jù)稱為量度。量度是要統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，必須事先選擇恰當(dāng)，基于不同的量度可以進(jìn)行復(fù)雜關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)等的設(shè)計(jì)和計(jì)算。(三)、確定事實(shí)數(shù)據(jù)粒度在確定了量度之后，我們要考慮到該量度的匯總情況和不同維度下量度的聚合情況?？紤]到量度的聚合程度不同，我們將采用“最小粒度原則〞，即將量度的粒度設(shè)置到最小。例如：假設(shè)目前的數(shù)據(jù)最小記錄到秒，即數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄了每一秒的交易額。那么，如果我們可以確認(rèn)，在將來(lái)的分析需求中，時(shí)間只需要精確到天就可以的話，我們就可以在ETL處理過(guò)程中，按天來(lái)匯總數(shù)據(jù)，此時(shí)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中量度的粒度就是“天〞;反過(guò)來(lái)，如果我們不能確認(rèn)將來(lái)的分析需求在時(shí)間上是否需要精確到秒，那么，我們就需要遵循“最小粒度原則〞，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的事實(shí)表中保存每一秒的數(shù)據(jù)，以便日后對(duì)“秒〞進(jìn)行分析。在采用“最小粒度原則〞的同時(shí)，我們不必?fù)?dān)憂海量數(shù)據(jù)所帶來(lái)的匯總分析效率問(wèn)題，因?yàn)樵诤罄m(xù)建立多維分析模型(CUBE)的時(shí)候，我們會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)提前進(jìn)行匯總，從而保障產(chǎn)生分析結(jié)果的效率。關(guān)于建立多維分析模型(CUBE)的相關(guān)問(wèn)題，我們將在下期欄目中予以闡述。(四)、確定維度維度是指分析的各個(gè)角度。例如我們希望按照時(shí)間，或者按照地區(qū)，或者按照產(chǎn)品進(jìn)行分析，那么這里的時(shí)間、地區(qū)、產(chǎn)品就是相應(yīng)的維度?；诓煌木S度，我們可以看到各量度的匯總情況，也可以基于所有的維度進(jìn)行交叉分析。這里我們首先要確定維度的層次(Hierarchy)和級(jí)別(Level)(圖四：pic4.bmp)。如下圖，我們?cè)跁r(shí)間維度上，按照“年-季度-月〞形成了一個(gè)層次，其中“年〞、“季度〞、“月〞成為了這個(gè)層次的3個(gè)級(jí)別;同理，當(dāng)我們建立產(chǎn)品維度時(shí)，我們可以將“產(chǎn)品大類-產(chǎn)品子類-產(chǎn)品〞劃為一個(gè)層次，其中包含“產(chǎn)品大類〞、“產(chǎn)品子類〞、“產(chǎn)品〞三個(gè)級(jí)別。那么，我們分析中所用到的這些維度，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的存在形式是怎樣的呢?我們可以將3個(gè)級(jí)別設(shè)置成一張數(shù)據(jù)表中的3個(gè)字段，比方時(shí)間維度;我們也可以使用三張表，分別保存產(chǎn)品大類、產(chǎn)品子類、產(chǎn)品三局部數(shù)據(jù)，比方產(chǎn)品維度。(圖五：pic5.bmp)另外，值得一提的是，我們?cè)诮⒕S度表時(shí)要充分使用代理鍵。代理鍵是數(shù)值型的ID號(hào)碼(例如圖六中每張表的第一個(gè)字段)，它唯一標(biāo)識(shí)了每一維度成員。更重要的是，在聚合時(shí)，數(shù)值型字段的匹配和比較，JOIN效率高，便于聚合。同時(shí)，代理鍵對(duì)緩慢變化維度有著重要的意義，在原數(shù)據(jù)主鍵相同的情況下，它起到了對(duì)新數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)作用。在此，我們不妨談一談維度表隨時(shí)間變化的問(wèn)題，這是我們經(jīng)常會(huì)遇到的情況，我們稱其為緩慢變化維度。比方我們?cè)黾恿诵碌漠a(chǎn)品，或者產(chǎn)品的ID號(hào)碼修改了，或者產(chǎn)品增加了一個(gè)新的屬性，此時(shí)，維度表就會(huì)被修改或者增加新的記錄行。這樣，我們?cè)贓TL的過(guò)程中，就要考慮到緩慢變化維度的處理。對(duì)于緩慢變化維度，有三種情況：1、緩慢變化維度第一種類型：歷史數(shù)據(jù)需要修改。這種情況下，我們使用UPDATE方法來(lái)修改維度表中的數(shù)據(jù)。例如：產(chǎn)品的ID號(hào)碼為123，后來(lái)發(fā)現(xiàn)ID號(hào)碼錯(cuò)了，需要改寫成456，那么，我們就在ETL處理時(shí)，直接修改維度表中原來(lái)的ID號(hào)碼為456。2、緩慢變化維度第二種類型：歷史數(shù)據(jù)保存，新增數(shù)據(jù)也要保存。這時(shí)，要將原數(shù)據(jù)更新，將新數(shù)據(jù)插入，我們使用UPDATE/INSERT。比方：某一員工2005年在A部門，2006年時(shí)他調(diào)到了B部門。那么在統(tǒng)計(jì)2005年的數(shù)據(jù)時(shí)就應(yīng)該將該員工定位到A部門;而在統(tǒng)計(jì)2006年數(shù)據(jù)時(shí)就應(yīng)該定位到B部門，然后再有新的數(shù)據(jù)插入時(shí)，將按照新部門(B部門)進(jìn)行處理，這樣我們的做法是將該維度成員列表參加標(biāo)識(shí)列，將歷史的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為“過(guò)期〞，將目前的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為“當(dāng)前的〞。另一種方法是將該維度打上時(shí)間戳，即將歷史數(shù)據(jù)生效的時(shí)間段作為它的一個(gè)屬性，在與原始表匹配生成事實(shí)表時(shí)將按照時(shí)間段進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這種方法的好處是該維度成員生效時(shí)間明確。3、緩慢變化維度第三種類型：新增數(shù)據(jù)維度成員改變了屬性。例如：某一維度成員新參加了一列，該列在歷史數(shù)據(jù)中不能基于它瀏覽，而在目前數(shù)據(jù)和將來(lái)數(shù)據(jù)中可以按照它瀏覽，那么此時(shí)我們需要改變維度表屬性，即參加新的字段列。那么，我們將使用存儲(chǔ)過(guò)程或程序生成新的維度屬性，在后續(xù)的數(shù)據(jù)中將基于新的屬性進(jìn)行查看。(五)、創(chuàng)立事實(shí)表在確定好事實(shí)數(shù)據(jù)和維度后，我們將考慮加載事實(shí)表。在公司的大量數(shù)據(jù)堆積如山時(shí)，我們想看看里面究竟是什么，結(jié)果發(fā)現(xiàn)里面是一筆筆生產(chǎn)記錄，一筆筆交易記錄…那么這些記錄是我們將要建立的事實(shí)表的原始數(shù)據(jù)，即關(guān)于某一主題的事實(shí)記錄表。我們的做法是將原始表與維度表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成事實(shí)表(圖六：pic6.bmp)。注意在關(guān)聯(lián)時(shí)有為空的數(shù)據(jù)時(shí)(數(shù)據(jù)源臟)，需要使用外連接，連接后我們將各維度的代理鍵取出放于事實(shí)表中，事實(shí)表除了各維度代理鍵外，還有各量度數(shù)據(jù)，這將來(lái)自原始表，事實(shí)表中將存在維度代理鍵和各量度，而不應(yīng)該存在描述性信息，即符合“瘦高原則〞，即要求事實(shí)表數(shù)據(jù)條數(shù)盡量多(粒度最小)，而描述性信息盡量少。如果考慮到擴(kuò)展，可以將事實(shí)表加一唯一標(biāo)識(shí)列，以為了以后擴(kuò)展將該事實(shí)作為雪花型維度，不過(guò)不需要時(shí)一般建議不用這樣做。事實(shí)數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心，需要精心維護(hù)，在JOIN后將得到事實(shí)數(shù)據(jù)表，一般記錄條數(shù)都比較大，我們需要為其設(shè)置復(fù)合主鍵和索引，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性和基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢性能優(yōu)化。事實(shí)數(shù)據(jù)表與維度表一起放于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如果前端需要連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行查詢，我們還需要建立一些相關(guān)的中間匯總表或物化視圖，以方便查詢。三、什么是ETL在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建中，ETL貫穿于工程始終，它是整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生命線，包括了數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)換、加載等各個(gè)過(guò)程。如果說(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一座大廈，那么ETL就是大廈的根基。ETL抽取整合數(shù)據(jù)的好壞直接影響到最終的結(jié)果展現(xiàn)。所以ETL在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程中起著十分關(guān)鍵的作用，必須擺到十分重要的位置。ETL是數(shù)據(jù)抽取(Extract)、轉(zhuǎn)換(Transform)、加載(Load)的簡(jiǎn)寫，它是指：將OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取出來(lái)，并將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和整合，得出一致性的數(shù)據(jù)，然后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。例如：下列圖就向我們展示了ETL的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換效果。(圖七：pic7.bmp)那么，在這一轉(zhuǎn)換過(guò)程中，我們就完成了對(duì)數(shù)據(jù)格式的更正、對(duì)數(shù)據(jù)字段