前言：元旦這兩天梳理了下之前數(shù)據(jù)倉庫的知識扎运，發(fā)現(xiàn)對于理清自己的思路很有幫助瑟曲。雖然是技術(shù)的范疇，但多了解這些對了解技術(shù)架構(gòu)和產(chǎn)品基礎(chǔ)還是很有好處的豪治。尤其到了新公司之后洞拨，對技術(shù)理解要求更高，Hadoop鬼吵，Spark等一系列新興技術(shù)的原理和區(qū)別也需要有些初步概念扣甲。故整理出來和大家分享。

數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）齿椅、集成的（Integrate）琉挖、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合涣脚，它用于支持企業(yè)或組織的決策分析處理示辈。

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展現(xiàn)而將數(shù)據(jù)按特定的模式進(jìn)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它的數(shù)據(jù)基于OLTP源系統(tǒng)遣蚀。首先矾麻，用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理芭梯，它不同于企業(yè)現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫险耀； 其次，對多個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成玖喘，集成后按照主題進(jìn)行了重組甩牺，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改

數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)源-> ETL -> 數(shù)據(jù)倉庫存儲與管理-> OLAP -> BI工具

數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉,通常包括企業(yè)各類信息,包括存放于RDBMS中的各種業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)和各類文檔數(shù)據(jù)累奈；各類法律法規(guī)贬派、市場信息和競爭對手的信息等等。在互聯(lián)網(wǎng)常見的產(chǎn)品中澎媒，一般的數(shù)據(jù)來源還有產(chǎn)品端的數(shù)據(jù)搞乏，包括訂單類到業(yè)務(wù)類，日志類到用戶行為類戒努，角色類到用戶畫像類和商家屬性類请敦。

ETL：extract/transformation/load

ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程储玫，目的是將企業(yè)中的分散冬三、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起缘缚，為企業(yè)的決策提供分析的依據(jù)勾笆。

抽取：抽取前期需要做一些調(diào)研工作桥滨，主要包括
弄清數(shù)據(jù)是從哪幾個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中來窝爪，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器運(yùn)行什么DBMS

是否存在手工數(shù)據(jù)，手工數(shù)據(jù)量有多大

3.是否存在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)齐媒。

需要明白的是蒲每，需要為各種類型的數(shù)據(jù)做準(zhǔn)備。因?yàn)樵谑袌鐾鞍l(fā)展的過程中喻括，會(huì)延伸出來很多新的需求和變化邀杏。有時(shí)候?yàn)榱伺R時(shí)支持某些決策和功能的監(jiān)控，必須采用這些原本不在計(jì)劃中的數(shù)據(jù)類型。

清洗與轉(zhuǎn)換：
數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)望蜡，將過濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門唤崭，確認(rèn)是否過濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。清洗的數(shù)據(jù)種類: 不完整數(shù)據(jù)脖律，錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)谢肾。這種情況在對Log日志數(shù)據(jù)的清洗比較常見。如外賣早期通過數(shù)據(jù)探查發(fā)現(xiàn)了很多記錄的缺失和埋點(diǎn)的錯(cuò)誤小泉。幸而發(fā)現(xiàn)的早芦疏，并沒有造成大量的數(shù)據(jù)缺失和錯(cuò)誤。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的內(nèi)容包括編碼轉(zhuǎn)換(m/f->男/女)微姊，字段轉(zhuǎn)換(balance->bal)酸茴，度量單位的轉(zhuǎn)換(cm->m)，數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換兢交。業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲非常明細(xì)的數(shù)據(jù)薪捍，而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)是用分析的，不需要非常明細(xì)魁淳，會(huì)將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫粒度進(jìn)行聚合.

商務(wù)規(guī)則的計(jì)算：不同企業(yè)有不同的業(yè)務(wù)規(guī)則飘诗，不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，在ETL過程界逛，將這些數(shù)據(jù)計(jì)算好之后存儲在數(shù)據(jù)倉庫中昆稿，供分析使用(比如KPI)。

加載：經(jīng)過前兩步處理后的數(shù)據(jù)可直接加載入數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)的存儲與管理：

數(shù)據(jù)的存儲和管理是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的核心息拜，是關(guān)鍵溉潭。數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，同時(shí)也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式少欺。從數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)特點(diǎn)著手分析喳瓣，來決定采用什么產(chǎn)品和技術(shù)來建立數(shù)據(jù)倉庫，然后針對現(xiàn)有各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)赞别，進(jìn)行抽取畏陕、清理，并有效集成仿滔，按照主題進(jìn)行組織惠毁。數(shù)據(jù)倉庫按照數(shù)據(jù)的覆蓋范圍可以分為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和部門級數(shù)據(jù)倉庫（通常稱為數(shù)據(jù)集市）。

OLAP服務(wù)器

對需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成崎页，按多維模型予以組織鞠绰，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析飒焦，并發(fā)現(xiàn)趨勢蜈膨。其具體實(shí)現(xiàn)可以分為：ROLAP（關(guān)系型在線分析處理）、MOLAP（多維在線分析處理）和HOLAP（混合型線上分析處理）。ROLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在RDBMS之中翁巍；MOLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫中驴一；HOLAP基本數(shù)據(jù)存放于RDBMS之中，聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫中曙咽。

BI工具

主要包括各查詢工具蛔趴、數(shù)據(jù)分析工具挑辆、數(shù)據(jù)挖掘工具例朱、種報(bào)表工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用開發(fā)工具。數(shù)據(jù)分析工具主要針對OLAP服務(wù)器鱼蝉。報(bào)表工具洒嗤、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對數(shù)據(jù)倉庫。

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別

數(shù)據(jù)是面向事務(wù)處理的魁亦，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的渔隶，常更新；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的,數(shù)據(jù)來源于數(shù)據(jù)庫或文件洁奈，經(jīng)過一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換得到间唉，用來分析的。

數(shù)據(jù)庫一般是用來存儲當(dāng)前交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲一般存儲的是歷史數(shù)據(jù)利术。

數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的呈野，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的插入; .數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)一般是星型的印叁，有利于查詢

構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫五步法

一 被冒、確定主題
即確定數(shù)據(jù)分析或前端展現(xiàn)的主題(例:某年某月某地區(qū)的啤酒銷售情況)。主題要體現(xiàn)出某一方面的各分析角度(維度)和統(tǒng)計(jì)數(shù)值型數(shù)據(jù)(量度)之間的關(guān)系,確定主題時(shí)要綜合考慮.

二轮蜕、確定量度

確定主題后昨悼，需要考慮分析的技術(shù)指標(biāo)(例:年銷售額等等)。它們一般為數(shù)據(jù)值型數(shù)據(jù)跃洛，其中有些度量值不可以匯總率触；些可以匯總起來，以便為分析者提供有用的信息汇竭。量度是要統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)葱蝗，必須事先選擇恰當(dāng)，基于不同的量度可以進(jìn)行復(fù)雜關(guān)鍵性指標(biāo)(KPI)的設(shè)計(jì)和計(jì)算韩玩。

三垒玲、確定事實(shí)數(shù)據(jù)粒度

確定量度之后，需要考慮該量度的匯總情況和不同維度下量度的聚合情況.例如在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)最小記錄到秒找颓，而在將來分析需求中合愈，時(shí)間只要精確到天就可以了，在ETL處理過程中，按天來匯總數(shù)據(jù),些時(shí)數(shù)據(jù)倉庫中量度的粒度就是”天”佛析。如果不能確認(rèn)將來的分析需求中是否要精確的秒益老，那么，我們要遵循”最小粒度原則”,在數(shù)據(jù)倉庫中的事實(shí)表中保留每一秒的數(shù)據(jù)寸莫，從而在后續(xù)建立多維分析模型(CUBE)的時(shí)候,會(huì)對數(shù)據(jù)提前進(jìn)行匯總捺萌，保障產(chǎn)生分析結(jié)果的效率。

四膘茎、確定維度

維度是分析的各個(gè)角度.例:我們希望按照時(shí)間桃纯，或者按照地區(qū)，或者按照產(chǎn)品進(jìn)行分析披坏。那么這里的時(shí)間态坦，地區(qū)，產(chǎn)品就是相應(yīng)的維度棒拂∩√荩基于不同的維度，可以看到各個(gè)量度匯總的情況帚屉，也可以基于所有的維度進(jìn)行交叉分析谜诫。

維度的層次(Hierarchy)和級別(Level)。例:在時(shí)間維度上攻旦，按照”度-季度-月”形成了一個(gè)層次喻旷，其中”年” ,”季度” ,”月”成為了這個(gè)層次的3個(gè)級別。我們可以將“產(chǎn)品大類-產(chǎn)品子類-產(chǎn)品”劃為一個(gè)層次敬特，其中包含“產(chǎn)品大類”掰邢、“產(chǎn)品子類”、“產(chǎn)品”三個(gè)級別伟阔。

我們可以將3個(gè)級別設(shè)置成一張數(shù)據(jù)表中的3個(gè)字段,比如時(shí)間維度辣之；我們也可以使用三張表，分別保存產(chǎn)品大類皱炉，產(chǎn)品子類怀估，產(chǎn)品三部分?jǐn)?shù)據(jù),比如產(chǎn)品維度。

建立維度表時(shí)要充分使用代理鍵.代理鍵是數(shù)據(jù)值型的ID號碼(每張表的第一個(gè)字段)合搅，它唯一標(biāo)識了第一維度成員多搀。在聚合時(shí)，數(shù)值型字段的匹配和比較灾部，join效率高康铭。同時(shí)代理鍵在緩慢變化維中，起到了對新數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)識作用赌髓。

五从藤、創(chuàng)建事實(shí)表

在確定好事實(shí)數(shù)據(jù)和維度后催跪，將考慮加載事實(shí)表。業(yè)務(wù)系統(tǒng)的的一筆筆生產(chǎn)夷野，交易記錄就是將要建立的事實(shí)表的原始數(shù)據(jù).

我們的做法是將原始表與維度表進(jìn)行關(guān)聯(lián)懊蒸，生成事實(shí)表。關(guān)聯(lián)時(shí)有為空的數(shù)據(jù)時(shí)(數(shù)據(jù)源臟)悯搔，需要使用外連接骑丸，連接后將各維度的代理鍵取出放于事實(shí)表中，事實(shí)表除了各維度代理鍵外妒貌，還有各度量數(shù)據(jù)通危，不應(yīng)該存在描述性信息。
事實(shí)表中的記錄條數(shù)據(jù)都比較多苏揣，要為其設(shè)置復(fù)合主鍵各蛇引黄鳍，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性和基于數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能優(yōu)化推姻。

在個(gè)人公眾號 ourstone 下回復(fù)“數(shù)據(jù)倉庫”可獲得《數(shù)據(jù)倉庫入門經(jīng)典教程》下載鏈接平匈，系網(wǎng)上整理資料，侵刪藏古。本人系一名創(chuàng)業(yè)產(chǎn)品汪增炭，時(shí)不時(shí)分享一些數(shù)據(jù)/toB/創(chuàng)業(yè)/讀書心得，歡迎關(guān)注交流