數(shù)據(jù)倉庫--通用的數(shù)據(jù)倉庫分層方法(轉(zhuǎn)載)

概述

數(shù)據(jù)分層是數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中十分重要的一個(gè)環(huán)節(jié)授嘀,優(yōu)秀的分層設(shè)計(jì)能夠讓整個(gè)數(shù)據(jù)體系更易理解和使用大磺。而目前網(wǎng)絡(luò)中大部分可以被檢索到相關(guān)文章只是簡單地提及數(shù)據(jù)分層的設(shè)計(jì)给郊,或缺少明確而詳細(xì)的說明菩浙,或缺少可落地實(shí)施的方案迎罗,或缺少具體的示例說明睬愤。

因此,本文將指出一種通用的數(shù)據(jù)倉庫分層方法纹安,具體包含如下內(nèi)容:

介紹數(shù)據(jù)分層的作用

提出一種通用的數(shù)據(jù)分層設(shè)計(jì)尤辱,以及分層設(shè)計(jì)的原則

舉出具體的例子說明

提出可落地的實(shí)踐意見

0x01 數(shù)據(jù)分層?

“為什么要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分層厢岂?”

這應(yīng)該是數(shù)據(jù)倉庫同學(xué)在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分層時(shí)首先要被挑戰(zhàn)的問題光督,類似的問題可能會(huì)有很多,比如說“為什么要做數(shù)據(jù)倉庫塔粒?”结借、“為什么要做元數(shù)據(jù)管理?”卒茬、“為什么要做數(shù)據(jù)質(zhì)量管理船老?”。當(dāng)然圃酵,這里我們只聊一下為什么要做設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分層柳畔。

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)郭赐,數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周期能夠清晰明確被設(shè)計(jì)者和使用者感知到薪韩。直觀來講就是如下的左圖這般層次清晰、依賴關(guān)系直觀捌锭。

但是俘陷,大多數(shù)情況下,我們完成的數(shù)據(jù)體系卻是依賴復(fù)雜观谦、層級(jí)混亂的拉盾。如下的右圖,在不知不覺的情況下坎匿,我們可能會(huì)做出一套表依賴結(jié)構(gòu)混亂盾剩,甚至出現(xiàn)循環(huán)依賴的數(shù)據(jù)體系。

因此替蔬,我們需要一套行之有效的數(shù)據(jù)組織和管理方法來讓我們的數(shù)據(jù)體系更有序告私,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)問題承桥,但是驻粟,數(shù)據(jù)分層卻可以給我們帶來如下的好處:

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

減少重復(fù)開發(fā):規(guī)范數(shù)據(jù)分層,開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)蜀撑,能夠減少極大的重復(fù)計(jì)算

統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑:通過數(shù)據(jù)分層挤巡,提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)出口,統(tǒng)一對(duì)外輸出的數(shù)據(jù)口徑

復(fù)雜問題簡單化:將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)分解成多個(gè)步驟來完成酷麦,每一層解決特定的問題

0x02 一種通用的數(shù)據(jù)分層設(shè)計(jì)

為了滿足前面提到數(shù)據(jù)分層帶來的好處矿卑,我們將數(shù)據(jù)模型分為三層:數(shù)據(jù)運(yùn)營層( ODS )、數(shù)據(jù)倉庫層(DW)和數(shù)據(jù)應(yīng)用層(APP)沃饶。如下圖所示母廷。簡單來講,我們可以理解為:**ODS層存放的是接入的原始數(shù)據(jù)糊肤,DW層是存放我們要重點(diǎn)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)倉庫中間層數(shù)據(jù)琴昆,APP是面向業(yè)務(wù)定制的應(yīng)用數(shù)據(jù)。**下面詳細(xì)介紹這三層的設(shè)計(jì)馆揉。

一业舍、數(shù)據(jù)運(yùn)營層:ODS(Operational Data Store)

“面向主題的”數(shù)據(jù)運(yùn)營層,也叫ODS層升酣,是最接近數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的一層舷暮,數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù),經(jīng)過抽取拗踢、洗凈脚牍、傳輸向臀,也就說傳說中的 ETL 之后巢墅,裝入本層。本層的數(shù)據(jù)券膀,總體上大多是按照源頭業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分類方式而分類的君纫。

一般來講,為了考慮后續(xù)可能需要追溯數(shù)據(jù)問題芹彬,因此對(duì)于這一層就不建議做過多的數(shù)據(jù)清洗工作蓄髓,原封不動(dòng)地接入原始數(shù)據(jù)即可,至于數(shù)據(jù)的去噪舒帮、去重会喝、異常值處理等過程可以放在后面的DWD層來做。

二玩郊、數(shù)據(jù)倉庫層:DW(Data Warehouse)

數(shù)據(jù)倉庫層是我們?cè)谧鰯?shù)據(jù)倉庫時(shí)要核心設(shè)計(jì)的一層肢执,在這里,從 ODS 層中獲得的數(shù)據(jù)按照主題建立各種數(shù)據(jù)模型译红。DW層又細(xì)分為 DWD(Data Warehouse Detail)層预茄、DWM(Data WareHouse Middle)層和DWS(Data WareHouse Servce)層。

1. 數(shù)據(jù)明細(xì)層:DWD(Data Warehouse Detail)

該層一般保持和ODS層一樣的數(shù)據(jù)粒度侦厚,并且提供一定的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證耻陕。同時(shí)拙徽,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诗宣,將維度退化至事實(shí)表中膘怕,減少事實(shí)表和維表的關(guān)聯(lián)。

另外召庞,在該層也會(huì)做一部分的數(shù)據(jù)聚合淳蔼,將相同主題的數(shù)據(jù)匯集到一張表中,提高數(shù)據(jù)的可用性裁眯,后文會(huì)舉例說明鹉梨。

2. 數(shù)據(jù)中間層:DWM(Data WareHouse Middle)

該層會(huì)在DWD層的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,對(duì)數(shù)據(jù)做輕度的聚合操作穿稳,生成一系列的中間表存皂,提升公共指標(biāo)的復(fù)用性,減少重復(fù)加工逢艘。

直觀來講旦袋,就是對(duì)通用的核心維度進(jìn)行聚合操作,算出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)它改。

3. 數(shù)據(jù)服務(wù)層:DWS(Data WareHouse Servce)

又稱數(shù)據(jù)集市或?qū)挶戆淘小0凑諛I(yè)務(wù)劃分,如流量央拖、訂單祭阀、用戶等,生成字段比較多的寬表鲜戒,用于提供后續(xù)的業(yè)務(wù)查詢专控,OLAP分析,數(shù)據(jù)分發(fā)等遏餐。

一般來講伦腐,該層的數(shù)據(jù)表會(huì)相對(duì)比較少,一張表會(huì)涵蓋比較多的業(yè)務(wù)內(nèi)容失都,由于其字段較多柏蘑,因此一般也會(huì)稱該層的表為寬表。

在實(shí)際計(jì)算中粹庞,如果直接從DWD或者ODS計(jì)算出寬表的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)咳焚,會(huì)存在計(jì)算量太大并且維度太少的問題,因此一般的做法是信粮,在DWM層先計(jì)算出多個(gè)小的中間表黔攒,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這一層督惰,只留DWS層不傅,將所有的數(shù)據(jù)在放在DWS亦可。

三赏胚、數(shù)據(jù)應(yīng)用層:APP(Application)

在這里访娶,主要是提供給數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù),一般會(huì)存放在 ES觉阅、PostgreSql崖疤、Redis等系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用,也可能會(huì)存在 Hive 或者 Druid 中供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘使用典勇。比如我們經(jīng)常說的報(bào)表數(shù)據(jù)劫哼,一般就放在這里。

四割笙、維表層(Dimension)

最后補(bǔ)充一個(gè)維表層权烧,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伤溉。數(shù)據(jù)量可能是千萬級(jí)或者上億級(jí)別般码。

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)的中文含義乱顾,或者日期維表板祝。數(shù)據(jù)量可能是個(gè)位數(shù)或者幾千幾萬。

至此走净,我們講完了數(shù)據(jù)分層設(shè)計(jì)中每一層的含義券时,這里做一個(gè)總結(jié)便于理解,如下圖温技。

舉個(gè)栗子

趁熱打鐵革为,舉個(gè)栗子說明一下,如下圖舵鳞,可以認(rèn)為是一個(gè)電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)體系設(shè)計(jì)。我們暫且只關(guān)注用戶訪問日志這一部分?jǐn)?shù)據(jù)琢蛤。

在ODS層中孔庭,由于各端的開發(fā)團(tuán)隊(duì)不同或者各種其它問題注盈,用戶的訪問日志被分成了好幾張表上報(bào)到了我們的ODS層。

為了方便大家的使用,我們?cè)贒WD層做了一張用戶訪問行為天表得问,在這里,我們將PC網(wǎng)頁盾沫、H5病附、小程序和原生APP訪問日志匯聚到一張表里面,統(tǒng)一字段名,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量傻寂,這樣就有了一張可供大家方便使用的明細(xì)表了息尺。

在DWM層,我們會(huì)從DWD層中選取業(yè)務(wù)關(guān)注的核心維度來做聚合操作疾掰,比如只保留人搂誉、商品、設(shè)備和頁面區(qū)域維度静檬。類似的炭懊,我們這樣做了很多個(gè)DWM的中間表

然后在DWS層,我們將一個(gè)人在整個(gè)網(wǎng)站中的行為數(shù)據(jù)放到一張表中拂檩,這就是我們的寬表了侮腹,有了這張表,就可以快速滿足大部分的通用型業(yè)務(wù)需求了稻励。

最后凯旋,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)用表即可钉迷。

備注:例子只是為了簡單地說明每一層的作用至非,并不是最合理的解決方案,大家辯證地看待即可糠聪。

技術(shù)實(shí)踐

既然談到了數(shù)據(jù)分層荒椭,那不同的層次中會(huì)用到什么計(jì)算引擎和存儲(chǔ)系統(tǒng)呢,本節(jié)來簡單分享一下舰蟆。

數(shù)據(jù)層的存儲(chǔ)一般如下:

Data Source:數(shù)據(jù)源一般是業(yè)務(wù)庫和埋點(diǎn)趣惠,當(dāng)然也會(huì)有第三方購買數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)來源方式。業(yè)務(wù)庫的存儲(chǔ)一般是Mysql 和 PostgreSql身害。

ODS 層:ODS 的數(shù)據(jù)量一般非常大味悄,所以大多數(shù)公司會(huì)選擇存在HDFS上,即Hive或者Hbase塌鸯,Hive居多侍瑟。

DW 層:一般和 ODS 的存儲(chǔ)一致,但是為了滿足更多的需求丙猬,也會(huì)有存放在 PG 和 ES 中的情況涨颜。

APP 層:應(yīng)用層的數(shù)據(jù),一般都要求比較快的響應(yīng)速度茧球,因此一般是放在 Mysql庭瑰、PG、Redis中抢埋。

計(jì)算引擎的話弹灭,可以簡單參考圖中所列就行督暂。目前大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)更新迭代比較快,本節(jié)所列僅為簡單參考穷吮。

思考

如同《漫談數(shù)據(jù)倉庫和范式》一文在最后思考數(shù)據(jù)倉庫和范式之間的關(guān)系一樣逻翁,本文也將思考和總結(jié)一下數(shù)據(jù)分層的原則是什么?為什么要這樣分層酒来?每層之間的界限又是什么卢未?

我個(gè)人從這幾個(gè)角度來理解數(shù)據(jù)分層的劃分:

從對(duì)應(yīng)用的支持來講,我們希望越靠上層次堰汉,越對(duì)應(yīng)用友好辽社。比如APP層,基本是完全為應(yīng)用來設(shè)計(jì)的翘鸭,很易懂滴铅,DWS層的話,相對(duì)來講就會(huì)有一點(diǎn)點(diǎn)理解成本就乓,然后DWM和DWD層就比較難理解了汉匙,因?yàn)樗木S度可能會(huì)比較多,而且一個(gè)需求可能要多張表經(jīng)過很復(fù)雜的計(jì)算才能完成生蚁。

從能力范圍來講噩翠,我們希望80%需求由20%的表來支持。直接點(diǎn)講邦投,就是大部分(80%以上)的需求伤锚,都用DWS的表來支持就行,DWS支持不了的志衣,就用DWM和DWD的表來支持屯援,這些都支持不了的極少一部分?jǐn)?shù)據(jù)需要從原始日志中撈取。結(jié)合第一點(diǎn)來講的話就是:80%的需求念脯,我們都希望以對(duì)應(yīng)用很友好的方式來支持狞洋,而不是直接暴露給應(yīng)用方原始日志。

從數(shù)據(jù)聚合程度來講绿店,我們希望吉懊,越上層數(shù)據(jù)的聚合程度越高,看上面的例子即可惯吕,ODS和DWD的數(shù)據(jù)基本是原始日志的粒度惕它,不做任何聚合操作,DWM做了輕度的聚合操作只保留了通用的維度废登,DWS做了更高的聚合操作,可能只保留一到兩個(gè)能表征當(dāng)前描述主體的維度郁惜。從這個(gè)角度來看堡距,我們又可以理解為我們是按照數(shù)據(jù)的聚合程度來劃分?jǐn)?shù)據(jù)層次的甲锡。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分層的設(shè)計(jì),在某種程度上也需要通過數(shù)據(jù)命名來體現(xiàn)羽戒,本文的核心在于講解數(shù)據(jù)分層的思想和方法缤沦,后面會(huì)有單獨(dú)的文章來分享該如何根據(jù)數(shù)據(jù)分層來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表的命名規(guī)范。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末易稠,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市缸废,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌驶社,老刑警劉巖企量,帶你破解...
    沈念sama閱讀 211,042評(píng)論 6 490
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異亡电,居然都是意外死亡届巩,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 89,996評(píng)論 2 384
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門份乒,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來恕汇,“玉大人,你說我怎么就攤上這事或辖●ⅲ” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 156,674評(píng)論 0 345
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵颂暇,是天一觀的道長缺谴。 經(jīng)常有香客問我,道長蟀架,這世上最難降的妖魔是什么瓣赂? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,340評(píng)論 1 283
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮片拍,結(jié)果婚禮上煌集,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己捌省,他們只是感情好苫纤,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,404評(píng)論 5 384
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著纲缓,像睡著了一般卷拘。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上祝高,一...
    開封第一講書人閱讀 49,749評(píng)論 1 289
  • 那天栗弟,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼工闺。 笑死乍赫,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛瓣蛀,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播雷厂,決...
    沈念sama閱讀 38,902評(píng)論 3 405
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼惋增,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了改鲫?” 一聲冷哼從身側(cè)響起诈皿,我...
    開封第一講書人閱讀 37,662評(píng)論 0 266
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎像棘,沒想到半個(gè)月后稽亏,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,110評(píng)論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡讲弄,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,451評(píng)論 2 325
  • 正文 我和宋清朗相戀三年措左,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片避除。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,577評(píng)論 1 340
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡怎披,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出瓶摆,到底是詐尸還是另有隱情凉逛,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 34,258評(píng)論 4 328
  • 正文 年R本政府宣布群井,位于F島的核電站状飞,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏书斜。R本人自食惡果不足惜诬辈,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,848評(píng)論 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望荐吉。 院中可真熱鬧焙糟,春花似錦、人聲如沸样屠。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,726評(píng)論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽痪欲。三九已至悦穿,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間业踢,已是汗流浹背栗柒。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,952評(píng)論 1 264
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留知举,地道東北人傍衡。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 46,271評(píng)論 2 360
  • 正文 我出身青樓深员,卻偏偏與公主長得像负蠕,于是被迫代替她去往敵國和親蛙埂。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,452評(píng)論 2 348

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容