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數(shù)倉分層都分哪些層架诞？

一般來說漠魏，數(shù)據(jù)倉庫我們可以分為如下5層：

關于數(shù)倉分層箫措，不同的公司分的層數(shù)是不一樣的看幼，并且數(shù)倉的每一層的命名也沒有一個統(tǒng)一的標準团滥，比如這一層就叫這個名字啥寇，但是整體思想是一樣的荠藤。

ODS層：

用于存放原始數(shù)據(jù)斩个，數(shù)據(jù)不做任何修改半抱，所以這相當于起到一個備份作用脓恕。因為在數(shù)倉建設當中，數(shù)據(jù)是最重要的窿侈，寧可多費一些磁盤空間炼幔，也要保證數(shù)據(jù)的完整性。所以即使ODS層下面所有層的表數(shù)據(jù)都沒了史简，也是沒有關系的乃秀，因為只要有ODS層在，其余所有層的數(shù)據(jù)都可以重新生成圆兵，因為它們歸根結底都是建立在ODS層之上進行相關操作得到的跺讯。

DWD層：

負責對ODS層數(shù)據(jù)進行清洗，因為原始數(shù)據(jù)可能會包含大量的臟數(shù)據(jù)殉农，是不能直接用的刀脏，再加上DWD下面的層是用來分析指標的，因此在這一層要確保所有數(shù)據(jù)都是正吵剩可用的愈污。而這一步業(yè)界也有一個專們的崗位叫ETL，而用于ETL的工具一般有Hive SQL轮傍、MapReduce暂雹、Spark SQL、Python创夜、kettle杭跪、Informatica等等。但是注意: 在清洗的過程中，表的結構和粒度與ODS層是一致的涧尿，比如ODS層的表是以"星期"為粒度來統(tǒng)計用戶的下單次數(shù)桨醋，那么DWD層也應該以"星期"為粒度。

關于粒度现斋，可以從細到粗喜最、但無法從粗到細。比如當前粒度是"星期"庄蹋，可以通過匯總的方式將粒度從"星期"變成"月"瞬内，但是顯然我們無法將"星期"分解成"天"。

DWS層：

對DWD層數(shù)據(jù)進行輕度匯總限书，基本上是按天匯總虫蝶。比如用戶每下單一次，DWD層就會有一條記錄倦西；每評價一次能真、每點贊一次、每收藏一次扰柠，在DWD層都會各自對應一記錄粉铐。所以DWS層一般會按照天來進行匯總，求出每個用戶在每一天內總共下單多少次卤档、點贊多少次蝙泼、收藏多少次等等。所以本質上劝枣，就是將一張高表通過聚合汤踏、以及行轉列的方式變成寬表。

DWT層：

對DWS層按照主題進行匯總舔腾，比如獲取某個用戶從創(chuàng)建以來直到現(xiàn)在溪胶，總共下單多少次。以我個人的京東賬戶為例：

顯然這里的"總共下單"稳诚、"總共消費"哗脖、"累計節(jié)省"就相當于在DWT層按照主題進行的匯總采桃。

ADS層：

這一層就是負責提供報表數(shù)據(jù)了懒熙，比如：日活躍用戶徘钥、日交易額等等我們可以從DWS層來統(tǒng)計相關指標；比如：某個用戶總共下單多少次舆驶、總共花了多少錢等等就可以從DWT層來統(tǒng)計相關指標橱健，或者還可以按照下單總次數(shù)、花費總金額進行倒序排序沙廉，給top N的用戶送幾張優(yōu)惠券等等拘荡。所以這一層主要是統(tǒng)計相關指標，用來進行報表展示的撬陵。

因此我們看到ADS層的數(shù)據(jù)可以來自于DWS珊皿、也可以來自于DWT，但是很少有來自于DWD層巨税，因為這不符合數(shù)倉的建設規(guī)范蟋定。數(shù)倉的每一層都有它自己的規(guī)范，數(shù)據(jù)該從哪一層獲取也有相應的規(guī)范草添，我們應該嚴格遵循驶兜。可能碰巧從ODS層來的數(shù)據(jù)比較干凈远寸、加上結構比較簡單抄淑，我們從DWD層進行統(tǒng)計也能得到ADS層需要的數(shù)據(jù)，但即便如此也不要這么做驰后，還是那句話蝇狼，這不符合數(shù)倉的建設規(guī)范。

數(shù)倉為什么要分層

事實上在早期倡怎，數(shù)據(jù)過來的時候都是"一條龍服務"直接"一步到胃"迅耘，分層的概念是后面才提出的，但為什么要分層呢监署？原因如下：

1. 把復雜的問題簡單化：通過將復雜的任務分解成多層來完成颤专，每一層只負責一部分，這樣出問題了可以快速定位钠乏。比如在ADS層時候栖秕，發(fā)現(xiàn)了一條臟數(shù)據(jù)，很明顯這是在DWD層出現(xiàn)了問題晓避，這時候直接去檢查DWD層的清洗邏輯即可簇捍，看看是不是在清洗的時候遺漏了什么。

2. 減少重復開發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層俏拱，通過中間層的數(shù)據(jù)暑塑，能夠極大地減少重復計算，增加一次計算結果的重用性锅必。比如：清洗工作事格，實際上只需要做一遍即可。但如果不分層，那么每統(tǒng)計一個指標都要從頭到尾清洗一次驹愚，可想而知會有多少無意義的工作量远搪。

3. 隔離原始數(shù)據(jù)：主要是針對ODS層，不管下面層級的數(shù)據(jù)如何逢捺，只要你發(fā)現(xiàn)結果不是想要的谁鳍，都可以重新計算，甚至推到重來也沒關系劫瞳。原因就在于ODS層保證了原始數(shù)據(jù)的完整性棠耕，只要ODS層在，那么就可以使真實數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間完全解耦柠新。因此ODS層的數(shù)據(jù)是無論如何都不可以丟的窍荧，它是后面所有的層的依賴，否則無論后面的層級設計的有多么優(yōu)秀恨憎，也只是巧婦難為無米之炊蕊退。

數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別

數(shù)據(jù)集市(Data Market)，不同的書籍和公司對此有不同的看法憔恳，但主流的看法是：數(shù)據(jù)集市是一種微型的數(shù)據(jù)倉庫瓤荔，它通常有更少的數(shù)據(jù)、更少的主題區(qū)域钥组、以及更少的歷史數(shù)據(jù)输硝，因此是部門級的，一般只能為某個局部范圍內的管理人員提供服務程梦。而數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)級的点把，能為整個企業(yè)各個部門的運行提供決策支持手段。

可以認為：多個數(shù)據(jù)集市組成了一個數(shù)據(jù)倉庫屿附。

數(shù)倉命名規(guī)范

數(shù)據(jù)倉庫的每一層都有不同的作用郎逃，所以它們的命名也要遵循一定的設計規(guī)則。

ODS層的表命名為：ods_表名

DWD層的表命名為：dwd_dim_表名挺份、或者dwd_fact_表名褒翰，因為DWD層會有維表和事實表。另外由于公司不同表名也是不統(tǒng)一的匀泊，也有的公司將維表和事實表分別命名為：dim_表名和dwd_表名优训。

DWS層的表命名為：dws_表名

DWT層的表命名為：dwt_表名

ADS層的表命名為：ads_表名

臨時表命名為：xxx_tmp或者tmp_xxx

用戶行為表命名為：表名以log為后綴

范式理論

范式可以理解為設計一張符合標準級別的數(shù)據(jù)表結構時，所需要遵循的規(guī)范和要求各聘。

而在關系型數(shù)據(jù)庫設計時遵照一定的規(guī)范要求揣非，可以帶來很多好處。比如：降低數(shù)據(jù)的冗余性：

1. 因為數(shù)據(jù)冗余度高的話, 會增大磁盤開銷

2. 在不使用分布式系統(tǒng)的情況下, 數(shù)據(jù)冗余度高的話, 可能需要增加磁盤的數(shù)量, 而單機的磁盤個數(shù)是有限的

3. 數(shù)據(jù)冗余度高的話, 會導致一次修改需要修改多個表, 很難保證數(shù)據(jù)的一致性

舉個栗子：

假設有兩張表伦吠，一張表存儲用戶的信息和購買過的商品妆兑、數(shù)量魂拦、以及金額毛仪；另一張表存放的是用戶信息和它評價了哪些商品搁嗓、搜藏了哪些商品。但是我們看到這樣做會造成數(shù)據(jù)冗余箱靴，因為用戶信息被存儲了兩次腺逛，所以這個時候可以將用戶的信息單獨抽出來作為一張用戶表，并設置一個用戶id衡怀。然后別的表只需要存儲用戶id即可棍矛，這樣可以避免不必要的數(shù)據(jù)存儲。

而且當用戶修改信息之后抛杨，只需要更新用戶表的信息即可够委，不會影響其它的表。但如果不把用戶信息單獨作為一張表的話怖现，那么當用戶修改信息時每張表都需要改一遍茁帽。

所以在如果設計上不遵循規(guī)范的話，那么就會造成許多問題屈嗤，再舉個栗子：

這種表設計相當于將員工信息潘拨、所在部門以及職位信息都存儲到一個表中了，顯然會存在如下問題：

數(shù)據(jù)冗余: 同一個部門的信息存儲了多份, 需要占用更多的磁盤空間; 數(shù)據(jù)冗余有時候也可能是在不同的表中存儲了重復的數(shù)據(jù), 比如最開始的那個關于購買商品的栗子;

插入異常: 如果想要成立一個新的部門, 由于還沒有增加新的員工, 因此無法錄入這個部門的信息;

刪除異常: 如果某個部門的所有員工都被刪除, 該部門的信息也將不復存在;

更新異常: 如果需要修改部門信息, 那么會需要更新多行數(shù)據(jù), 效率低下; 不小心忽略了某些記錄的話饶号，將會導致數(shù)據(jù)不一致;

為了解決這些問題铁追，數(shù)據(jù)庫引入了規(guī)范化過程。而規(guī)范化便使用我們上面說的"范式"來定義和衡量茫船。關系模式的創(chuàng)始人 Edgar Codd 最早提出了第一范式（1NF）琅束、第二范式（2NF）以及第三范式（3NF）。隨后又出現(xiàn)了更高級別的范式算谈，包括 BC 范式（BCNF）狰闪、第四范式（4NF）等。每個范式都基于前面的范式濒生，例如第二范式需要先滿足第一范式埋泵。它們之間的關系如下圖所示：

下面我們對范式進行具體的分析，對于大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)而言罪治，到達第三范式就已經(jīng)足夠了丽声。

第一范式：

第一范式要求滿足以下條件：

表中的字段都是不可再分的單一屬性;

表需要定義主鍵(PRIMARY KEY);

簡單來說，首先就是每個屬性要有單獨的字段觉义。在上面的不規(guī)范設計中雁社，員工的居住地址和手機號都存儲在一個字段中，破壞了原子性晒骇。另外霉撵，還需要為表定義一個主鍵磺浙，用于唯一識別表中的每一行數(shù)據(jù)；假設每個部門中的員工不會同名徒坡，可以使用部門名稱加員工姓名作為聯(lián)合主鍵撕氧。

將上面的示例修改成以下結構就可以滿足第一范式：

這里我們將原來的"居住信息"拆分成了兩個字段，因為員工的手機號和住址是相互獨立的喇完；此外我們將"部門名稱"和"姓名"作為了聯(lián)合主鍵(假設不重復)伦泥，當然更常見的做法是使用數(shù)據(jù)庫的自增主鍵。

第二范式：

第二范式要求滿足以下條件：

滿足第一范式;

非主鍵字段必須完全依賴于主鍵, 不能只依賴于主鍵的一部分(不能存在部分函數(shù)依賴);

A和B能夠確定C锦溪，但是單獨的A或B不能確定C不脯，此時C完全依賴于(A, B)；A和B能夠確定C刻诊，但是單獨的A或B也能確定C防楷，那么C部分依賴于(A, B)。而在第二范式中则涯，非主鍵字段必須要完全依賴于主鍵复局。

示例中的"部門地址"只取決于"部門名稱"、也就是主鍵的一部分是整，它和"姓名無關"肖揣，因此出現(xiàn)了部分函數(shù)依賴。顯然浮入，此時部門信息存在冗余龙优，可能帶來各種操作異常。

此時事秀，可以將部門信息和職位信息存儲到別的表中彤断，并通過外鍵讓它們和員工表之間建立一對多的關系。我們可以繼續(xù)將表的結構修改如下：

第三范式：

第三范式要求滿足以下條件：

滿足第二范式;

屬性不依賴于其它的非主鍵屬性(不能存在傳遞函數(shù)依賴);

怎么理解呢易迹？如果通過A能夠確定B宰衙，通過B能夠確定C，但是通過C不能確定A睹欲，那么C的傳遞依賴于A供炼。

對于前三個范式而言，只需要將不同的實體/對象單獨存儲到一張表中窘疮，并且通過外鍵建立它們之間的聯(lián)系即可滿足袋哼。

此時，我們再來看看非規(guī)范化設計時的幾個問題闸衫，會發(fā)現(xiàn)都得到了解決：

部門涛贯、員工以及職位信息分別存儲一份，通過外鍵保持它們之間的聯(lián)系蔚出。因此弟翘，不存在數(shù)據(jù)冗余的問題

如果想要成立一個新的部門虫腋，直接錄入部門信息即可，解決了插入異常的問題

如果某個部門的所有員工都被刪除稀余，該部門的信息不會受到影響悦冀，不存在刪除異常

如果需要修改部門信息，直接更新部門表即可滚躯，不會導致數(shù)據(jù)不一致

很多不搞大數(shù)據(jù)的公司可能要求在設計表的時候雏门，必須嚴格符合第三范式嘿歌，但是搞大數(shù)據(jù)的話掸掏，其實是不需要遵循第三范式的。因為搞大數(shù)據(jù)重點是在數(shù)倉的建設宙帝，分好層才是最重要的丧凤，另外如果在數(shù)倉建設中嚴格遵循第三范式的話，那么需要很多的外鍵步脓，而為了維護外鍵需要額外的性能愿待。但如果不用外鍵的話，在查詢的時候就又會出現(xiàn)大量的join靴患。

關系建模和維度建模

當今的數(shù)據(jù)處理可以分為兩大類：聯(lián)機事務處理(OLTP, on-line transaction processing)和聯(lián)機分析處理(OLAP, on-line analytical processing)仍侥。OLTP是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的主要應用，主要進行基本的鸳君、日常的事務處理农渊，比如銀行交易；OLAP是數(shù)倉系統(tǒng)的主要應用或颊，支持復雜的分析操作砸紊，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果囱挑。

把OLTP想象成PostgreSQL醉顽，OLAP想象成Hive即可。一般搭建數(shù)據(jù)倉庫平挑，所面臨的場景都是數(shù)據(jù)量達到關系型數(shù)據(jù)庫不好存儲了(當然即便數(shù)據(jù)量不大游添，也是可以使用數(shù)倉的，把關系型數(shù)據(jù)庫本身當成數(shù)倉也行)通熄，而且對于數(shù)倉來說唆涝，它的重點在于大批量數(shù)據(jù)查詢分析，不在于數(shù)據(jù)的導入棠隐。所以OLAP不可能像OLTP那樣石抡，來一條數(shù)據(jù)就插入一條，而是要批量導入的助泽。另外Hive的底層存儲使用的HDFS啰扛，從HDFS的設計原理來講嚎京，我們也能看出它不適合少量數(shù)據(jù)的頻繁導入，而是一次性導入大批量數(shù)據(jù)隐解。

關系建模：

關系模型是要遵循第三范式的鞍帝，通過拆分成多個物理表，來降低數(shù)據(jù)的冗余度煞茫。由于數(shù)據(jù)分布在眾多的表中帕涌，這些數(shù)據(jù)可以更加靈活的背應用，功能性更強续徽。關系模型主要應用在OLTP系統(tǒng)中蚓曼，為了保證數(shù)據(jù)的一致性以及避免數(shù)據(jù)冗余，所以大部分業(yè)務系統(tǒng)的表都是遵循第三范式的钦扭。

維度建模：

維度模型不需要遵循第三范式纫版，它主要應用于OLAP系統(tǒng)中，通常是以某一個事實表為中心進行表的組織客情，主要面向業(yè)務其弊。特征是存在數(shù)據(jù)冗余，但是能最方便地得到數(shù)據(jù)膀斋。

關系模型雖然數(shù)據(jù)冗余度低梭伐，但是在大規(guī)模數(shù)據(jù)的跨表分析和統(tǒng)計查詢的過程中，會造成多表關聯(lián)仰担，會導致執(zhí)行效率的大幅度降低糊识。而數(shù)倉主要在于查詢，所以我們會采用維度建模惰匙，把相關的表分為兩種：維度表和事實表技掏。

而在維度建模的基礎上又分為三種模型：星型模型、雪花模型项鬼、星座模型哑梳。

星型模型：

事實表周圍便是維度表(關于兩者的區(qū)別后面會說)，星型模型要求"事實表"周圍的"維度表"只能有一層绘盟。

雪花模型：

雪花模型的話鸠真，事實表周圍的維度表可以有多層×湔保可以看到雪花模型比較靠近第三范式吠卷，但是無法完全遵守。因為對于數(shù)倉建設來說沦零，完全遵守第三范式的成本太高祭隔，原因就在于join。

星座模型：

星座模型和前兩個模型的區(qū)別就在于事實表的數(shù)量路操，星座模型基于多個事實表疾渴，顯然這才是數(shù)倉的常態(tài)千贯。因為數(shù)倉肯定不只有一個事實表，并且維度表是可以被多個事實表共享的搞坝。比如上圖：圖中的事實表可以認為是員工參與辯論賽的一張表搔谴，有比賽等級(省級、市級桩撮、縣級等等)敦第，論文標題，參與身份(一個團隊參賽店量、該員工扮演的角色)芜果。而它周圍的維表顯然是員工的一些個人信息，這些個人信息顯然還會被其它的表所需要垫桂，因此很好理解师幕。

模型選擇：

模型有以上三種粟按，那么實際建設中要選擇哪一種呢诬滩？

首先星座模型只跟數(shù)據(jù)和需求有關系，跟設計無關灭将，這個不用選擇疼鸟。如果維度表被多個事實表需要，那么就是星座模型庙曙；否則就不是星座模型空镜，但是絕大部分都是星座模型，因為不可能就只有一張事實表捌朴。所以我們看到星座模型和剩余兩種模型之間是不沖突的吴攒，要么是星座模型+星型模型，要么是星座模型+雪花模型砂蔽。

因此我們的重心是在星型模型和雪花模型的選擇上洼怔，至于這兩種模型選擇哪種，則取決于性能優(yōu)先左驾，還是靈活優(yōu)先镣隶。

目前實際企業(yè)開發(fā)中，不會絕對選擇一種诡右，而是根據(jù)情況靈活組合安岂，甚至并存。但是從整體來看帆吻，更傾向維度更少的星型模型域那。尤其是Hadoop體系，減少join就是減少shuffle猜煮，而shuffle是一個性能非常低下的操作次员。而很多公司用的也正是Hadoop體系样眠，比如Hive，本質上是對MapReduce進行了封裝翠肘。

另外檐束，OLAP大部分都是基于Hive、Spark束倍，但是實際上還有很多其它更加優(yōu)秀的框架被丧，比如：kylin、presto等等绪妹，它們的表現(xiàn)更加優(yōu)秀甥桂，只不過Hive、Spark出現(xiàn)的要早一些邮旷。但是黄选，大人食大便啦。

Apache Kylin是一個開源的婶肩、分布式的分析型數(shù)據(jù)倉庫办陷，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)，最初由 eBay 開發(fā)并貢獻至開源社區(qū)律歼。它能在亞秒內查詢巨大的表民镜。

而Presto是由 Facebook 推出的一個基于Java(就很煩)開發(fā)的開源分布式SQL查詢引擎,適用于交互式分析查詢，數(shù)據(jù)量支持GB到PB字節(jié)险毁。

我們有機會慢慢介紹制圈。

維度表和事實表

維度表

維度表：一般是對事實的描述信息，每一張維度表對應現(xiàn)實世界中的一個對象或者概念畔况。例如：用戶鲸鹦、商品名、日期跷跪、地區(qū)等等馋嗜，所以維度表描述是靜態(tài)信息。

維度表的特征：

維表是一張寬表(具有多個屬性域庇、列比較多)

跟事實表相比嵌戈，行數(shù)相對較小，通常小于10萬條听皿。比如公司的人員信息表就是一張維度表熟呛，顯然公司很少會超過10萬人。

內容相對固定尉姨，不是很容易變庵朝，因為是靜態(tài)信息。比如人員表，存儲人員的姓名九府、年齡椎瘟、工號、手機號等等侄旬；比如商品表肺蔚，存放商品的名稱、價格儡羔、描述宣羊、功能等等。這些信息基本上是固定的汰蜘，當然不是一直不變仇冯，而是變化頻率很低。再比如時間表族操，我們?yōu)榱吮苊庥嬎憧良幔赡馨涯硞€日期是星期幾、一年當中的第幾天色难、一年當中的第幾周泼舱、哪個季度、是否是周六日等等也會存儲起來莱预，而這種表一旦導入就不會再更改了柠掂。

所以，維度表存儲的是那些會被其它表所引用的依沮、不會常變的靜態(tài)信息。

事實表

事實表：里面的一條數(shù)據(jù)都代表一個業(yè)務事件(下單枪狂、支付危喉、退款、評價等等)州疾，"事實"這個術語表示的是業(yè)務事件的"度量值"(可統(tǒng)計次數(shù)辜限、個數(shù)然遏、金額等等)芙沥，所以訂單表便是一張事實表。

每一個事實表的行包括：具有度量值捡鱼、與維表相關聯(lián)的字段(比如: 通過user_id和用戶表關聯(lián))颗胡。

事實表的特征：

非常的大

內容相對的窄(列數(shù)較少)

經(jīng)常會發(fā)生變化毫深，每天會新增加很多。

而事實表又分為以下三種：

事務型事實表：以每個事務或者事件為單位毒姨，例如一個銷售訂單記錄哑蔫、一個支付記錄，便是事實表中的一行數(shù)據(jù)；一旦事務被提交闸迷，數(shù)據(jù)進入到事實表中嵌纲，那么事實表中的數(shù)據(jù)就不能再修改了，其更新方式為增量更新腥沽。

周期型快照事實表：周期型快照事實表不會保留所有數(shù)據(jù)逮走，只保留固定時間間隔的數(shù)據(jù)，例如每天或者每月的銷售額今阳、賬戶余額等等言沐。

累計型快照事實表：累計型快照事實表用于跟蹤業(yè)務事實的變化。例如：訂單查詢酣栈，我們在購買商品的時候险胰，商品郵寄到達了什么地方都會動態(tài)更新。顯然當這個業(yè)務進行時矿筝，事實表的記錄也要不斷更新或者插入起便。再比如工作中執(zhí)行任務，當任務下發(fā)的時候窖维，任務狀態(tài)為"任務下發(fā)"榆综；當員工接收任務時，任務狀態(tài)為"任務處理中"铸史；當員工完成任務之后上報時鼻疮，任務狀態(tài)為"任務已完成"。所以累計型快照事實表它負責跟蹤一個業(yè)務的整個生命周期琳轿，每當狀態(tài)發(fā)生更改判沟，就會修改表記錄、或者新增一條記錄崭篡。

數(shù)據(jù)倉庫建模

ODS層

1. 保持數(shù)據(jù)原貌, 不做任何修改, 只起到備份的作用;

2. 數(shù)據(jù)采用壓縮, 減少磁盤使用;

3. 創(chuàng)建分區(qū)表, 每一天的數(shù)據(jù)是一個單獨的文件夾, 防止后續(xù)使用where進行全表掃描;

DWD層

DWD層算是數(shù)倉中最重要的一層了挪哄，需要構建維度模型。一般采用星型模型琉闪，呈現(xiàn)的狀態(tài)一般為星座模型迹炼。

而維度建模一般采用以下四個步驟：選擇業(yè)務過程、聲明粒度颠毙、確認維度斯入、確認事實。

1. 選擇業(yè)務過程

在業(yè)務系統(tǒng)中蛀蜜，挑選我們后續(xù)需要關注的業(yè)務線刻两，比如：下單業(yè)務、支付業(yè)務涵防、退款業(yè)務闹伪、物流業(yè)務等等沪铭，一條業(yè)務線對應一張事實表。

2. 聲明粒度

數(shù)據(jù)粒度指數(shù)據(jù)倉庫中保存的數(shù)據(jù)的細化程度或者綜合程度的級別偏瓤。

聲明粒度意味著精確定義事實表中的一行數(shù)據(jù)表示什么杀怠，應該盡可能選擇最小粒度，依次來滿足各種各樣的需求厅克。

比如：

訂單事實表中每個商品項作為一行數(shù)據(jù), 那么粒度就是"每次下單";

每周的訂單次數(shù)作為一行, 粒度就是"每周下單";

每月的訂單次數(shù)作為一行, 粒度就是"每月下單";

3. 確定維度

維度的主要作用是描述業(yè)務赔退，主要表示"誰、何處证舟、何時"等信息硕旗。

4. 確定事實

此處的"事實"一詞，指的是業(yè)務中的度量值女责，例如訂單金額漆枚、下單次數(shù)等等。

在DWD層抵知，以"業(yè)務驅動"為建模驅動墙基，基于每個具體業(yè)務過程的特點，構建最細粒度的明細層事實表刷喜，必要情況下可適當寬表化残制。

還是以電商為例：

橫坐標是維度，縱坐標是事實表掖疮，不同的事實表會依賴同一張維度表初茶。

至此數(shù)倉的建模已經(jīng)完畢，DWS浊闪、DWT恼布、ADS和維度建模已經(jīng)沒有關系了。

而DWS规揪、DWT都是建寬表桥氏，而建寬表則按照主題去建，主題相當于觀察問題的角度猛铅，對應著維度表。比如：圖中有八張事實表凤藏，我想查看哪些商品被加入到購物車里面了奸忽、哪些商品被評價了、哪些商品被退款了等等揖庄，這里的商品便是主題栗菜。

DWS層

統(tǒng)計各個主題對象的當天行為，服務于DWT層的主題寬表蹄梢，以及一些業(yè)務明細數(shù)據(jù)疙筹，應對特殊需求(例如：購買行為，統(tǒng)計商品復購率)。

DWT層

以分析的主題對象為建模驅動而咆，基于上層應用和產(chǎn)品的指標需求霍比，構建主題對象的全量寬表。

ADS層

對各大主題指標分別進行分析暴备。

什么是拉鏈表?

一張表中的數(shù)據(jù)每日既有可能新增悠瞬，也有可能修改，但是頻率并不高涯捻，屬于緩慢變化的維度浅妆，因此可以使用拉鏈表存儲維度數(shù)據(jù)。

那么什么是拉鏈表呢障癌？

拉鏈表：記錄每條信息的生命周期凌外，所以拉鏈表中都會有一個起始時間、一個結束時間涛浙、以及一個業(yè)務主鍵康辑。當插入一條記錄的時候，會將起始時間設置為插入時間蝗拿、或者采集時間等等晾捏，把結束時間設置為NULL或者一個極大值(9999-09-09)。一旦來了一條新的記錄哀托，業(yè)務主鍵和上一條記錄相同惦辛，那么就意味著上一條記錄的生命周期結束了，所以會將設置上一條記錄的結束時間仓手。然后把這條新記錄插入到表中胖齐，然后起始時間設置為插入時間或者采集時間，結束時間設置為NULL或者極大值嗽冒。

光看文字不好理解的話呀伙，我們舉幾個栗子。

1. 以公司分配任務為例：

首先每個任務都有一個唯一的id添坊，用于定位具體的任務剿另，然后任務有三種狀態(tài)：已接收、進展50%贬蛙、辦結雨女。

操作人在2018-01-01的時候接收了id為000135任務，所以數(shù)據(jù)庫中會產(chǎn)生這么一條記錄阳准，但是結束時間為極大值氛堕。

操作人在2018-01-16的時候，將id為000135任務完成了50%野蝇，所以上面的記錄就成為了拉鏈(歷史數(shù)據(jù))讼稚。然后將這條新的數(shù)據(jù)插入進去括儒，設置起始時間，然后結束時間為極大值锐想，但是不要忘記設置已經(jīng)變成拉鏈的歷史數(shù)據(jù)的結束時間帮寻。這里我們將歷史數(shù)據(jù)的結束時間設置成了新記錄的起始時間的前一天，但是具體怎么設置可以由業(yè)務決定痛倚。

操作人在2018-02-12的時候规婆，將id為000135任務完成了，此時任務的狀態(tài)為辦結蝉稳。所以id為000135抒蚜、任務狀態(tài)為"進展50%"的記錄也成為了拉鏈，所以我們篩選id為000135耘戚、結束時間為極大值的記錄嗡髓，設置它的結束時間。然后將新的記錄插入進去收津，再將結束時間設置為極大值饿这。

可以看到這便是拉鏈表，它記錄了一個事物的整個生命周期撞秋，一旦它的結束時間不是極大值或者NULL长捧，那么這條記錄就變成了拉鏈。

2. 以人員表為例：

我們看到圖中的也是一張拉鏈表吻贿，記錄員工使用的手機信息串结，員工在某一個階段使用的什么手機都進行了記錄。

總結一下：拉鏈表就是記錄歷史舅列，一個事物從創(chuàng)建到結束的整個生命周期肌割，在不同的時間處于不同的狀態(tài)，都會進行記錄帐要。一旦有了新的狀態(tài)把敞，那么過去的狀態(tài)就變成了歷史，將每一個過程都記錄下來就是拉鏈表榨惠。

拉鏈表適合于：數(shù)據(jù)會發(fā)生變化奋早，但是大部分是不變的(緩慢變化)。

如果數(shù)據(jù)不變赠橙，那么采用增量事實表伸蚯，因為事實表的數(shù)據(jù)一旦導入就不會發(fā)生變化了。

那么我們如何使用拉鏈表呢简烤？

通過 起始時間 <= 指定日期 < 結束時間，那么能夠得到某個時間點的數(shù)據(jù)的全量切片摇幻。比如：我們想查看2018-05-05的時候員工使用的手機品牌横侦，直接就可以進行定位挥萌，當然我們這里數(shù)據(jù)比較少。

關于粒度枉侧，可以從細到粗引瀑、但無法從粗到細。比如當前粒度是"星期"榨馁，可以通過匯總的方式將粒度從"星期"變成"月"憨栽，但是顯然我們無法將"星期"分解成"天"。

拉鏈表的形成過程

以我所在的公司為例翼虫，從接口獲取過來的數(shù)據(jù)有的是全量數(shù)據(jù)屑柔，就是所有數(shù)據(jù)全部在里面。所以我們可以在此基礎之上增加兩個字段：起始時間珍剑、結束時間掸宛，而且對方都會有一個時間字段，我們稱之為業(yè)務時間招拙，而起到標識的字段我們稱之為業(yè)務主鍵(不是數(shù)據(jù)庫的主鍵, 而是業(yè)務主鍵, 比如: 工號唧瘾、任務id等等)。然后我們按天來采集對方的數(shù)據(jù)别凤，假設從2019-01-01開始采集饰序，導入到數(shù)據(jù)庫；然后在采集2019-01-02的數(shù)據(jù)時规哪，會和庫中已有的2019-01-01的數(shù)據(jù)按照業(yè)務主鍵進行對比求豫。如果業(yè)務主鍵相同，那么2019-01-01的數(shù)據(jù)就成為了拉鏈由缆，然后將新數(shù)據(jù)導入進去注祖。然后一直持續(xù)這個過程，直到將對方的數(shù)據(jù)獲取完畢均唉。

所以拉鏈表一定要有一個起始時間和結束時間是晨，記錄一個事物在不同階段所處的狀態(tài)。

我們舉個栗子：

當我們采集完2019-02-02的數(shù)據(jù)時舔箭，準備導入到庫中罩缴，這個時候要和2019-01-01的數(shù)據(jù)進行對比，然后將業(yè)務主鍵相同的數(shù)據(jù)變成拉鏈层扶。顯然這里的業(yè)務主鍵就是工號箫章，因為工號可以精確定位到某個具體的員工。

對比完的結果就是這個樣子镜会。

對比完的結果就是這個樣子檬寂。不過我所在公司從對方接口獲取完數(shù)據(jù)之后，并不是直接就進行對比戳表。針對不同的業(yè)務桶至，我們都會有兩張表昼伴，一張di表和一張df表，df表是拉鏈表镣屹，di表是拉鏈臨時表圃郊。會通過任務調度工具airflow自動執(zhí)行Python腳本從接口獲取的數(shù)據(jù)，然后會先將數(shù)據(jù)原封不動的導入到di表女蜈，然后再通過di表和df表進行對比持舆、設置拉鏈，后續(xù)都會基于df表進行操作伪窖，所以相當于說多了一步中轉站(di)逸寓。所以整個流程如下：

所以拉鏈表其實很簡單，一句話總結就是"記錄歷史"惰许，重點也是難點在于和業(yè)務的結合席覆。本人所在公司的拉鏈表遠比當前圖中說的復雜，而且是兩層拉鏈表汹买。從ODS層到DWD層還要走一次拉鏈表佩伤，因為還要考慮員工是否離職等很多因素。因此在寫完拉鏈表的代碼之后晦毙，我感覺自己快要升天了生巡。

除了拉鏈表之外，在我們公司內部還有一個流水表见妒，流水表比較簡單孤荣，直接按天導入即可，沒有所謂的對比更新邏輯须揣。