柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：大數(shù)據(jù)02-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

http://yzkb.51969.com/

零、文章目錄

大數(shù)據(jù)02-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)介紹

（1）基本概念

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫(xiě)為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持（Decision Support）。它出于分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時(shí)自身也不需要“消費(fèi)”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于外部，并且開(kāi)放給外部應(yīng)用，這也是為什么叫“倉(cāng)庫(kù)”，而不叫“工廠”的原因。

（2）主要特征

面向主題

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，最大的特點(diǎn)是面向應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)的組織，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)可能是相互分離的。而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是面向主題的。主題是一個(gè)抽象的概念，是較高層次上企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合、歸類并進(jìn)行分析利用的抽象。在邏輯意義上，它是對(duì)應(yīng)企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對(duì)象。 操作型處理（傳統(tǒng)數(shù)據(jù)）對(duì)數(shù)據(jù)的劃分并不適用于決策分析。而基于主題組織的數(shù)據(jù)則不同，它們被劃分為各自獨(dú)立的領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域有各自的邏輯內(nèi)涵但互不交叉，在抽象層次上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行完整、一致和準(zhǔn)確的描述。一些主題相關(guān)的數(shù)據(jù)通常分布在多個(gè)操作型系統(tǒng)中。

集成性

通過(guò)對(duì)分散、獨(dú)立、異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理、轉(zhuǎn)換和匯總便得到了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)，這樣保證了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致性。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的綜合數(shù)據(jù)不能從原有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)直接得到。因此在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前，必然要經(jīng)過(guò)統(tǒng)一與綜合，這一步是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)中最關(guān)鍵、最復(fù)雜的一步，所要完成的工作有：

（1）要統(tǒng)一源數(shù)據(jù)中所有矛盾之處，如字段的同名異義、異名同義、單位不統(tǒng)一、字長(zhǎng)不一致，等等。 （2）進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合和計(jì)算。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)綜合工作可以在從原有數(shù)據(jù)庫(kù)抽取數(shù)據(jù)時(shí)生成，但許多是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部生成的，即進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后進(jìn)行綜合生成的。 下圖說(shuō)明一個(gè)保險(xiǎn)公司綜合數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理過(guò)程，其中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中與“保險(xiǎn)”主題有關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)自于多個(gè)不同的操作型系統(tǒng)。這些系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)的命名可能不同，數(shù)據(jù)格式也可能不同。把不同來(lái)源的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前，需要去除這些不一致。

非易失性（不可更新性）

操作型數(shù)據(jù)庫(kù)主要服務(wù)于日常的業(yè)務(wù)操作，使得數(shù)據(jù)庫(kù)需要不斷地對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，以便迅速獲得當(dāng)前最新數(shù)據(jù)，不至于影響正常的業(yè)務(wù)運(yùn)作。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中只要保存過(guò)去的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不需要每一筆業(yè)務(wù)都實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，而是根據(jù)商業(yè)需要每隔一段時(shí)間把一批較新的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)反映的是一段相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容，是不同時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)快照的集合，以及基于這些快照進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、綜合和重組的導(dǎo)出數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)非易失性主要是針對(duì)應(yīng)用而言。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶對(duì)數(shù)據(jù)的操作大多是數(shù)據(jù)查詢或比較復(fù)雜的挖掘，一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下被較長(zhǎng)時(shí)間保留。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少。因此，數(shù)據(jù)經(jīng)加工和集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后是極少更新的，通常只需要定期的加載和更新。

時(shí)變性

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含各種粒度的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可能與某個(gè)特定日期、星期、月份、季度或者年份有關(guān)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是通過(guò)分析企業(yè)過(guò)去一段時(shí)間業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)狀況，挖掘其中隱藏的模式。雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶不能修改數(shù)據(jù)，但并不是說(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)不變的。分析的結(jié)果只能反映過(guò)去的情況，當(dāng)業(yè)務(wù)變化后，挖掘出的模式會(huì)失去時(shí)效性。因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)需要更新，以適應(yīng)決策的需要。從這個(gè)角度講，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)是一個(gè)項(xiàng)目，更是一個(gè)過(guò)程 。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)時(shí)限一般要遠(yuǎn)遠(yuǎn)長(zhǎng)于操作型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)時(shí)限。（2）操作型系統(tǒng)存儲(chǔ)的是當(dāng)前數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)。（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序追加的，它們都帶有時(shí)間屬性。

（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)VS數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別實(shí)際講的是OLTP與OLAP的區(qū)別。

操作型處理，叫聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以稱面向交易的處理系統(tǒng)，它是針對(duì)具體業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)的日常操作，通常對(duì)少數(shù)記錄進(jìn)行查詢、修改。用戶較為關(guān)心操作的響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)的安全性、完整性和并發(fā)支持的用戶數(shù)等問(wèn)題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)管理的主要手段，主要用于操作型處理。

分析型處理，叫聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般針對(duì)某些主題的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，支持管理決策。 首先要明白，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是在數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)大量存在的情況下，為了進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)資源、為了決策需要而產(chǎn)生的，它決不是所謂的“大型數(shù)據(jù)庫(kù)”

數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。

數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般針對(duì)某一業(yè)務(wù)應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計(jì)，比如一張簡(jiǎn)單的User表，記錄用戶名、密碼等簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)即可，符合業(yè)務(wù)應(yīng)用，但是不符合分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)流程

（1）系統(tǒng)流程圖

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供企業(yè)決策分析的數(shù)據(jù)環(huán)境，數(shù)據(jù)從哪里獲?。繑?shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？決策分析系統(tǒng)如何從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？我們可以把數(shù)據(jù)從獲取、存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析的所有部分稱為一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，本節(jié)講解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的工作流程和系統(tǒng)架構(gòu)。下圖是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖：

以下系統(tǒng)各部分的執(zhí)行流程是：

1、確定分析所依賴的源數(shù)據(jù)。 2、通過(guò)ETL將源數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

3、數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的主題結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)。 4、根據(jù)各部門的業(yè)務(wù)分析要求創(chuàng)建數(shù)據(jù)集市（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集）。 5、決策分析、報(bào)表等應(yīng)用系統(tǒng)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。 6、用戶通過(guò)應(yīng)用系統(tǒng)查詢分析結(jié)果、報(bào)表。

（2）源數(shù)據(jù)

源數(shù)據(jù)是指用于分析的原始數(shù)據(jù)，這一步主要是根據(jù)分析需求確定源數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)分布在內(nèi)部系統(tǒng)和外部分系統(tǒng)中，內(nèi)部數(shù)據(jù)主要是企業(yè)ERP系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)是指企業(yè)外部分系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通常是指行業(yè)數(shù)據(jù)。源數(shù)據(jù)最大的特點(diǎn)是格式不統(tǒng)一，如果要對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析需要經(jīng)過(guò)ETL對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中獲取、過(guò)慮、轉(zhuǎn)換等處理。

（3）ETL

ETL（Extra, Transfer, Load）包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)裝載三個(gè)過(guò)程。

抽?。簲?shù)據(jù)抽取是從各各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、外部系統(tǒng)等源數(shù)據(jù)處采集源數(shù)據(jù)。 轉(zhuǎn)換：采集過(guò)來(lái)的源數(shù)據(jù)如果要存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要按照一定的數(shù)據(jù)格式對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，常見(jiàn)的轉(zhuǎn)換方式有數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、格式轉(zhuǎn)換、缺失值補(bǔ)充、數(shù)據(jù)綜合等。 裝載：轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)就可以存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，這個(gè)過(guò)程要裝載。數(shù)據(jù)裝載通常是按一定的頻率進(jìn)行的，比如每天裝載當(dāng)天的訂單數(shù)據(jù)、每星期裝載客戶信息等。

（4）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市

**數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是用于企業(yè)整體分析的數(shù)據(jù)集合，**比如分為：銷售主題、客戶主題、產(chǎn)品主題等。**數(shù)據(jù)集市是用于部門分析的數(shù)據(jù)集合，**從范圍上來(lái)講它屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集，比如：銷售部門的數(shù)據(jù)集市只有銷售主題。 為什么會(huì)有數(shù)據(jù)集市的概念？

通常從企業(yè)整體出發(fā)去建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)比較困難，所涉及到的業(yè)務(wù)及分析需求比較多，所以提出數(shù)據(jù)集市的概念，可以先從某個(gè)部門開(kāi)始建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這樣效率就比較高。 業(yè)界把從企業(yè)整體出發(fā)建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程叫自頂向下，把從數(shù)據(jù)集市開(kāi)始建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)再逐漸完善整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程叫自下向上。通常建議自下向上建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不過(guò)這個(gè)在業(yè)界也存在爭(zhēng)議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市具有什么區(qū)別？

范圍的區(qū)別：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是針對(duì)企業(yè)整體分析數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)集市是針對(duì)部門級(jí)別分析的數(shù)據(jù)集合。 數(shù)據(jù)粒度不同：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常包括粒度較細(xì)的數(shù)據(jù)明細(xì)。數(shù)據(jù)集市則會(huì)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，這些聚合后的數(shù)據(jù)就會(huì)直接用于部門業(yè)務(wù)分析。

（5）應(yīng)用系統(tǒng)

這里的應(yīng)用系統(tǒng)是指使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)完成數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)報(bào)表等功能的系統(tǒng)。應(yīng)用系統(tǒng)需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中查詢數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，比如：OLAP 系統(tǒng)、數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)等。

（6）用戶

使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的用戶主要有數(shù)據(jù)分析人員、管理決策人員（公司高層）等。

3、維度分析

（1）介紹

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析通常采取維度分析，比如：用戶提出分析課程訪問(wèn)量的指標(biāo)，為了滿足不同的分析需求可以從時(shí)間維度分析課程訪問(wèn)量，分析每天、每小時(shí)的課程訪問(wèn)量；也可以從課程維度來(lái)分析課程訪問(wèn)量，分析每個(gè)課程、每個(gè)課程分類的訪問(wèn)量。

（2）指標(biāo)與維度

指標(biāo)是衡量事務(wù)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)，也叫度量，如銷售額，銷量等，多為行為事實(shí)數(shù)據(jù)；指標(biāo)可以求和、求平均值等計(jì)算。維度是事務(wù)的特征，如顏色、區(qū)域、時(shí)間等，可以根據(jù)不同的維度來(lái)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分析對(duì)比。比如根據(jù)區(qū)域維度來(lái)分析不同區(qū)域的產(chǎn)品銷量，根據(jù)時(shí)間來(lái)分析每個(gè)月產(chǎn)品的銷量，同一個(gè)產(chǎn)品銷量指標(biāo)從不同的維度分析會(huì)得出不同的結(jié)果。用具體的指標(biāo)數(shù)值, 來(lái)度量不同的維度。x軸和y軸的關(guān)系。

（3）下鉆與上卷

維度中有不同的層次，每個(gè)層次可以有多個(gè)級(jí)別，這樣就可以根據(jù)多個(gè)維護(hù)層次和級(jí)別進(jìn)行分析，可以靈活獲取高級(jí)別的匯總信息，獲取低級(jí)別的明細(xì)信息。把獲取高級(jí)別的匯總信息的過(guò)程叫上卷，把獲取低級(jí)別的明細(xì)信息的過(guò)程叫下鉆，比如：課程訪問(wèn)量分析，時(shí)間維度有四個(gè)級(jí)別，分別是年、月、天、小時(shí)，現(xiàn)在我們某個(gè)級(jí)別分析每天的課程訪問(wèn)量，比如按天分析課程訪問(wèn)量，此時(shí)我們可以按小時(shí)下鉆分析，得出一天內(nèi)每小時(shí)的課程訪問(wèn)量，也可以按月上卷，得到月度的課程訪問(wèn)量。比如下鉆維度：天、小時(shí) 上卷維度：年、月

4、數(shù)倉(cāng)模型

（1）數(shù)倉(cāng)建模方法

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的方法常用的有兩種：三范式建模法、維度建模法

三范式建模法主要是應(yīng)用于傳統(tǒng)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這類數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，是由Inmon提出的，應(yīng)用于自頂向下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu);維度數(shù)據(jù)模型就是基于維度分析來(lái)創(chuàng)建模型，是由Kimball提出，應(yīng)用于自下向上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)。我們主要介紹維度建模。 維度建模，簡(jiǎn)稱DM（Dimensional modeling），數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大師Kimball的觀點(diǎn)：維度數(shù)據(jù)模型是一種趨向于支持最終用戶對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行查詢的設(shè)計(jì)技術(shù)，是圍繞性能和易理解性構(gòu)建的。維度模型是按照用戶看待或分析數(shù)據(jù)的角度來(lái)組織數(shù)據(jù)。

（2）維度建模：事實(shí)表&維度表

事實(shí)表

事實(shí)表記錄了特定行為事件的數(shù)字化信息，一般由數(shù)值型數(shù)字和指向維度表的外鍵組成。此類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較大，更新比較頻繁。事實(shí)表的設(shè)計(jì)依賴于業(yè)務(wù)系統(tǒng)，事實(shí)表的數(shù)據(jù)可以計(jì)算出業(yè)務(wù)系統(tǒng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)就是基于事實(shí)表開(kāi)展的計(jì)算操作。

維度表

維度是指觀察數(shù)據(jù)的角度，一般是一個(gè)名詞，比如對(duì)于銷售金額這個(gè)事實(shí)，我們可以從銷售時(shí)間、銷售產(chǎn)品、銷售店鋪、購(gòu)買顧客等多個(gè)維度來(lái)觀察分析。維度表的記錄數(shù)比事實(shí)表少，但是每條記錄可能會(huì)包含很多字段。維表層主要包含兩大類數(shù)據(jù)：

高基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是用戶資料表、商品資料表類似的資料表。數(shù)據(jù)量可能是千萬(wàn)級(jí)或者上億級(jí)別。低基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是配置表，比如枚舉值對(duì)應(yīng)的中文含義，或者日期維表、地理維表等。數(shù)據(jù)量可能是個(gè)位數(shù)或者幾千條幾萬(wàn)條?；鶖?shù)指的是一個(gè)字段中不同值的個(gè)數(shù)，比如主鍵列具有唯一值，所以具有最高的基數(shù)，而性別枚舉值（日期、地區(qū)等）這樣的列的基數(shù)就很低。

案例

時(shí)間維度表：描述事件發(fā)生的時(shí)間，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是一個(gè)隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，因此可能需要一個(gè)時(shí)間維度表。年月日時(shí)分秒。地理維度表：描述地理位置信息數(shù)據(jù)，國(guó)家、省市縣鎮(zhèn)村、郵編等。產(chǎn)品維度表：描述產(chǎn)品屬性。比如書(shū)的分類，有科技、教育、小說(shuō)等分類屬性。人員維度表：描述人員相關(guān)信息，銷售人員、市場(chǎng)人員、開(kāi)發(fā)人員等。

事實(shí)數(shù)據(jù)一般是Y軸，維度數(shù)據(jù)一般是X軸

（3）維度模型：星型模型&雪花模型

星型模型

是一種多維的數(shù)據(jù)關(guān)系。一個(gè)事實(shí)表為中心，多個(gè)維度表環(huán)繞周圍。一個(gè)星型模型中可以有一個(gè)或多個(gè)事實(shí)表，每個(gè)事實(shí)表可以引用任意數(shù)量的維度表。星型模型將業(yè)務(wù)流程分為事實(shí)和維度。事實(shí)是對(duì)業(yè)務(wù)的度量，是定量的數(shù)據(jù)，比如價(jià)格、銷售數(shù)量、距離、速度、質(zhì)量等。維度是對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)屬性的描述，比如日期、產(chǎn)品、客戶、地理位置等。

雪花模型

當(dāng)有一個(gè)或多個(gè)維表沒(méi)有直接連接到事實(shí)表上，而是通過(guò)其他維表連接到事實(shí)表上時(shí)，就像多個(gè)雪花連接在一起，故稱雪花模型。雪花模型是對(duì)星型模型的擴(kuò)展，它對(duì)星型模型的維表進(jìn)一步層次化，原有的各維表可能被擴(kuò)展為小的事實(shí)表，形成一些局部的 "層次 " 區(qū)域，這些被分解的表都連接到主維度表而不是事實(shí)表。

如何將維度表進(jìn)行層次化處理呢？

即把低基數(shù)（重復(fù)比較多、辨識(shí)度比較低、維度數(shù)據(jù)少，比如性別）的屬性從維度表中移除并形成單獨(dú)的表。比如之前講到的案例，購(gòu)買量指標(biāo)有課程維度，課程維度又可以將課程分類進(jìn)行層次化擴(kuò)展為新的維度表。

層次化的影響

層次化的過(guò)程是將維度表中重復(fù)度比較高的字段組成一個(gè)新表，所以層次化不可避免增加了表的數(shù)量，減少了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間，提高了數(shù)據(jù)更新的效率。但是查詢時(shí)就需要連接更多的表?？偨Y(jié)，雪花模型中，一個(gè)維度被規(guī)范化成多個(gè)關(guān)聯(lián)的表，星型模型中，每個(gè)維度由一個(gè)單一的維度表所表示。

（4）漸變維（SCD）

什么是漸變維

維度可以根據(jù)變化劇烈程度主要分為無(wú)變化維度和變化維度。例如一個(gè)人的相關(guān)信息，身份證號(hào)、姓名和性別等信息數(shù)據(jù)屬于不變的部分；而婚姻狀態(tài)、工作經(jīng)歷、工作單位和培訓(xùn)經(jīng)歷等屬于可能會(huì)變化的字段。 大多數(shù)維度數(shù)據(jù)隨時(shí)間的遷移是緩慢變化的。比如增加了新的產(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，在設(shè)計(jì)維度和使用維度的過(guò)程中，就要考慮到緩慢變化維度數(shù)據(jù)的處理。 緩慢漸變維，即維度中的屬性可能會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生改變，比如包含用戶住址Address的DimCustomer維度，用戶的住址可能會(huì)發(fā)生改變，進(jìn)而影響業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)精度，DimCustomer維度就是緩慢漸變維（SCD）。 我們這里以顧客表為例來(lái)進(jìn)行說(shuō)明：

假設(shè)在第一次從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中加載了一批數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，當(dāng)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)有這樣的一條顧客的信息。

顧客 BIWORK ，居住在北京，目前是一名 BI 的開(kāi)發(fā)工程師。假設(shè) BIWORK 因?yàn)楸本┛諝赓|(zhì)量 PM2.5 等原因從北京搬到了三亞。那么這條信息在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中應(yīng)該被更新了。

我們假設(shè)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)了與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的同步，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中也直接將詞條數(shù)據(jù)修改更新。后來(lái)我們創(chuàng)建報(bào)表做一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，這時(shí)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中所有對(duì)顧客 BIWORK 的銷售都指向了 BIWORK 新的所在地 - 城市三亞，但是實(shí)際上BIWORK 在之前所有的購(gòu)買都發(fā)生在BIWORK 居住在北京的時(shí)候。通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的例子，描述了因一些基本信息的更改可能會(huì)引起數(shù)據(jù)歸納和分析出現(xiàn)的問(wèn)題。

SCD1（緩慢漸變類型1）

通過(guò)更新維度記錄直接覆蓋已存在的值。不維護(hù)記錄的歷史。一般用于修改錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，即歷史數(shù)據(jù)就是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，除此沒(méi)有他用。 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，我們可以保持業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)始終處于一致?？梢栽?Customer維度中使用來(lái)自業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的Business Key - CustomerID 來(lái)追蹤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的變化，一旦發(fā)生變化那么就將舊的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)覆蓋重寫(xiě)。 DW 中的記錄根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的 CustomerID 獲取了最新的 City 信息，直接更新到 DW中。

SCD2（緩慢漸變類型2）

在源數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，給維度記錄建立一個(gè)新的“版本”記錄，從而維護(hù)維度歷史。SCD2不刪除、不修改已存在的數(shù)據(jù)。SCD2也叫拉鏈表。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中有很多需求場(chǎng)景會(huì)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，因此會(huì)盡可能的維護(hù)來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)能夠真正捕獲到這種歷史數(shù)據(jù)的變化。以上面的例子來(lái)說(shuō)，可能需要分析的結(jié)果是 BIWORK 在 2012年的時(shí)候購(gòu)買額度整體平穩(wěn)，但是從2013年開(kāi)始購(gòu)買額度減少了。出現(xiàn)的原因可能與所在的城市有關(guān)系，在北京的門店可能比在三亞的門店相對(duì)要多一些。像這種情況，就不能很簡(jiǎn)單在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中將 BIWORK 當(dāng)前所在城市直接更新，否則此用戶所有的購(gòu)買額度都會(huì)歸于三亞。通過(guò)起始時(shí)間來(lái)標(biāo)識(shí)，Valid To（封鏈時(shí)間）為 NULL 的標(biāo)識(shí)當(dāng)前數(shù)據(jù)，也可以用2999，3000，9999等等比較大的年份。數(shù)倉(cāng)內(nèi)部需要保持統(tǒng)一。每個(gè)版本都會(huì)產(chǎn)生一行新的數(shù)據(jù)。

SCD3（緩慢漸變類型3）

實(shí)際上SCD1 and 2 可以滿足大多數(shù)需求了，但是仍然有其它的解決方案，比如說(shuō) SCD3。SCD3希望只維護(hù)更少的歷史記錄。比如說(shuō)把要維護(hù)的歷史字段新增一列，然后每次只更新 Current Column 和 Previous Column。這樣，只保存了最近兩次的歷史記錄，歷史數(shù)據(jù)都在同一行數(shù)據(jù)中。但是如果要維護(hù)的字段比較多，就比較麻煩，因?yàn)橐嗟?Current 和 Previous 字段。所以 SCD3 用的還是沒(méi)有SCD1 和 SCD2 那么普遍。它只適用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間不足并且用戶接受有限歷史數(shù)據(jù)的情況。

5、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層

（1）為什么要分層

作為一名數(shù)據(jù)的規(guī)劃者，我們肯定希望自己的數(shù)據(jù)能夠有秩序地流轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周期能夠清晰明確被設(shè)計(jì)者和使用者感知到。直觀來(lái)講就是如圖這般層次清晰、依賴關(guān)系直觀。

但是，大多數(shù)情況下，我們完成的數(shù)據(jù)體系卻是依賴復(fù)雜、層級(jí)混亂的。如下圖，在不知不覺(jué)的情況下，我們可能會(huì)做出一套表依賴結(jié)構(gòu)混亂，甚至出現(xiàn)循環(huán)依賴的數(shù)據(jù)體系。

因此，我們需要一套行之有效的數(shù)據(jù)組織和管理方法來(lái)讓我們的數(shù)據(jù)體系更有序，這就是談到的數(shù)據(jù)分層。數(shù)據(jù)分層并不能解決所有的數(shù)據(jù)問(wèn)題，但是，數(shù)據(jù)分層卻可以給我們帶來(lái)如下的好處：

清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：每一個(gè)數(shù)據(jù)分層都有它的作用域和職責(zé)，在使用表的時(shí)候能更方便地定位和理解。 復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化：將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)分解成多個(gè)步驟來(lái)完成，每一層解決特定的問(wèn)題。 便于維護(hù)：當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題之后，可以不用修復(fù)所有的數(shù)據(jù)，只需要從有問(wèn)題的步驟開(kāi)始修復(fù)。 減少重復(fù)開(kāi)發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層，開(kāi)發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少重復(fù)開(kāi)發(fā)的工作量。 高性能：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建將大大縮短獲取信息的時(shí)間，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為數(shù)據(jù)的集合，所有的信息都可以從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)直接獲取，尤其對(duì)于海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)查詢和復(fù)雜查詢，所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層有利于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)需求，提高數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的效率。

（2）常規(guī)分層方法

盡管不同的公司和業(yè)務(wù)線的層級(jí)有的是四層，有的是五層，但究其本質(zhì)都是三層結(jié)構(gòu)，按照數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)可分為三層——源數(shù)據(jù)層（ODS）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層（DW）、數(shù)據(jù)應(yīng)用層（DA 或 APP）。

源數(shù)據(jù)層ODS（Operation Data Store）

此層數(shù)據(jù)無(wú)任何更改，直接沿用外圍系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)，不對(duì)外開(kāi)放；為臨時(shí)存儲(chǔ)層，是接口數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)域，為后一步的數(shù)據(jù)處理做準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層DW（Data Warehouse）

DW 層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對(duì)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。此層可以細(xì)分為三層：

明細(xì)層DWD（Data Warehouse Detail）：存儲(chǔ)明細(xì)數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)是最細(xì)粒度的事實(shí)數(shù)據(jù)。該層一般保持和ODS層一樣的數(shù)據(jù)粒度，并且提供一定的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證。同時(shí)，為了提高數(shù)據(jù)明細(xì)層的易用性，該層會(huì)采用一些維度退化手法，將維度退化至事實(shí)表中，減少事實(shí)表和維表的關(guān)聯(lián)。中間層DWM（Data WareHouse Middle）：存儲(chǔ)中間數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需要?jiǎng)?chuàng)建的中間表數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)一般是對(duì)多個(gè)維度的聚合數(shù)據(jù)，此層數(shù)據(jù)通常來(lái)源于DWD層的數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)層DWS（Data WareHouse Service）：存儲(chǔ)寬表數(shù)據(jù)，此層數(shù)據(jù)是針對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的聚合數(shù)據(jù)，應(yīng)用層的數(shù)據(jù)通常來(lái)源與此層，為什么叫寬表，主要是為了應(yīng)用層的需要在這一層將業(yè)務(wù)相關(guān)的所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯集起來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)，方便業(yè)務(wù)層獲取。此層數(shù)據(jù)通常來(lái)源與DWD和DWM層的數(shù)據(jù)。 在實(shí)際計(jì)算中，如果直接從DWD或者ODS計(jì)算出寬表的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，會(huì)存在計(jì)算量太大并且維度太少的問(wèn)題，因此一般的做法是，在DWM層先計(jì)算出多個(gè)小的中間表，然后再拼接成一張DWS的寬表。由于寬和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM這一層，只留DWS層，將所有的數(shù)據(jù)在放在DWS亦可。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層（DA 或 APP）

前端應(yīng)用直接讀取的數(shù)據(jù)源；根據(jù)報(bào)表、專題分析的需求而計(jì)算生成的數(shù)據(jù)。

維表層DIM（Dimension）

最后補(bǔ)充一個(gè)維表層，維表層主要包含兩部分?jǐn)?shù)據(jù)：

高基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是用戶資料表、商品資料表類似的資料表。數(shù)據(jù)量可能是千萬(wàn)級(jí)或者上億級(jí)別。 低基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是配置表，比如枚舉值對(duì)應(yīng)的中文含義，或者日期維表。數(shù)據(jù)量可能是個(gè)位數(shù)或者幾千幾萬(wàn)。

（3）ETL、ELT

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和流動(dòng)都可以認(rèn)為是ETL（抽取Extract, 轉(zhuǎn)化Transform , 裝載Load）的過(guò)程。但是在實(shí)際操作中將數(shù)據(jù)加載到倉(cāng)庫(kù)卻產(chǎn)生了兩種不同做法：ETL和ELT。

ETL

首先從數(shù)據(jù)源池中提取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源通常是事務(wù)性數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)保存在臨時(shí)暫存數(shù)據(jù)庫(kù)中（ODS）。然后執(zhí)行轉(zhuǎn)換操作，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化并轉(zhuǎn)換為適合目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的形式。然后將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加載到倉(cāng)庫(kù)中，以備分析。

ELT

使用ELT，數(shù)據(jù)在從數(shù)據(jù)源中提取后立即加載。沒(méi)有專門的臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)（ODS），這意味著數(shù)據(jù)會(huì)立即加載到單一的集中存儲(chǔ)庫(kù)中。數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以便與商業(yè)智能工具（BI工具）一起使用。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)倉(cāng)這個(gè)特點(diǎn)很明顯。

（4）數(shù)倉(cāng)分層設(shè)計(jì)案例

這里我們以電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為例，針對(duì)用戶訪問(wèn)日志這一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行舉例說(shuō)明。在ODS層中，由于各端的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)不同或者各種其它問(wèn)題，用戶的訪問(wèn)日志被分成了好幾張表上報(bào)到了我們的ODS層。在DWD層做了一張用戶訪問(wèn)行為天表，在這里，我們將PC網(wǎng)頁(yè)、H5、小程序和原生APP訪問(wèn)日志匯聚到一張表里面，統(tǒng)一字段名，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，這樣就有了一張可供大家方便使用的明細(xì)表了。在DWM層，我們會(huì)從DWD層中選取業(yè)務(wù)關(guān)注的核心維度來(lái)做聚合操作，比如只保留人、商品、設(shè)備和頁(yè)面區(qū)域維度。類似的，我們這樣做了很多個(gè)DWM的中間表。在DWS層，我們將一個(gè)人在整個(gè)網(wǎng)站中的行為數(shù)據(jù)放到一張表中，這就是我們的寬表了，有了這張表，就可以快速滿足大部分的通用型業(yè)務(wù)需求了。在APP應(yīng)用層，根據(jù)需求從DWS層的一張或者多張表取出數(shù)據(jù)拼接成一張應(yīng)用表即可。

6、阿里巴巴數(shù)倉(cāng)分層

在阿里巴巴的數(shù)據(jù)體系中，建議將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分為三層，自下而上為：數(shù)據(jù)引入層（ODS，Operation Data Store）、數(shù)據(jù)公共層（CDM，Common Data Model）和數(shù)據(jù)應(yīng)用層（ADS，Application Data Service）。

（1）數(shù)據(jù)引入層ODS（Operation Data Store）

存放未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)上與源系統(tǒng)保持一致，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)。主要完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)引入到MaxCompute(阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，原名ODPS)的職責(zé)，同時(shí)記錄基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的歷史變化。

（2）數(shù)據(jù)公共層CDM（Common Data Model）

又稱通用數(shù)據(jù)模型層。包括DIM維度表、DWD和DWS，由ODS層數(shù)據(jù)加工而成。主要完成數(shù)據(jù)加工與整合，建立一致性的維度，構(gòu)建可復(fù)用的面向分析和統(tǒng)計(jì)的明細(xì)事實(shí)表，以及匯總公共粒度的指標(biāo)。

公共維度層（DIM）

基于維度建模理念思想，建立整個(gè)企業(yè)的一致性維度。降低數(shù)據(jù)計(jì)算口徑和算法不統(tǒng)一風(fēng)險(xiǎn)。公共維度層的表通常也被稱為邏輯維度表，維度和維度邏輯表通常一一對(duì)應(yīng)。

公共匯總粒度事實(shí)層（DWS）

以分析的主題對(duì)象作為建模驅(qū)動(dòng)，基于上層的應(yīng)用和產(chǎn)品的指標(biāo)需求，構(gòu)建公共粒度的匯總指標(biāo)事實(shí)表，以寬表化手段物理化模型。構(gòu)建命名規(guī)范、口徑一致的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，為上層提供公共指標(biāo)，建立匯總寬表、明細(xì)事實(shí)表。公共匯總粒度事實(shí)層的表通常也被稱為匯總邏輯表，用于存放派生指標(biāo)數(shù)據(jù)。

明細(xì)粒度事實(shí)層（DWD）

以業(yè)務(wù)過(guò)程作為建模驅(qū)動(dòng)，基于每個(gè)具體的業(yè)務(wù)過(guò)程特點(diǎn)，構(gòu)建最細(xì)粒度的明細(xì)層事實(shí)表。可以結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)使用特點(diǎn)，將明細(xì)事實(shí)表的某些重要維度屬性字段做適當(dāng)冗余，即寬表化處理。明細(xì)粒度事實(shí)層的表通常也被稱為邏輯事實(shí)表。

（3）數(shù)據(jù)應(yīng)用層ADS（Application Data Service）

存放數(shù)據(jù)產(chǎn)品個(gè)性化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)。根據(jù)CDM與ODS層加工生成。

（4）總結(jié)

該數(shù)據(jù)分類架構(gòu)在ODS層分為三部分：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)、離線數(shù)據(jù)和準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)。整體數(shù)據(jù)分類架構(gòu)如下圖所示。

從交易數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)集成，同步到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ODS層。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)形成事實(shí)寬表后，再以商品、地域等為維度進(jìn)行公共匯總。

7、美團(tuán)數(shù)倉(cāng)分層

（1）ODS（數(shù)據(jù)源）

數(shù)據(jù)源層，主要職責(zé)是接入數(shù)據(jù)源，并做多數(shù)據(jù)源的整合。從數(shù)據(jù)源落地到 Hive 表，同時(shí)與數(shù)據(jù)來(lái)源保持一致，盡量還原業(yè)務(wù)。主要由四類數(shù)據(jù)源：業(yè)務(wù)庫(kù)數(shù)據(jù)、流量日志、集團(tuán)數(shù)據(jù)、三方數(shù)據(jù)。

（2）IDL（集成明細(xì)層）

數(shù)據(jù)集成層，主要是明細(xì)數(shù)據(jù)，與上一層數(shù)據(jù)源層是有對(duì)應(yīng)關(guān)系的。主要職責(zé)是：業(yè)務(wù)主題的劃分、數(shù)據(jù)規(guī)范化，比如商家、交易、用戶等多個(gè)主題。這一層主要起到緩沖的作用，屏蔽底層影響，盡量還原業(yè)務(wù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，敏感字段脫敏，字段名稱標(biāo)準(zhǔn)化、Json字段拉平等。

（3）CDL（中間組件層）

數(shù)據(jù)組件層，主要職責(zé)是建設(shè)基礎(chǔ)指標(biāo)的多維明細(xì)模型、輕度匯總模型。比如商家交易、用戶活動(dòng)等多個(gè)主題的基礎(chǔ)指標(biāo)模型。這樣針對(duì)同一個(gè)分析對(duì)象統(tǒng)一了指標(biāo)口徑，同時(shí)避免重復(fù)計(jì)算。數(shù)據(jù)組件層生成的指標(biāo)主要是原子指標(biāo)，原子指標(biāo)形成數(shù)據(jù)組件，方便下游的集市層以及應(yīng)用層拼接數(shù)據(jù)表。

多維明細(xì)模型

以商家信息表建設(shè)過(guò)程為例：

識(shí)別分析對(duì)象：首先明確分析對(duì)象為商家實(shí)體圈定分析邊界：多維明細(xì)不需要關(guān)聯(lián)實(shí)體行為，只需要識(shí)別出實(shí)體之后圈定商家屬性信息作為分析邊界豐富對(duì)象屬性：提取商家屬性信息，比如商家的品類信息、組織結(jié)構(gòu)信息等 以上信息就形成了一個(gè)由商家主鍵和商家多維信息組成的商家實(shí)體的多維明細(xì)模型

輕度匯總模型

以商家交易表假設(shè)過(guò)程為例：

識(shí)別分析對(duì)象：分析實(shí)體是商家，業(yè)務(wù)行為是交易，分析對(duì)象是商家交易圈定分析邊界：圈定提交表、商家信息表、訂單狀態(tài)表、會(huì)員表作為商家交易的邊界豐富對(duì)象屬性：將城市、組織結(jié)構(gòu)等維度信息冗余進(jìn)來(lái)，豐富維度屬性信息輕度匯總模型：匯總商家粒度、交易額等原子指標(biāo)最終建立商家交易表。

（4）MDL（集市層）

數(shù)據(jù)集市層，主要職責(zé)是建設(shè)寬表模型、匯總表模型，比如商家寬表、商家時(shí)段匯總表等。主要作用是支撐數(shù)據(jù)分析查詢以及支持應(yīng)用所需數(shù)據(jù)。寬表模型和匯總模型兩者的區(qū)別是：寬表模型是唯一主鍵，基于主鍵拼接各種信息；匯總模型的主鍵類型為聯(lián)合主鍵，根據(jù)公共維度關(guān)聯(lián)生成派生指標(biāo)，豐富信息。

寬表模型

訂單寬表為例，建設(shè)過(guò)程為：選定訂單實(shí)體作為實(shí)體對(duì)象，然后圈定訂單明細(xì)、訂單狀態(tài)、訂單活動(dòng)、訂單收購(gòu)等分析對(duì)現(xiàn)象通過(guò)訂單 id 進(jìn)行關(guān)聯(lián)。這里的寬表模型與數(shù)據(jù)組件層的多維明細(xì)模型的區(qū)別在于多維明細(xì)模型里的實(shí)體對(duì)象粒度更細(xì)，例如訂單寬表中分析對(duì)象：訂單明細(xì)、訂單狀態(tài)、訂單活動(dòng)等都是多維明細(xì)模型里的一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)組件，這幾個(gè)數(shù)據(jù)組件通過(guò)訂單 id 關(guān)聯(lián)拼接形成了寬表模型。

匯總模型

商家時(shí)段匯總表為例，建設(shè)過(guò)程為：選定商家、時(shí)段維度作為維度組合，圈定商家和時(shí)段維度相關(guān)的表，通過(guò)公共維度進(jìn)行關(guān)聯(lián)、維度冗余，支持派生指標(biāo)、計(jì)算指標(biāo)的建設(shè)。這里區(qū)別于組件層的輕度匯總模型，在數(shù)據(jù)組件層建設(shè)的是原子指標(biāo)，而數(shù)據(jù)集市層建設(shè)的是派生指標(biāo)。

（5）ADL（應(yīng)用層）

數(shù)據(jù)應(yīng)用層，主要職責(zé)是建設(shè)應(yīng)用分析、支撐多維分析應(yīng)用，比如城市經(jīng)營(yíng)分析等。 應(yīng)用層一般的操作有：數(shù)據(jù)裁剪、上卷聚合、模型拼接、指標(biāo)計(jì)算（不可加事實(shí)指標(biāo)，如比率）等。 應(yīng)用層的查詢引擎要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)選擇，比如：Mysql、Presto、Hbase、Redis、ES、Kylin、Doris等。 其中 ODS/IDL/CDL，以及部分 MDL 集市由數(shù)據(jù)基建組來(lái)做，另外部分?jǐn)?shù)據(jù)集市以及 ADL應(yīng)用層由數(shù)據(jù)應(yīng)用組支撐，分工標(biāo)準(zhǔn)是涉及一些公共的數(shù)據(jù)集市由數(shù)據(jù)基建組來(lái)完成；數(shù)據(jù)應(yīng)用組會(huì)圍繞應(yīng)用建設(shè)應(yīng)用數(shù)據(jù)集市，如流量集市、城市經(jīng)營(yíng)集市。

柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：大數(shù)據(jù)02-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

http://yzkb.51969.com/

精彩內(nèi)容