柚子快報(bào)激活碼778899分享：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐：數(shù)倉(cāng)分層

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分層的目的

清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：讓每個(gè)數(shù)據(jù)層都有自己的作用和職責(zé)，在使用和維護(hù)的時(shí)候能夠更方便和理解;復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)化：將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)拆解成多個(gè)步驟來(lái)分步驟完成，每個(gè)層只解決特定的問(wèn)題;統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑：通過(guò)數(shù)據(jù)分層，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)出口，統(tǒng)一輸出口徑;減少重復(fù)開(kāi)發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層，開(kāi)發(fā)通用的中間層，可以極大地減少重復(fù)計(jì)算的工作;

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分層依現(xiàn)狀而定，并沒(méi)有一個(gè)最佳實(shí)踐，但即使數(shù)據(jù)的情況千千萬(wàn)萬(wàn)，也會(huì)至少有相互接近的實(shí)踐方式，以減少實(shí)踐成本。

一般情況下，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的過(guò)程分為ODS層、DW層、ADS層就足夠使用了，因?yàn)楹?jiǎn)單的數(shù)據(jù)如果不分析現(xiàn)狀強(qiáng)行按照范式開(kāi)發(fā)也會(huì)導(dǎo)致額外的成本，比如數(shù)據(jù)冗余雖然在一定層度上提到了開(kāi)發(fā)過(guò)程中的讀取效率，減少了關(guān)聯(lián)（join）表的數(shù)量、頻率和代碼開(kāi)發(fā)量，但會(huì)提高存儲(chǔ)成本，也會(huì)提高保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性的成本。

同時(shí)為了適應(yīng)更大規(guī)模的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需求，我們可以靈活地對(duì)ADS層、DW層和DW層中的DIM區(qū)進(jìn)行細(xì)分，類似spring服務(wù)開(kāi)發(fā)中為了適應(yīng)更大的服務(wù)規(guī)模將Service層進(jìn)行細(xì)分，或者springboot微服務(wù)中MVC三層架構(gòu)向DDD領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)四層架構(gòu)的演進(jìn)，從數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)上主動(dòng)兼容業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的結(jié)構(gòu)變化。

ADS層細(xì)分

APP層：Application 應(yīng)用層

APP層一般用于數(shù)據(jù)報(bào)表、Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)消費(fèi)需求，因?yàn)檫@些需求需要完整清洗后的數(shù)據(jù)，并且為了適應(yīng)報(bào)表【同一維度展開(kāi)多個(gè)粒度】的下鉆需求 和 機(jī)器學(xué)習(xí)【獨(dú)熱編碼（one-hot）】的編碼需求等類似需求，APP層大多會(huì)是【寬表】；

同時(shí)為了降低管理復(fù)雜度，一個(gè)APP層的表通常直接對(duì)應(yīng)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，或者直接對(duì)應(yīng)一個(gè)報(bào)表產(chǎn)產(chǎn)品；

DM層：Data Mart 數(shù)據(jù)集市層

DM層與APP層類似，但區(qū)別于APP層，APP層一般由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供所有的計(jì)算消耗，提供【現(xiàn)成的、不再需要繼續(xù)處理的】數(shù)據(jù)內(nèi)容，DM層一般面對(duì)【有自行二次加工、繼續(xù)處理數(shù)據(jù)能力的】服務(wù)對(duì)象，比如restful api,或者業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

DW層細(xì)分

DWS層：Data Warehouse Service 數(shù)倉(cāng)服務(wù)層

DWS層一般在雪花模式上更進(jìn)一步，使用必然出現(xiàn)的星座模式，同時(shí)也意味著DWS層中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高度的適應(yīng)于分析類型的需求，此時(shí)星座模式如果管理得當(dāng)，即使規(guī)模不大也能顯現(xiàn)出諸如元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)血緣、術(shù)語(yǔ)、詞根等概念的實(shí)在雛形，因?yàn)樵S多手工報(bào)表、業(yè)務(wù)流程匯報(bào)過(guò)程、決策過(guò)程所用到的數(shù)據(jù)是高度一致的，只是各個(gè)部門(mén)、各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的說(shuō)法、術(shù)語(yǔ)不同，這進(jìn)一步提出對(duì)元數(shù)據(jù)的管理開(kāi)發(fā)需求，從而促進(jìn)元數(shù)據(jù)管理、術(shù)語(yǔ)管理等流程的建設(shè)。

DWM層：Data Warehouse Middle 數(shù)倉(cāng)中間層

DWM層除了按照業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的靈活處理需求使用雪花模式建模外，還會(huì)使用諸如流水表、拉鏈表、全量表、增量表等表結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)并滿足如歷史數(shù)據(jù)變化履歷，時(shí)間序列，更新頻次等分析需求。在中間層，開(kāi)發(fā)人員將著重于計(jì)算性能的要求，尤其是查詢性能，許多傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)向大數(shù)據(jù)數(shù)倉(cāng)迭代轉(zhuǎn)型的需求一般都是從DWM層出現(xiàn)的。比如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)處理向前半年、一年數(shù)據(jù)量的性能需求。

DWD層：Data Warehouse Details 數(shù)倉(cāng)明細(xì)層

DWD層 一般按照星型模式處理并輕度匯總來(lái)自O(shè)DS層的原始數(shù)據(jù)，比如：剔除空值，剔除無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，統(tǒng)一日期字符格式，統(tǒng)一字段命名格式等，除非遇見(jiàn)性能等問(wèn)題，基本結(jié)構(gòu)仍然高度與原系統(tǒng)保持一致。

DIM層細(xì)分

公共維度

不因業(yè)務(wù)變化而改變的維度數(shù)據(jù)

時(shí)間地區(qū)…

業(yè)務(wù)維度

業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)人，業(yè)務(wù)流程定義的維度，一般包括大量的主數(shù)據(jù)

部門(mén)物料（料號(hào)）產(chǎn)品廠區(qū)…

數(shù)據(jù)應(yīng)用維度

適應(yīng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程匯總的維度，一般是業(yè)務(wù)維度的變體

全路徑BOM變體…

寬表VS星型模式

如前所述，在實(shí)際情況中需要根據(jù)現(xiàn)狀靈活使用多種開(kāi)發(fā)，同時(shí)這符合如《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱——維度建模權(quán)威指南（第3版）》所述目標(biāo)：簡(jiǎn)化及速度；

2.3.6 非規(guī)范扁平維度

一般來(lái)說(shuō)，維度設(shè)計(jì)者需要抵制多年來(lái)操作型數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)所帶來(lái)的對(duì)規(guī)范化設(shè)計(jì)的要求，并將非規(guī)范化的多對(duì)一固定深度層次引入扁平維度行的不同屬性。非規(guī)范化維度能夠?qū)崿F(xiàn)維度建模的雙重目標(biāo)：簡(jiǎn)化及速度。

這種【非規(guī)范化維度】一般體現(xiàn)在我們熟知的【寬表】上，因?yàn)閷挶硪话銜?huì)額外包含維度的不同層次，比如日期維度中的日、月、年，它們的優(yōu)勢(shì)是查詢時(shí)不需要過(guò)多關(guān)聯(lián)原有維度表，從而局部地提高查詢效率，這樣的優(yōu)勢(shì)適用于接近報(bào)表、API接口等數(shù)據(jù)消費(fèi)端，也包括數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員通過(guò)數(shù)據(jù)操作工具查看驗(yàn)證等開(kāi)發(fā)操作。因?yàn)橄M(fèi)端幾乎總是查詢的頻率大于插入、更新、刪除等操作的頻率。

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中接近規(guī)范化設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)方法是星型模式，所以星型模式設(shè)計(jì)方法的優(yōu)勢(shì)與操作行數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)相似，相對(duì)于非規(guī)范化設(shè)計(jì)，在插入、更新等操作時(shí)不必關(guān)聯(lián)與主要內(nèi)容不相關(guān)的內(nèi)容，從而降低操作的復(fù)雜性和性能消耗。同規(guī)范化設(shè)計(jì)的目標(biāo)一樣，這樣的優(yōu)勢(shì)主要適用于程序的操作過(guò)程，在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景下，即是各種自動(dòng)化的匯總計(jì)算任務(wù)，比如spark，kettle等計(jì)算引擎和工具的匯總定時(shí)任務(wù)。

故本文的建議是，在實(shí)踐中接近數(shù)據(jù)消費(fèi)一端，即ADS層和部分DW層如DWS層，更多使用【寬表】等非規(guī)范化設(shè)計(jì)，以適應(yīng)多樣化的消費(fèi)場(chǎng)景。

接近數(shù)據(jù)來(lái)源的，即DWD層和部分DWM層，更多使用規(guī)范化的設(shè)計(jì)，并在此基礎(chǔ)上再根據(jù)操作方式等其他因素靈活處理。

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