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數(shù)據(jù)倉庫的基本概念數(shù)據(jù)倉庫概念:

英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(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)倉庫本身并不“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)來源于外部，并且開放給外部應(yīng)用，這也是為什么叫“倉庫”，而不叫“工廠”的原因。

基本特征:

數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、非易失的和時(shí)變的數(shù)據(jù)集合，用以支持管理決策。

面向主題:

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，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)倉庫則是面向主題的。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。

集成性:

通過對(duì)分散、獨(dú)立、異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理、轉(zhuǎn)換和匯總便得到了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，這樣保證了數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致性。

數(shù)據(jù)倉庫中的綜合數(shù)據(jù)不能從原有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)直接得到。因此在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前，必然要經(jīng)過統(tǒng)一與綜合，這一步是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中最關(guān)鍵、最復(fù)雜的一步，所要完成的工作有：

• 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。
• 進(jìn)行數(shù)據(jù)綜合和計(jì)算。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)綜合工作可以在從原有數(shù)據(jù)庫抽取數(shù)據(jù)時(shí)生成，但許多是在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部生成的，即進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后進(jìn)行綜合生成的。

下圖說明一個(gè)保險(xiǎn)公司綜合數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理過程，其中數(shù)據(jù)倉庫中與“保險(xiǎn)” 主題有關(guān)的數(shù)據(jù)來自于多個(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。把不同來源的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉庫之前，需要去除這些不一致。

數(shù)倉主題

 

非易失性(不可更新性)

數(shù)據(jù)倉庫的數(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)倉庫的用戶對(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)倉庫以后，一般情況下被較長(zhǎng)時(shí)間保留。數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫后是極少更新的，通常只需要定期的加載和更新。

時(shí)變性

數(shù)據(jù)倉庫包含各種粒度的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫中的數(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)倉庫的目的是通過分析企業(yè)過去一段時(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)倉庫的用戶不能修改數(shù)據(jù)，但并不是說數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)不變的。分析的結(jié)果只能反映過去的情況，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)倉庫的數(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)倉庫建設(shè)是一個(gè)項(xiàng)目，更是一個(gè)過程。數(shù)據(jù)倉庫的數(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)倉庫的數(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)倉庫中的數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)。

(3) 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序追加的，它們都帶有時(shí)間屬性。

1. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(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)等問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)管理的主要手段，主要用于操作型處理，像Mysql，Oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一般屬于OLTP。

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)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫設(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)倉庫在設(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)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。

以銀行業(yè)務(wù)為例。數(shù)據(jù)庫是事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，客戶在銀行做的每筆交易都會(huì)寫入數(shù)據(jù)庫，被記錄下來，這里，可以簡(jiǎn)單地理解為用數(shù)據(jù)庫記賬。數(shù)據(jù)倉庫是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，它從事務(wù)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)，并做匯總、加工，為決策者提供決策的依據(jù)。比如，某銀行某分行一個(gè)月發(fā)生多少交易，該分行當(dāng)前存款余額是多少。如果存款又多，消費(fèi)交易又多，那么該地區(qū)就有必要設(shè)立ATM了。

顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計(jì)算。事務(wù)系統(tǒng)是實(shí)時(shí)的，這就要求時(shí)效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求數(shù)據(jù)庫只能存儲(chǔ)很短一段時(shí)間的數(shù)據(jù)。而分析系統(tǒng)是事后的，它要提供關(guān)注時(shí)間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的，匯總計(jì)算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數(shù)據(jù)就達(dá)到目的了。

數(shù)據(jù)倉庫，是在數(shù)據(jù)庫已經(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”。

2. 數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)

按照數(shù)據(jù)流入流出的過程，數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)可分為：源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)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(yīng)用，數(shù)據(jù)自下而上流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。

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(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)，不對(duì)外開放;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)倉庫：也稱為細(xì)節(jié)層，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)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用：前端應(yīng)用直接讀取的數(shù)據(jù)源;根據(jù)報(bào)表、專題分析需求而計(jì)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(nèi)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和流動(dòng)都可以認(rèn)為是ETL(抽取Extra, 轉(zhuǎn)化Transfer, 裝載Load)的過程，ETL是數(shù)據(jù)倉庫的流水線，也可以認(rèn)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(hù)工作的大部分精力就是保持ETL的正常和穩(wěn)定。

那么為什么要數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行分層呢?

• 用空間換時(shí)間，通過大量的預(yù)處理來提升應(yīng)用系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)(效率)，因此數(shù)據(jù)倉庫會(huì)存在大量冗余的數(shù)據(jù);不分層的話，如果源業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則發(fā)生變化將會(huì)影響整個(gè)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(jiǎn)化數(shù)據(jù)清洗的過程，因?yàn)榘言瓉硪徊降墓ぷ鞣值搅硕鄠€(gè)步驟去完成，相當(dāng)于把一個(gè)復(fù)雜的工作拆成了多個(gè)簡(jiǎn)單的工作，把一個(gè)大的黑盒變成了一個(gè)白盒，每一層的處理邏輯都相對(duì)簡(jiǎn)單和容易理解，這樣我們比較容易保證每一個(gè)步驟的正確性，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤的時(shí)候，往往我們只需要局部調(diào)整某個(gè)步驟即可。

3. 數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)的管理

元數(shù)據(jù)(Meta Date)，主要記錄數(shù)據(jù)倉庫中模型的定義、各層級(jí)間的映射關(guān)系、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)狀態(tài)及ETL的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)。一般會(huì)通過元數(shù)據(jù)資料庫(Metadata Repository)來統(tǒng)一地存儲(chǔ)和管理元數(shù)據(jù)，其主要目的是使數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)、部署、操作和管理能達(dá)成協(xié)同和一致。

元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)的重要組成部分，元數(shù)據(jù)管理是企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫中的關(guān)鍵組件，貫穿數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的整個(gè)過程，直接影響著數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建、使用和維護(hù)。

• 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的主要步驟之一是ETL。這時(shí)元數(shù)據(jù)將發(fā)揮重要的作用，它定義了源數(shù)據(jù)系統(tǒng)到數(shù)據(jù)倉庫的映射、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的規(guī)則、數(shù)據(jù)倉庫的邏輯結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)更新的規(guī)則、數(shù)據(jù)導(dǎo)入歷史記錄以及裝載周期等相關(guān)內(nèi)容。數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換的專家以及數(shù)據(jù)倉庫管理員正是通過元數(shù)據(jù)高效地構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。
• 用戶在使用數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，通過元數(shù)據(jù)訪問數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)項(xiàng)的含義以及定制報(bào)表。
• 數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)模及其復(fù)雜性離不開正確的元數(shù)據(jù)管理，包括增加或移除外部數(shù)據(jù)源，改變數(shù)據(jù)清洗方法，控制出錯(cuò)的查詢以及安排備份等。

元數(shù)據(jù)可分為技術(shù)元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。技術(shù)元數(shù)據(jù)為開發(fā)和管理數(shù)據(jù)倉庫的IT 人員使用，它描述了與數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、管理和維護(hù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)源信息、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換描述、數(shù)據(jù)倉庫模型、數(shù)據(jù)清洗與更新規(guī)則、數(shù)據(jù)映射和訪問權(quán)限等。而業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)為管理層和業(yè)務(wù)分析人員服務(wù)，從業(yè)務(wù)角度描述數(shù)據(jù)，包括商務(wù)術(shù)語、數(shù)據(jù)倉庫中有什么數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的位置和數(shù)據(jù)的可用性等，幫助業(yè)務(wù)人員更好地理解數(shù)據(jù)倉庫中哪些數(shù)據(jù)是可用的以及如何使用。

由上可見，元數(shù)據(jù)不僅定義了數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的模式、來源、抽取和轉(zhuǎn)換規(guī)則等，而且是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，元數(shù)據(jù)把數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中各個(gè)松散的組件聯(lián)系起來，組成了一個(gè)有機(jī)的整體。

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(xué)上的一個(gè)觀點(diǎn)，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(shí)體建模法等，每種方法從本質(zhì)上將是從不同的角度看待業(yè)務(wù)中的問題。

1. 范式建模法(Third Normal Form，3NF)

范式建模法其實(shí)是我們?cè)跇?gòu)建數(shù)據(jù)模型常用的一個(gè)方法，該方法的主要由 Inmon 所提倡，主要解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，利用的一種技術(shù)層面上的方法。目前，我們?cè)陉P(guān)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(jí)別的關(guān)系模式的集合。構(gòu)造數(shù)據(jù)庫必須遵循一定的規(guī)則，而在關(guān)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(guān)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(shè)計(jì)中，一般采用第三范式。一個(gè)符合第三范式的關(guān)系必須具有以下三個(gè)條件 :

• 每個(gè)屬性值唯一，不具有多義性 ;
• 每個(gè)非主屬性必須完全依賴于整個(gè)主鍵，而非主鍵的一部分 ;
• 每個(gè)非主屬性不能依賴于其他關(guān)系中的屬性，因?yàn)檫@樣的話，這種屬性應(yīng)該歸到其他關(guān)系中去。

 

 

范式建模

 

 

根據(jù) Inmon 的觀點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉庫模型的建設(shè)方法和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)模型類似。在業(yè)務(wù)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(gè)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(wù)模型的概念模型，而邏輯模型則是域模型在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上的實(shí)例化。

2. 維度建模法(Dimensional Modeling)

維度模型是數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域另一位大師Ralph Kimall所倡導(dǎo)，他的《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》是數(shù)據(jù)倉庫工程領(lǐng)域最流行的數(shù)倉建模經(jīng)典。維度建模以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型為分析需求服務(wù)，因此它重點(diǎn)解決用戶如何更快速完成分析需求，同時(shí)還有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。

維度建模

 

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(chǎng)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(shí)表(Fact table)和維度表(Dimension table)。其最簡(jiǎn)單的描述就是，按照事實(shí)表、維度表來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市。

目前在互聯(lián)網(wǎng)公司最常用的建模方法就是維度建模，稍后將重點(diǎn)講解。

3. 實(shí)體建模法(Entity Modeling)

實(shí)體建模法并不是數(shù)據(jù)倉庫建模中常見的一個(gè)方法，它來源于哲學(xué)的一個(gè)流派。從哲學(xué)的意義上說，客觀世界應(yīng)該是可以細(xì)分的，客觀世界應(yīng)該可以分成由一個(gè)個(gè)實(shí)體，以及實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系組成。那么我們?cè)跀?shù)據(jù)倉庫的建模過程中完全可以引入這個(gè)抽象的方法，將整個(gè)業(yè)務(wù)也可以劃分成一個(gè)個(gè)的實(shí)體，而每個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系，以及針對(duì)這些關(guān)系的說明就是我們數(shù)據(jù)建模需要做的工作。

雖然實(shí)體法粗看起來好像有一些抽象，其實(shí)理解起來很容易。即我們可以將任何一個(gè)業(yè)務(wù)過程劃分成 3 個(gè)部分，實(shí)體，事件，說明，如下圖所示：

實(shí)體建模

 

上圖表述的是一個(gè)抽象的含義，如果我們描述一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)：“小明開車去學(xué)校上學(xué)”。以這個(gè)業(yè)務(wù)事實(shí)為例，我們可以把“小明”，“學(xué)校”看成是一個(gè)實(shí)體，“上學(xué)”描述的是一個(gè)業(yè)務(wù)過程，我們?cè)谶@里可以抽象為一個(gè)具體“事件”，而“開車去”則可以看成是事件“上學(xué)”的一個(gè)說明。

維度建模

維度建模是目前應(yīng)用較為廣泛的，專門應(yīng)用于分析型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市建模的方法。數(shù)據(jù)集市可以理解為是一種"小型數(shù)據(jù)倉庫"。

1. 維度建模中表的類型

1. 事實(shí)表

發(fā)生在現(xiàn)實(shí)世界中的操作型事件，其所產(chǎn)生的可度量數(shù)值，存儲(chǔ)在事實(shí)表中。從最低的粒度級(jí)別來看，事實(shí)表行對(duì)應(yīng)一個(gè)度量事件，反之亦然。

事實(shí)表表示對(duì)分析主題的度量。比如一次購買行為我們就可以理解為是一個(gè)事實(shí)。

事實(shí)與維度

 

圖中的訂單表就是一個(gè)事實(shí)表，你可以理解他就是在現(xiàn)實(shí)中發(fā)生的一次操作型事件，我們每完成一個(gè)訂單，就會(huì)在訂單中增加一條記錄。事實(shí)表的特征：表里沒有存放實(shí)際的內(nèi)容，他是一堆主鍵的集合，這些ID分別能對(duì)應(yīng)到維度表中的一條記錄。事實(shí)表包含了與各維度表相關(guān)聯(lián)的外鍵，可與維度表關(guān)聯(lián)。事實(shí)表的度量通常是數(shù)值類型，且記錄數(shù)會(huì)不斷增加，表數(shù)據(jù)規(guī)模迅速增長(zhǎng)。

明細(xì)表(寬表)：

事實(shí)表的數(shù)據(jù)中，有些屬性共同組成了一個(gè)字段(糅合在一起)，比如年月日時(shí)分秒構(gòu)成了時(shí)間,當(dāng)需要根據(jù)某一屬性進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)的時(shí)候，需要截取拼接之類的操作，效率極低。如：

local_time
2021-03-18 06:31:42

為了分析方便，可以事實(shí)表中的一個(gè)字段切割提取多個(gè)屬性出來構(gòu)成新的字段，因?yàn)樽侄巫兌嗔耍苑Q為寬表，原來的成為窄表。

將上述的local_time字段擴(kuò)展為如下6個(gè)字段：

year	month	day	hour	m	s
2021	03	18	06	31	42

又因?yàn)閷挶淼男畔⒏忧逦骷?xì)，所以也可以稱之為明細(xì)表。

2.維度表

每個(gè)維度表都包含單一的主鍵列。維度表的主鍵可以作為與之關(guān)聯(lián)的任何事實(shí)表的外鍵，當(dāng)然，維度表行的描述環(huán)境應(yīng)與事實(shí)表行完全對(duì)應(yīng)。維度表通常比較寬，是扁平型非規(guī)范表，包含大量的低粒度的文本屬性。

維度表示你要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)所用的一個(gè)量，比如你要分析產(chǎn)品銷售情況， 你可以選擇按類別來進(jìn)行分析，或按區(qū)域來分析。每個(gè)類別就構(gòu)成一個(gè)維度。事實(shí)表的圖中的用戶表、商家表、時(shí)間表這些都屬于維度表，這些表都有一個(gè)唯一的主鍵，然后在表中存放了詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息。

總的說來，在數(shù)據(jù)倉庫中不需要嚴(yán)格遵守規(guī)范化設(shè)計(jì)原則。因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫的主導(dǎo)功能就是面向分析，以查詢?yōu)橹?，不涉及?shù)據(jù)更新操作。事實(shí)表的設(shè)計(jì)是以能夠正確記錄歷史信息為準(zhǔn)則，維度表的設(shè)計(jì)是以能夠以合適的角度來聚合主題內(nèi)容為準(zhǔn)則。

2. 維度建模三種模式

1. 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的維度建模方式。星型模式是以事實(shí)表為中心，所有的維度表直接連接在事實(shí)表上，像星星一樣。星形模式的維度建模由一個(gè)事實(shí)表和一組維表成，且具有以下特點(diǎn)：a. 維表只和事實(shí)表關(guān)聯(lián)，維表之間沒有關(guān)聯(lián);b. 每個(gè)維表主鍵為單列，且該主鍵放置在事實(shí)表中，作為兩邊連接的外鍵;c. 以事實(shí)表為核心，維表圍繞核心呈星形分布;

 

2. 雪花模式

雪花模式(Snowflake Schema)是對(duì)星形模式的擴(kuò)展。雪花模式的維度表可以擁有其他維度表的，雖然這種模型相比星型更規(guī)范一些，但是由于這種模型不太容易理解，維護(hù)成本比較高，而且性能方面需要關(guān)聯(lián)多層維表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用

雪花模式

 

3.星座模式

星座模式是星型模式延伸而來，星型模式是基于一張事實(shí)表的，而星座模式是基于多張事實(shí)表的，而且共享維度信息。前面介紹的兩種維度建模方法都是多維表對(duì)應(yīng)單事實(shí)表，但在很多時(shí)候維度空間內(nèi)的事實(shí)表不止一個(gè)，而一個(gè)維表也可能被多個(gè)事實(shí)表用到。在業(yè)務(wù)發(fā)展后期，絕大部分維度建模都采用的是星座模式。

星座模型

 

3. 維度建模過程

我們知道維度建模的表類型有事實(shí)表，維度表;模式有星形模型，雪花模型，星座模型這些概念了，但是實(shí)際業(yè)務(wù)中，給了我們一堆數(shù)據(jù)，我們?cè)趺茨眠@些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)倉建設(shè)呢，數(shù)倉工具箱作者根據(jù)自身60多年的實(shí)際業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，給我們總結(jié)了如下四步，請(qǐng)務(wù)必記住!

數(shù)倉工具箱中的維度建模四步走：

維度建模四步走

 

請(qǐng)牢記以上四步，不管什么業(yè)務(wù)，就按照這個(gè)步驟來，順序不要搞亂，因?yàn)檫@四步是環(huán)環(huán)相扣，步步相連。下面詳細(xì)拆解下每個(gè)步驟怎么做

1、選擇業(yè)務(wù)過程

維度建模是緊貼業(yè)務(wù)的，所以必須以業(yè)務(wù)為根基進(jìn)行建模，那么選擇業(yè)務(wù)過程，顧名思義就是在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中選取我們需要建模的業(yè)務(wù)，根據(jù)運(yùn)營(yíng)提供的需求及日后的易擴(kuò)展性等進(jìn)行選擇業(yè)務(wù)。比如商城，整個(gè)商城流程分為商家端，用戶端，平臺(tái)端，運(yùn)營(yíng)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(wù)過程就選擇用戶端的數(shù)據(jù)，商家及平臺(tái)端暫不考慮。業(yè)務(wù)選擇非常重要，因?yàn)楹竺嫠械牟襟E都是基于此業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展開的。

2、聲明粒度

先舉個(gè)例子：對(duì)于用戶來說，一個(gè)用戶有一個(gè)身份證號(hào)，一個(gè)戶籍地址，多個(gè)手機(jī)號(hào)，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(xì)的粒度有手機(jī)號(hào)粒度，銀行卡粒度，存在一對(duì)一的關(guān)系就是相同粒度。為什么要提相同粒度呢，因?yàn)榫S度建模中要求我們，在同一事實(shí)表中，必須具有相同的粒度，同一事實(shí)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(shí)表。并且從給定的業(yè)務(wù)過程獲取數(shù)據(jù)時(shí)，強(qiáng)烈建議從關(guān)注原子粒度開始設(shè)計(jì)，也就是從最細(xì)粒度開始，因?yàn)樵恿６饶軌虺惺軣o法預(yù)期的用戶查詢。但是上卷匯總粒度對(duì)查詢性能的提升很重要的，所以對(duì)于有明確需求的數(shù)據(jù)，我們建立針對(duì)需求的上卷匯總粒度，對(duì)需求不明朗的數(shù)據(jù)我們建立原子粒度。

3、確認(rèn)維度

維度表是作為業(yè)務(wù)分析的入口和描述性標(biāo)識(shí)，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(rèn)哪些是維度屬性呢，如果該列是對(duì)具體值的描述，是一個(gè)文本或常量，某一約束和行標(biāo)識(shí)的參與者，此時(shí)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(shí)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(fù)數(shù)據(jù)，應(yīng)使維度主鍵唯一

4、確認(rèn)事實(shí)

事實(shí)表是用來度量的，基本上都以數(shù)量值表示，事實(shí)表中的每行對(duì)應(yīng)一個(gè)度量，每行中的數(shù)據(jù)是一個(gè)特定級(jí)別的細(xì)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(shí)表中的所有度量必須具有相同的粒度。這樣能確保不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)計(jì)算度量的問題。有時(shí)候往往不能確定該列數(shù)據(jù)是事實(shí)屬性還是維度屬性。記住最實(shí)用的事實(shí)就是數(shù)值類型和可加類事實(shí)。所以可以通過分析該列是否是一種包含多個(gè)值并作為計(jì)算的參與者的度量，這種情況下該列往往是事實(shí)。

實(shí)際業(yè)務(wù)中數(shù)倉分層

數(shù)倉分層要結(jié)合公司業(yè)務(wù)進(jìn)行，并且需要清晰明確各層職責(zé)，要保證數(shù)據(jù)層的穩(wěn)定又要屏蔽對(duì)下游影響，一般采用如下分層結(jié)構(gòu)：

數(shù)據(jù)分層架構(gòu)

 

數(shù)據(jù)層具體實(shí)現(xiàn)

使用四張圖說明每層的具體實(shí)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(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到大數(shù)據(jù)平臺(tái)，作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的快照存儲(chǔ)。

• 數(shù)據(jù)明細(xì)層DW

數(shù)據(jù)明細(xì)層

 

事實(shí)表中的每行對(duì)應(yīng)一個(gè)度量，每行中的數(shù)據(jù)是一個(gè)特定級(jí)別的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，稱為粒度。要記住的是同一事實(shí)表中的所有度量必須具有相同的粒度。

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(fù)數(shù)據(jù)，否則和事實(shí)表關(guān)聯(lián)會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)散問題。

有時(shí)候往往不能確定該列數(shù)據(jù)是事實(shí)屬性還是維度屬性。記住最實(shí)用的事實(shí)就是數(shù)值類型和可加類事實(shí)。所以可以通過分析該列是否是一種包含多個(gè)值并作為計(jì)算的參與者的度量，這種情況下該列往往是事實(shí);如果該列是對(duì)具體值的描述，是一個(gè)文本或常量，某一約束和行標(biāo)識(shí)的參與者，此時(shí)該屬性往往是維度屬性。但是還是要結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行最終判斷是維度還是事實(shí)。

• 數(shù)據(jù)輕度匯總層DM

數(shù)據(jù)輕度匯總層

 

此層命名為輕匯總層，就代表這一層已經(jīng)開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，但是不是完全匯總，只是對(duì)相同粒度的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)匯總，不同粒度但是有關(guān)系的數(shù)據(jù)也可進(jìn)行匯總，此時(shí)需要將粒度通過聚合等操作進(jìn)行統(tǒng)一。

• 數(shù)據(jù)應(yīng)用層APP

 

 

數(shù)據(jù)應(yīng)用層

 

 

數(shù)據(jù)應(yīng)用層的表就是提供給用戶使用的，數(shù)倉建設(shè)到此就接近尾聲了，接下來就根據(jù)不同的需求進(jìn)行不同的取數(shù)，如直接進(jìn)行報(bào)表展示，或提供給數(shù)據(jù)分析的同事所需的數(shù)據(jù)，或其他的業(yè)務(wù)支撐。

最后

技術(shù)是為業(yè)務(wù)服務(wù)的，業(yè)務(wù)是為公司創(chuàng)造價(jià)值的，離開業(yè)務(wù)的技術(shù)是無意義的。所以數(shù)倉的建設(shè)與業(yè)務(wù)是息息相關(guān)的，公司的業(yè)務(wù)不同，數(shù)倉的建設(shè)也是不同的，只有適合的才是最好的。