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一、數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建需要考慮的問題

與數(shù)據(jù)庫的單表基于ER模型構(gòu)建思路不同，其面向特定業(yè)務(wù)分析的特性，決定了它的構(gòu)建需要整合多套數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)犁功，并輸出多業(yè)務(wù)條線的、集成的數(shù)據(jù)服務(wù)能力婚夫，需要考慮更全面的因素浸卦，包括：

• 業(yè)務(wù)需求：從了解業(yè)務(wù)需求著手分析業(yè)務(wù)特點和業(yè)務(wù)期望；

• 系統(tǒng)架構(gòu)：從系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)分布案糙、數(shù)據(jù)特性等角度限嫌，分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計上是否有問題；

• 邏輯設(shè)計：從數(shù)據(jù)模型邏輯設(shè)計出發(fā)是否設(shè)計合理时捌，是否符合數(shù)據(jù)庫開發(fā)和設(shè)計規(guī)范等怒医；

• 物理設(shè)計：從庫表類型、庫表分區(qū)奢讨、索引稚叹、主鍵設(shè)計等維度，主要針對性能拿诸，可擴展性進行物理模型設(shè)計審查

二扒袖、什么是數(shù)倉的數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)倉庫模型構(gòu)建的宗旨能夠直觀地表達業(yè)務(wù)邏輯，能夠使用實體亩码、屬性及其關(guān)系對企業(yè)運營和邏輯規(guī)則進行統(tǒng)一的定義季率、編碼和命名，是業(yè)務(wù)人員和開發(fā)人員之間溝通的一套語言描沟，數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型的作用：

• 統(tǒng)一企業(yè)的數(shù)據(jù)視圖飒泻；

• 定義業(yè)務(wù)部門對于數(shù)據(jù)信息的需求；

• 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫原子層的基礎(chǔ)吏廉；

• 支持數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展規(guī)劃泞遗；

• 初始化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的歸屬；

常用數(shù)據(jù)模型的是關(guān)系模型和維度模型席覆，關(guān)系模型從全企業(yè)的高度設(shè)計一個3NF模型的方法刹孔，用實體加關(guān)系描述的數(shù)據(jù)模型描述企業(yè)業(yè)務(wù)架構(gòu)，在范式理論上符合3NF娜睛，其站在企業(yè)角度進行面向主題的抽象，而不是針對某個具體業(yè)務(wù)流程的卦睹，它更多是面向數(shù)據(jù)的整合和一致性治理畦戒；

維度建模以分析決策的需求為出發(fā)點構(gòu)建模型，直接面向業(yè)務(wù)结序，典型的代表是我們比較熟知的星形模型障斋，以及在一些特殊場景下適用的雪花模型，大多數(shù)據(jù)倉庫均會采用維度模型建模；

維度建模中的事實表客觀反應(yīng)整個業(yè)務(wù)的流程垃环，比如一次購買行為我們就可以理解為是一個事實邀层，訂單表就是一個事實表，你可以理解他就是在現(xiàn)實中發(fā)生的一次操作型事件遂庄，我們每完成一個訂單寥院，就會在訂單中增加一條記錄，訂單表存放一些維度表中的主鍵集合涛目，這些ID分別能對應(yīng)到維度表中的一條記錄秸谢，用戶表、商家表霹肝、時間表這些都屬于維度表估蹄，這些表都有一個唯一的主鍵，然后在表中存放了詳細的數(shù)據(jù)信息：

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如果是采用ER模型沫换，需要設(shè)計出一個大寬表臭蚁，將訂單-商家-地址-時間等信息囊括在內(nèi)，比較直觀讯赏、細粒度垮兑，但也存在設(shè)計冗余，如果數(shù)據(jù)量很大待逞，對于查詢和檢索將是一個災(zāi)難甥角；

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三、如何構(gòu)建數(shù)倉的數(shù)據(jù)模型

概念模型設(shè)計（業(yè)務(wù)模型）：界定系統(tǒng)邊界识樱；確定主要的主題域及其內(nèi)容嗤无；邏輯模型設(shè)計：維度建模方法（事實表、維度表）怜庸；以星型和雪花型來組織數(shù)據(jù)当犯；物理模型設(shè)計：將數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型物理化到數(shù)據(jù)庫的過程；

1割疾、概念模型設(shè)計

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型設(shè)計順序如上嚎卫，數(shù)據(jù)倉庫是為了輔助決策的，與業(yè)務(wù)流程（Business Process）息息相關(guān)宏榕，數(shù)據(jù)模型的首要任務(wù)便是選擇業(yè)務(wù)流程拓诸，為數(shù)據(jù)倉庫的建立提供指導(dǎo)方向，這樣才能反過來為業(yè)務(wù)提供更好的決策數(shù)據(jù)支撐麻昼，讓數(shù)據(jù)倉庫價值的最大化奠支，對于每個業(yè)務(wù)流程，都需要進行獨立的數(shù)據(jù)建模抚芦，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的 ER 模型轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)倉庫中的維度數(shù)據(jù)模型倍谜，以便更好的查詢與分析迈螟。

2、邏輯模型設(shè)計

事實表一般由兩部分組成尔崔，維度（Dimension）和度量（Measurement）答毫，事實表可以通俗的理解為「什么人在什么時間做了什么事」的事實記錄或者場景上下文，擁有最大的數(shù)據(jù)量季春，它是業(yè)務(wù)流程的核心體現(xiàn)洗搂，比如電商場景中的訂單表，其主鍵為一個聯(lián)合主鍵鹤盒，由各個維度的外鍵組成蚕脏，外鍵不能為空值，事實表一般不包含非數(shù)字類型字段侦锯，雖然數(shù)據(jù)量大驼鞭，但占用的空間并不大，保證更高的查詢效率尺碰。

維度表用于對事實表的補充說明挣棕，描述和還原事實發(fā)生時的場景，如電商訂單中定義用戶亲桥、商品洛心、地址、時間题篷、促銷5個維度词身，通過這5個維度還原訂單發(fā)生時的場景，什么人在什么時間在什么地方購買了什么商品番枚，以及購買該商品的促銷方式法严。對于每一個維度而言，都有若干個屬性來描述葫笼，比如用戶有性別深啤、年齡、所在地等信息路星。這些維度的屬性就是之后數(shù)據(jù)統(tǒng)計的依據(jù)溯街，比如我們可以統(tǒng)計不同性別，不同年齡洋丐，不同地區(qū)在訂單中的差異呈昔，從向用戶制定更精細的營銷策略。

在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫三范式（3NF）設(shè)計極力避免數(shù)據(jù)的冗余友绝，達到數(shù)據(jù)的高度一致性堤尾，但在數(shù)據(jù)倉庫中3NF并不是最佳實踐，反而讓系統(tǒng)復(fù)雜不已九榔，不利于理解和維護，所以在維度建模中，維度表一般采取反范式的設(shè)計哲泊，在一張維度表中扁平化存儲維度的屬性剩蟀，盡量避免使用外鍵。

3切威、物理模型設(shè)計

在完成數(shù)據(jù)倉庫的概念模型和邏輯模型設(shè)計之后育特，物理模型設(shè)計就是落地實施環(huán)節(jié)，根據(jù)數(shù)據(jù)的粒度和對于業(yè)務(wù)支撐能力將數(shù)據(jù)進行分層存儲先朦，數(shù)據(jù)分層存儲簡化了數(shù)據(jù)清洗的過程缰冤，每一層的邏輯變得更加簡單和易于理解，當發(fā)生錯誤或規(guī)則變化時喳魏，只需要進行局部調(diào)整棉浸；

ODS層：全稱是Operational Data Store,又叫數(shù)據(jù)準備層，數(shù)據(jù)來源層刺彩，主要用于原始數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫的落地迷郑，這些數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系都與原始數(shù)據(jù)保持一致，在源數(shù)據(jù)裝入這一層時创倔，要進行諸如業(yè)務(wù)字段提取或去掉不用字段嗡害，臟數(shù)據(jù)處理等等∑枞粒可以理解為是關(guān)系層的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)霸妹；

DIM層：Dimension層，主要存放公共的信息數(shù)據(jù)知押，如國家代碼和國家名叹螟，地理位置等信息就存在DIM層表中，對外開放朗徊，用于DWD首妖，DWS和APP層的數(shù)據(jù)維度關(guān)聯(lián)。

DWD層：全稱是Data Warehouse Detail爷恳，用于源系統(tǒng)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的永久存儲有缆，用以支撐DWS層和DM層無法覆蓋的需求，該層的數(shù)據(jù)模型主要解決一些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題和數(shù)據(jù)的完整度問題温亲，比如商場的會員信息來與不同表棚壁，某些會員的的和數(shù)據(jù)可能不完整等等問題；

DWS層：全稱是Data Warehouse Service栈虚，主要包含兩類匯總表：一是細粒度寬表袖外，二是粗粒度匯總表，按照商場訂單例子魂务，包含基于訂單曼验、會員泌射、商品、店鋪等實體的細粒度寬表和基于維度組合(會員日進場匯總鬓照、會員消費匯總熔酷、商場銷售日匯總、店鋪銷售日匯總等)的粗粒度匯總表豺裆。這層是對外開放的拒秘，用以支撐絕大部分的業(yè)務(wù)需求，匯總層是為了簡化源系統(tǒng)復(fù)雜的邏輯關(guān)系以及質(zhì)量問題等臭猜，這層是的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)容易理解躺酒，dws層的匯總數(shù)據(jù)目標是能滿足80%的業(yè)務(wù)計算。

其上根據(jù)業(yè)務(wù)需求可以繼續(xù)構(gòu)建ADS層（Application Data Store）和面向指標和報表的高度匯總層蔑歌。

案例解讀：招標采購系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建

按照數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建思路羹应，順序是概念模型-->邏輯模型-->物理模型，最重要和復(fù)雜度較高的是概念模型的設(shè)計丐膝，需要結(jié)合業(yè)務(wù)量愧，并根據(jù)業(yè)務(wù)特性設(shè)計事實表、維度表帅矗、頂層數(shù)據(jù)匯總表偎肃；

一、概念模型設(shè)計

概念模型需要結(jié)合生產(chǎn)系統(tǒng)的ER關(guān)系模型浑此，梳理業(yè)務(wù)邏輯累颂，當前生產(chǎn)交易系統(tǒng)使用的是ORACLE數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)分成多個庫：業(yè)務(wù)庫（包含招標采購項目流程）凛俱、主體+組織庫（招標人紊馏、投標人、評標專家蒲犬、代理機構(gòu)）朱监、財務(wù)庫（標書費、平臺服務(wù)費原叮、招標保證金赫编、CA辦理費用等），項目表即是一個招標流程表奋隶，該表會記錄關(guān)于招標過程中的擂送，招標、投標唯欣、開標嘹吨、評標、定標相關(guān)的數(shù)據(jù)：

• 招標：招標流程是招標人發(fā)起的境氢，招標人將招標過程委托給代理機構(gòu)蟀拷，代理機構(gòu)會發(fā)布招標公告碰纬，投標人在報名、響應(yīng)階段產(chǎn)生數(shù)據(jù)问芬，響應(yīng)后需要付投標保證金嘀趟；

• 投標：投標人給代理機構(gòu)繳納標書費并下載招標文件，開標之前需要響應(yīng)愈诚，并繳納投標保證金；發(fā)售招標文件和投標人購買標書后牛隅，如果投標人對招標文件提出質(zhì)疑炕柔，或招標人要修改招標文件，此時要在規(guī)定時間內(nèi)發(fā)布一個澄清公告媒佣。

• 開標：開標一般是線下進行匕累，代理機構(gòu)把投標人召集到開標室，公開宣讀投標人關(guān)于投標人報價默伍、工期欢嘿、質(zhì)量、工程項目經(jīng)理等投標人有實質(zhì)要求的內(nèi)容也糊，此階段拆封投標文件炼蹦，解密電子的投標文件；

• 評標：評標一般是線下進行狸剃，代理機構(gòu)把監(jiān)督人掐隐、投標人、專家召集到評標室钞馁，專家對投標人資質(zhì)及投標書打分虑省，分為技術(shù)、商務(wù)僧凰、報價分探颈；

• 定標：專家對投標人綜合打分后，做一個總體排名训措，排名第1即為中標候選人伪节，評標結(jié)束后需要發(fā)布預(yù)中標公告，將前3名公布隙弛，公告期間接受社會監(jiān)督架馋，期間產(chǎn)生的疑問、質(zhì)疑需要代理機構(gòu)/招標人澄清全闷，澄清伴隨著澄清公告叉寂，若質(zhì)疑生效則可能廢標和流標（評標成本高，一般不廢標）总珠；

• 合同：若預(yù)中標發(fā)布后屏鳍，質(zhì)疑期間對于預(yù)中標候選人無影響勘纯，在預(yù)中標發(fā)布xxx天后，招標人需要同中標候選人簽訂合同钓瞭，同時招標人需要退還其他沒有中標單位的保證金驳遵；

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對于整個流程的梳理和業(yè)務(wù)了解后，客戶更加關(guān)注流程的監(jiān)管預(yù)警山涡，以此為準整理一些監(jiān)管維度：

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二堤结、邏輯模型設(shè)計

邏輯模型采用上一篇博文提及的維度建模模型，雪花模型鸭丛，項目ID竞穷、投標人ID、招標人ID鳞溉、代理機構(gòu)ID瘾带、專家ID分別是整個招、投熟菲、開看政、評、定標流程的主要參與主體抄罕，數(shù)據(jù)抽取工具使用kettle：

數(shù)據(jù)表命名規(guī)范：tb_模型層次主題域業(yè)務(wù)域_匯總粒度

kettle命名規(guī)范：kt_模型層次主題域業(yè)務(wù)域_匯總粒度

三允蚣、物理模型設(shè)計

構(gòu)建ODS-->DWD-->DWS-->ADS的分層模型，這里ODS只抽取oracle庫中源數(shù)據(jù)呆贿，不做任何清洗和變動厉萝，DWD層開始做數(shù)據(jù)的清洗和數(shù)據(jù)工程，DWS作輕度匯總榨崩，ADS面向應(yīng)用查詢提供更上層的匯總谴垫；以項目和供應(yīng)商的匯總維度為例，項目流程是模型設(shè)計主體母蛛，供應(yīng)商是類似維度表的數(shù)據(jù)翩剪，兩者結(jié)合能夠得到業(yè)務(wù)需要的一些投/中標相關(guān)的匯總維度（比如中標率排行、某個項目的投標人的注冊金額相關(guān)統(tǒng)計彩郊、某投標人參與投標相關(guān)統(tǒng)計等）：

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在項目流程表中（定標流程）前弯，將招標人的編號設(shè)計在內(nèi)，定標流程的統(tǒng)計項從該類ADS匯總維度出結(jié)果：

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數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)品

前面講了數(shù)據(jù)倉庫的價值秫逝、構(gòu)建思路恕出、實例，完成數(shù)據(jù)倉庫的概念违帆、邏輯浙巫、物理模型設(shè)計后，數(shù)倉的產(chǎn)品選型也是需要考慮的部分，根據(jù)數(shù)據(jù)存儲量的畴、查詢效率渊抄、并發(fā)能力可以選用MPP數(shù)倉和基于Hadoop的分布式數(shù)倉等。

一丧裁、MPP還是Hadoop

這里繼續(xù)用之前用到的圖講解护桦，數(shù)據(jù)倉庫的特性是處理溫數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)，面向業(yè)務(wù)分析提供偏于離線分析能力煎娇，因此一般選用Hadoop+MPP數(shù)倉結(jié)合的解決方法二庵，Hive能夠提供大批量歷史數(shù)據(jù)的存儲計算能力，Hbase能夠提供半結(jié)構(gòu)化文檔的快速檢索能力缓呛，MPP能夠提供強大高壓縮比基礎(chǔ)上的快速查詢能力眨猎；

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二、MPP數(shù)倉特性

在MPP解決方案中目前我已接觸過的是vertica和GP强经，在teradata實習期間沒有用到td數(shù)倉；

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數(shù)倉的特性是大批量的查詢和索引寺渗，少量的改查工作匿情，MPP (Massively Parallel Processing)，即大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫的一般特性：

① 列式存儲意味著高壓縮比信殊、高IO能力炬称、快速查詢能力、智能索引（數(shù)據(jù)寫入時）涡拘；

② shared nothing意味著節(jié)點的相互獨立玲躯、數(shù)據(jù)的冗余備份；

③ 分布式存儲/計算鳄乏、存儲/計算的高擴展性跷车、高安全；

MPP的架構(gòu)分為3種橱野，GP是master/slave模式朽缴，具備統(tǒng)一的查詢?nèi)肟冢╩aster），vertica是無中心架構(gòu)水援，所有節(jié)點都提供查詢服務(wù)密强，gbase是存儲/管理雙中心架構(gòu)；

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shared nothing 模式：x86機器構(gòu)建計算/存儲的高擴展集群蜗元，數(shù)據(jù)拆分多份并備份或渤。shared disk 模式：專用小型機，存儲1份數(shù)據(jù)奕扣。