前言
筆者在工作剛接觸這部分知識(shí)的時(shí)候百框，翻閱了各種文檔想要到一個(gè)比較通俗的理解數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的介紹或是理解筛欢。之前只是在工作涉及數(shù)倉這塊的一些業(yè)務(wù)烘豹，理論上有一定的缺失，所以最近準(zhǔn)備刷一刷《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》這本書胆敞，順便就將讀完的一些理解和知識(shí)點(diǎn)在簡書這邊記錄下來着帽，算是對(duì)自己未來學(xué)習(xí)計(jì)劃的一個(gè)鼓勵(lì)和督促。
筆者是個(gè)渣渣移层，如有理解上的錯(cuò)誤或者偏差仍翰，希望大家指點(diǎn)出來，互相學(xué)習(xí)討論观话。
本文的目的主要是介紹數(shù)據(jù)倉庫等一些概念或者是一些理解予借，所以涉及到一些資料，就直接附鏈接了频蛔。灵迫。
數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能
基本概念的初步了解
在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)倉庫（英語：data warehouse晦溪，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫）是用于報(bào)告和數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)瀑粥，被認(rèn)為是商業(yè)智能的核心組件。[[1]](https://zh.wikipedia.org/wiki/資料倉儲(chǔ)#cite_note-1) 數(shù)據(jù)倉庫是來自一個(gè)或多個(gè)不同源的集成數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)庫三圆。數(shù)據(jù)倉庫將當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起[2]狞换，用于為整個(gè)企業(yè)的員工創(chuàng)建分析報(bào)告。[3]
存儲(chǔ)在倉庫中的數(shù)據(jù)從運(yùn)行系統(tǒng)（例如營銷或銷售）上傳舟肉。這些數(shù)據(jù)可能會(huì)通過一個(gè)ODS數(shù)據(jù)庫修噪，并且可能需要進(jìn)行額外操作的數(shù)據(jù)清理[2]，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量路媚，然后才能在數(shù)據(jù)倉庫中用于報(bào)告黄琼。
商業(yè)智能（Business Intelligence, BI），又稱商業(yè)智能或商務(wù)智能整慎，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)脏款、在線分析處理技術(shù)围苫、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。
商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner（1989年）的通俗化而被人們廣泛了解弛矛。當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或信息市集）够吩、查詢報(bào)表比然、數(shù)據(jù)分析丈氓、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的强法、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用万俗。
-- wiki
前言中提到找一個(gè)比較通俗的理解，先附上鏈接：
白話講解商業(yè)智能 BI饮怯、數(shù)據(jù)倉庫 DW和數(shù)據(jù)挖掘 DM
文中主要提到了DW/BI闰歪，DM，元數(shù)據(jù)and數(shù)據(jù)元蓖墅，ETL等概念库倘，我覺得講的挺不錯(cuò)的，篇幅也不長论矾。
數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)分析
在大部分的企業(yè)架構(gòu)中教翩，一般會(huì)分為業(yè)務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。
其中平臺(tái)組維護(hù)的業(yè)務(wù)平臺(tái)確保了用戶操作性數(shù)據(jù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)贪壳，比如用戶的注冊饱亿、登錄，提交訂單闰靴，上架商品等都算做事操作性數(shù)據(jù)彪笼。一般每一條數(shù)據(jù)都代表了一個(gè)事務(wù)記錄，這些操作都是可預(yù)測的蚂且，成功commit配猫，失敗則rollback，所以對(duì)于操作系統(tǒng)來說杏死，并不需要所有的歷史數(shù)據(jù)章姓，只需要時(shí)刻能反應(yīng)整個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的最新狀態(tài)即可。
而DW/BI需要處理的是成千上萬級(jí)別的事務(wù)記錄用于分析并判斷操作性數(shù)據(jù)是否處理一個(gè)正確的狀態(tài)或者是對(duì)平臺(tái)提供一個(gè)歷史數(shù)據(jù)的直觀性识埋。
比如：本周與上周同一個(gè)店鋪的環(huán)比分析凡伊，或者更細(xì)粒度的商品維度；亦或是在在實(shí)時(shí)數(shù)倉下風(fēng)控業(yè)務(wù)中對(duì)于一些異常行為的預(yù)警窒舟。
為什么要有數(shù)據(jù)倉庫?
請點(diǎn)擊查看下面的鏈接系忙，寫的也很不錯(cuò)，通俗易懂惠豺。
說白了银还，在沒有DW/BI之前风宁，我們也可以完成數(shù)據(jù)分析，但是蛹疯，因?yàn)閿?shù)據(jù)量過大戒财，存取數(shù)據(jù)或者是對(duì)數(shù)據(jù)的切片方便嗎？數(shù)據(jù)指標(biāo)正確嗎捺弦？能夠快速便捷的來應(yīng)對(duì)不同維度的決策嗎饮寞？數(shù)據(jù)中設(shè)計(jì)到用戶的一些敏感信息的安全性怎么解決？
數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)需求
由上面問題帶來的業(yè)務(wù)需求如下：
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方便的存取數(shù)據(jù)
DW/BI系統(tǒng)下的內(nèi)容必須是易于理解的列吼。這體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的直觀性幽崩，業(yè)務(wù)用戶能以各種形式應(yīng)對(duì)分割和合并數(shù)據(jù)，即：簡單寞钥，快捷
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數(shù)據(jù)的一致性
DW/BI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)必須是可信的慌申。對(duì)于DW的數(shù)據(jù)來源有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作性數(shù)據(jù)彤委、前端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)摩渺、各種途徑的采集日志万搔。這些途徑下帶來的數(shù)據(jù)往往都是不同格式的狈醉，所以需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗（ETL）,確保質(zhì)量衣陶。
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DW/BI系統(tǒng)必須能夠適應(yīng)變化
對(duì)于現(xiàn)實(shí)世界中或是業(yè)務(wù)系統(tǒng)無時(shí)不刻的改變的背景下后德，在設(shè)計(jì)DW/BI系統(tǒng)的時(shí)候一定要考慮到能夠方便的處理無法避免的變化恭垦，這對(duì)操刀者對(duì)于數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)上的需要有很深的理解文兢，這樣設(shè)計(jì)中來的系統(tǒng)才具有一定的適應(yīng)性邻吭。
當(dāng)業(yè)務(wù)問題發(fā)生變化餐弱，或者新數(shù)據(jù)增加DW中時(shí)，已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)和應(yīng)用不應(yīng)該被改變或者破壞囱晴。最后膏蚓，如果必須修改DW/BI系統(tǒng)的描述性數(shù)據(jù)，要能以適當(dāng)?shù)姆绞矫枋鲎兓矗瑢?duì)于用戶來說應(yīng)該是透明的驮瞧。
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DW/BI系統(tǒng)的及時(shí)性
目前業(yè)內(nèi)主流的的傳統(tǒng)離線數(shù)倉（HADOOP，HIVE枯芬，KYLIN等）和近些年興起的實(shí)時(shí)數(shù)倉（KAFKA,FLINK等）论笔。前者一般為T+1的數(shù)據(jù)反饋，后者則可以依據(jù)窗口來實(shí)現(xiàn)各種窗口語義下的數(shù)據(jù)反饋千所。
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DW/BI系統(tǒng)的安全性
數(shù)據(jù)倉庫中設(shè)計(jì)到用戶敏感信息的安全性問題狂魔，一般會(huì)進(jìn)行脫敏，或者權(quán)限訪問的控制淫痰，防止數(shù)據(jù)泄露最楷。
現(xiàn)如今各大廠商的app或者應(yīng)用都在無時(shí)不刻的采集用戶的行為數(shù)據(jù)和軌跡分析，筆者有幸接觸了某省*安的數(shù)據(jù)，越來越理會(huì)到：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代籽孙，我們每個(gè)人都像是穿著衣服的裸體人烈评。
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DW/BI的權(quán)威性
DW/BI系統(tǒng)主要使用來分析和決策的，而這些決策的正確性也體現(xiàn)了DW/BI系統(tǒng)的影響和價(jià)值犯建。所以在維護(hù)系統(tǒng)時(shí)讲冠，必須保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和權(quán)威性。
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DW/BI系統(tǒng)的成功標(biāo)志是業(yè)務(wù)群體接受DW/BI系統(tǒng)
我對(duì)這方面的理解是DW/BI的合理設(shè)計(jì)下适瓦，一些指標(biāo)數(shù)據(jù)可以嵌入在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中竿开，來對(duì)用戶提供數(shù)據(jù)上的直觀性和一些決策。
例如犹菇，某app的商戶信息中會(huì)在T+1展示前一天用戶的PV德迹，UV統(tǒng)計(jì)及TOP芽卿，商品受歡迎的TOP等揭芍，豐富了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的功能和便捷性。
對(duì)于一個(gè)DW/BI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者來說卸例，引用書上的一句話：
如果將DW/BI的管理者做一個(gè)類比称杨，應(yīng)該像一個(gè)高質(zhì)量的雜志主編，應(yīng)該有廣闊的空間來管理雜志的內(nèi)容筷转，風(fēng)格和發(fā)行姑原。
維度建模
為什么要有維度建模？
一般在操作型業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中廣泛使用了第三范式（3NF）來消除冗余呜舒。數(shù)據(jù)庫常用的三范式感興趣的可自行百度锭汛。
關(guān)系模型如上圖所示，嚴(yán)格遵循第三范式（3NF）袭蝗，從圖中可以看出唤殴，整個(gè)表結(jié)構(gòu)之間較為松散、零碎到腥， 物理表數(shù)量多朵逝，而數(shù)據(jù)冗余程度低。由于數(shù)據(jù)分布于眾多的表中乡范，這些數(shù)據(jù)可以更為靈活地 被應(yīng)用配名，功能性較強(qiáng)。關(guān)系模型主要應(yīng)用與 OLTP 系統(tǒng)中晋辆，為了保證數(shù)據(jù)的一致性以及避免冗余渠脉，所以大部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)的表都是遵循第三范式的。
但是瓶佳，這樣的設(shè)計(jì)直接使用在DW/BI系統(tǒng)中會(huì)導(dǎo)致模型的過度復(fù)雜以及查詢上的性能災(zāi)難芋膘。試想一下你想統(tǒng)計(jì)在某個(gè)時(shí)間下的某個(gè)市場的某個(gè)商品的銷售額，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中需要關(guān)聯(lián)多少張表。
凡事應(yīng)該盡量簡單索赏，直到不能再簡單為止盼玄。 -- 愛因斯坦
維度建模解決了模式過分復(fù)雜的場景，其滿足了一下兩個(gè)場景的需求：
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以商業(yè)用戶可理解的方式發(fā)布數(shù)據(jù)
例如上述統(tǒng)計(jì)在某個(gè)時(shí)間下的某個(gè)市場的某個(gè)商品的銷售額潜腻，這恰恰就是商業(yè)用戶想知道的埃儿。
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提供高效的查詢性能
避免了多表關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的性能災(zāi)難。
維度模型如圖所示融涣，主要應(yīng)用于 OLAP 系統(tǒng)中童番，通常以某一個(gè)事實(shí)表為中心進(jìn)行表的組織，主要面向業(yè)務(wù)威鹿，特征是可能存在數(shù)據(jù)的冗余剃斧，但是能方便的得到數(shù)據(jù)。例如業(yè)務(wù)用戶可以用通過增加或者刪除其中的屬性忽你，開展上鉆和下鉆操作幼东，獲得良好的分析性能，不需要提出新的查詢科雳。
可以看出根蟹，維度建模并不是遵守第三范式（3NF），嚴(yán)格上來說糟秘，維度建模是對(duì)某些表做了一定程度上的降維简逮。
事實(shí)表和維度表
在了解維度建模的模型之前，先簡要的介紹一下數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中的兩種表類型：事實(shí)表和維度表尿赚。
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事實(shí)表
事實(shí)表中的每行對(duì)應(yīng)一個(gè)度量（可統(tǒng)計(jì)次數(shù)散庶、個(gè)數(shù)、件數(shù)凌净、金額等）事件（下單悲龟、支付、退款泻蚊、評(píng)價(jià)等躲舌。
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。例如,銷售事務(wù)中用一行來表示每個(gè)賣出的產(chǎn)品性雄。維度建模的核心原則之一是同一事實(shí)表中的所有度量行必須具有相同的粒度没卸。
事實(shí)通常以連續(xù)值作為描述，這樣做有助于區(qū)分到底是事實(shí)還是維度屬性的問題秒旋。
事實(shí)表通常包含多個(gè)外鍵用來與維度表的主鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián)约计。
在存儲(chǔ)上，事實(shí)表需要考慮空間的利用問題（ORC迁筛，PARQUET）煤蚌。
事實(shí)表的特征：
非常的大 。
內(nèi)容相對(duì)的窄：列數(shù)較少 。
經(jīng)常發(fā)生變化尉桩，每天會(huì)新增加很多筒占。
事實(shí)表的的粒度具體可以化分為3類：事務(wù)型事實(shí)表、周期性快照事實(shí)表蜘犁、累計(jì)快照事實(shí)表翰苫。這里大家先簡單知道這個(gè)概念。之后會(huì)專門結(jié)合具體案例來了解這3類事實(shí)表这橙。
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維度表
維度表一般是對(duì)事實(shí)的描述信息奏窑。每一張維表對(duì)應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中的一個(gè)對(duì)象或者概念。
例如：用戶屈扎、商品埃唯、日期、地區(qū)等鹰晨。
在存儲(chǔ)上墨叛，維度表關(guān)注的是簡單性和可訪問性。
維表的特征：
維表的范圍很寬（具有多個(gè)屬性并村、列比較多） 巍实。
跟事實(shí)表相比滓技，行數(shù)相對(duì)較辛埂：通常<10萬條 。
內(nèi)容相對(duì)固定：編碼表令漂。
維度建模之三種模型
在維度建模的基礎(chǔ)上又分為三種模型：星型模型膝昆、雪花模型、星座模型叠必。
- 星型模型
星型模式是以事實(shí)表為中心荚孵，所有的維度表直接連接在事實(shí)表上，像星星一樣纬朝。
特點(diǎn)：
維度表只和事實(shí)表關(guān)聯(lián)收叶，維度表之間沒有關(guān)聯(lián)。
每個(gè)維度表主鍵為單列共苛，且該主鍵放置在事實(shí)表中判没，作為倆邊連接的外鍵。
以事實(shí)表為核心隅茎，維度表圍繞核心呈現(xiàn)星星分布
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雪花模型
雪花模式的的維度表可以擁有其他維度表的但是由于這種模型維護(hù)成本太高澄峰，而且性能方面需要關(guān)聯(lián)多層維度表，性能也比星型模型低辟犀。所以一般不常用俏竞。
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星座模型
星座模式是由星型模式延伸而來，星型模式是基于一張事實(shí)表，而星座模式是基于多張事實(shí)表魂毁，而且共享維度表信息玻佩。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
總的來說席楚，雪花模型和星型模型的區(qū)別主要在于維度的層級(jí)夺蛇，由上圖可見，雪花模型更像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的3NF,但是也不是完全遵守（3NF帶來的性能成本過高）酣胀，所以靈活性更高刁赦，冗余性更低，但相對(duì)的就是查詢性能低下闻镶。在設(shè)計(jì)數(shù)倉的一種可能是維度表會(huì)在設(shè)計(jì)中使用雪花模型甚脉，因?yàn)榫S度表相對(duì)事實(shí)表來說小的多，影響不大铆农。而標(biāo)準(zhǔn)的星型模型牺氨，周邊的維度層級(jí)只有一層，也就是說對(duì)一些維表進(jìn)行了一定程度上的降維墩剖。
所以說猴凹，性能優(yōu)先，選星型模型岭皂；靈活性優(yōu)先郊霎，選雪花模型。但從業(yè)界整體來看爷绘，更傾向于星型模型书劝，因?yàn)樵谀壳暗拇髷?shù)據(jù)技術(shù)上來看，減少join就是減少了shuffle土至。
至于星座模型购对，在數(shù)據(jù)倉庫匯中包含多個(gè)事實(shí)表的情況下，自然就構(gòu)成了星座模型陶因，所以星座模型和前兩種模型是不沖突的骡苞。
總結(jié)
多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)倉庫的好壞直接取決于維度屬性的設(shè)置楷扬；分別能力取決于維度屬性的質(zhì)量和深度解幽。此外維度建模后表數(shù)量的減少（降維等操作）以及使用有意義的業(yè)務(wù)描述更容易被查詢，減少了錯(cuò)誤的發(fā)生毅否。再者維度屬性也帶來了性能方面的好處亚铁，并且非常適于變化，維度模型可預(yù)測的框架可適應(yīng)用戶行為的變化螟加。
by 倆只猴
2020.08.30
