進(jìn)入主頁,點(diǎn)擊右上角“設(shè)為星標(biāo)”

比別人更快接收好文章

本文分為兩大節(jié)介紹,第一節(jié)是數(shù)倉(cāng)建設(shè),第二節(jié)是數(shù)據(jù)治理,內(nèi)容較長(zhǎng),還請(qǐng)耐心閱讀!

在談數(shù)倉(cāng)之前,先來看下面幾個(gè)問題:

數(shù)倉(cāng)為什么要分層?

用空間換時(shí)間,通過大量的預(yù)處理來提升應(yīng)用系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)(效率),因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)存在大量冗余的數(shù)據(jù);不分層的話,如果源業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則發(fā)生變化將會(huì)影響整個(gè)數(shù)據(jù)清洗過程,工作量巨大。

通過數(shù)據(jù)分層管理可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)清洗的過程,因?yàn)榘言瓉硪徊降墓ぷ鞣值搅硕鄠�(gè)步驟去完成,相當(dāng)于把一個(gè)復(fù)雜的工作拆成了多個(gè)簡(jiǎn)單的工作,把一個(gè)大的黑盒變成了一個(gè)白盒,每一層的處理邏輯都相對(duì)簡(jiǎn)單和容易理解,這樣我們比較容易保證每一個(gè)步驟的正確性,當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤的時(shí)候,往往我們只需要局部調(diào)整某個(gè)步驟即可。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父 Bill Inmon對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)做了定義——面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策。從定義上來看,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵詞為面向主題、集成、穩(wěn)定、反映歷史變化、支持管理決策,而這些關(guān)鍵詞的實(shí)現(xiàn)就體現(xiàn)在分層架構(gòu)內(nèi)。

一個(gè)好的分層架構(gòu),有以下好處:

清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):每一個(gè)數(shù)據(jù)分層都有對(duì)應(yīng)的作用域,在使用數(shù)據(jù)的時(shí)候能更方便的定位和理解。

數(shù)據(jù)血緣追蹤:提供給業(yè)務(wù)人員或下游系統(tǒng)的數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)都是目標(biāo)數(shù)據(jù),目標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源一般都來自于多張表數(shù)據(jù)。若出現(xiàn)目標(biāo)數(shù)據(jù)異常時(shí),清晰的血緣關(guān)系可以快速定位問題所在。而且,血緣管理也是元數(shù)據(jù)管理重要的一部分。

減少重復(fù)開發(fā):數(shù)據(jù)的逐層加工原則,下層包含了上層數(shù)據(jù)加工所需要的全量數(shù)據(jù),這樣的加工方式避免了每個(gè)數(shù)據(jù)開發(fā)人員都重新從源系統(tǒng)抽取數(shù)據(jù)進(jìn)行加工。

數(shù)據(jù)關(guān)系條理化:源系統(tǒng)間存在復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系,比如客戶信息同時(shí)存在于核心系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、理財(cái)系統(tǒng)、資金系統(tǒng),取數(shù)時(shí)該如何決策呢?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)對(duì)相同主題的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一建模,把復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系梳理成條理清晰的數(shù)據(jù)模型,使用時(shí)就可避免上述問題了。

屏蔽原始數(shù)據(jù)的影響:數(shù)據(jù)的逐層加工原則,上層的數(shù)據(jù)都由下一層的數(shù)據(jù)加工獲取,不允許跳級(jí)取數(shù)。而原始數(shù)據(jù)位于數(shù)倉(cāng)的最底層,離應(yīng)用層數(shù)據(jù)還有多層的數(shù)據(jù)加工,所以加工應(yīng)用層數(shù)據(jù)的過程中就會(huì)把原始數(shù)據(jù)的變更消除掉,保持應(yīng)用層的穩(wěn)定性。

數(shù)倉(cāng)分幾層最好?

目前市場(chǎng)上主流的分層方式眼花繚亂,不過看事情不能只看表面,還要看到內(nèi)在的規(guī)律,不能為了分層而分層,沒有最好的,只有適合的。

分層是以解決當(dāng)前業(yè)務(wù)快速的數(shù)據(jù)支撐為目的,為未來抽象出共性的框架并能夠賦能給其他業(yè)務(wù)線,同時(shí)為業(yè)務(wù)發(fā)展提供穩(wěn)定、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐,并能夠按照已有的模型為新業(yè)務(wù)發(fā)展提供方向,也就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和賦能。

如何搭建一個(gè)好的數(shù)倉(cāng)?

穩(wěn)定:數(shù)據(jù)產(chǎn)出穩(wěn)定且有保障。

可信:數(shù)據(jù)干凈、數(shù)據(jù)質(zhì)量高。

豐富:數(shù)據(jù)涵蓋的業(yè)務(wù)足夠廣泛。

透明:數(shù)據(jù)構(gòu)成體系足夠透明。

數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)

數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)的3個(gè)維度:

功能架構(gòu):結(jié)構(gòu)層次清晰。

數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)質(zhì)量有保障。

技術(shù)架構(gòu):易擴(kuò)展、易用。

數(shù)倉(cāng)架構(gòu)

按照數(shù)據(jù)流入流出的過程,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)可分為:源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù),并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用,數(shù)據(jù)自下而上流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后向上層開放應(yīng)用,而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。

源數(shù)據(jù):此層數(shù)據(jù)無任何更改,直接沿用外圍系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù),不對(duì)外開放;為臨時(shí)存儲(chǔ)層,是接口數(shù)據(jù)的臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)域,為后一步的數(shù)據(jù)處理做準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):也稱為細(xì)節(jié)層,DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù),即對(duì)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗(去除了雜質(zhì))后的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用:前端應(yīng)用直接讀取的數(shù)據(jù)源;根據(jù)報(bào)表、專題分析需求而計(jì)算生成的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和流動(dòng)都可以認(rèn)為是ETL(抽取Extra, 轉(zhuǎn)化Transfer, 裝載Load)的過程,ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的流水線,也可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的血液,它維系著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的新陳代謝,而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)日常的管理和維護(hù)工作的大部分精力就是保持ETL的正常和穩(wěn)定。

建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)猶如創(chuàng)造一條新的生命,分層架構(gòu)只是這條生命的邏輯骨架而已。想要在骨架上長(zhǎng)出血肉,就必須進(jìn)行合適的數(shù)據(jù)建模,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的強(qiáng)壯還是孱弱,健美還是丑陋,就取決于建模的結(jié)果。

數(shù)倉(cāng)建模方法

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模方法有很多種,每一種建模方法代表了哲學(xué)上的一個(gè)觀點(diǎn),代表了一種歸納、概括世界的一種方法。常見的有 范式建模法、維度建模法、實(shí)體建模法等,每種方法從本質(zhì)上將是從不同的角度看待業(yè)務(wù)中的問題。

1． 范式建模法

范式建模法其實(shí)是我們?cè)跇?gòu)建數(shù)據(jù)模型常用的一個(gè)方法,該方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),利用的一種技術(shù)層面上的方法。目前,我們?cè)陉P(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法。

范式 是符合某一種級(jí)別的關(guān)系模式的集合。構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù)必須遵循一定的規(guī)則,而在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中這種規(guī)則就是范式,這一過程也被稱為規(guī)范化。目前關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有六種范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型設(shè)計(jì)中,一般采用第三范式。一個(gè)符合第三范式的關(guān)系必須具有以下三個(gè)條件 :

每個(gè)屬性值唯一,不具有多義性 ;

每個(gè)非主屬性必須完全依賴于整個(gè)主鍵,而非主鍵的一部分 ;

每個(gè)非主屬性不能依賴于其他關(guān)系中的屬性,因?yàn)檫@樣的話,這種屬性應(yīng)該歸到其他關(guān)系中去。

范式建模

根據(jù) Inmon 的觀點(diǎn),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的建設(shè)方法和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)模型類似。在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,企業(yè)數(shù)據(jù)模型決定了數(shù)據(jù)的來源,而企業(yè)數(shù)據(jù)模型也分為兩個(gè)層次,即主題域模型和邏輯模型。同樣,主題域模型可以看成是業(yè)務(wù)模型的概念模型,而邏輯模型則是域模型在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)例化。

2． 實(shí)體建模法

實(shí)體建模法并不是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模中常見的一個(gè)方法,它來源于哲學(xué)的一個(gè)流派。從哲學(xué)的意義上說,客觀世界應(yīng)該是可以細(xì)分的,客觀世界應(yīng)該可以分成由一個(gè)個(gè)實(shí)體,以及實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系組成。那么我們?cè)跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模過程中完全可以引入這個(gè)抽象的方法,將整個(gè)業(yè)務(wù)也可以劃分成一個(gè)個(gè)的實(shí)體,而每個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系,以及針對(duì)這些關(guān)系的說明就是我們數(shù)據(jù)建模需要做的工作。

雖然實(shí)體法粗看起來好像有一些抽象,其實(shí)理解起來很容易。即我們可以將任何一個(gè)業(yè)務(wù)過程劃分成 3 個(gè)部分,實(shí)體,事件,說明,如下圖所示:

實(shí)體建模

上圖表述的是一個(gè)抽象的含義,如果我們描述一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí):“小明開車去學(xué)校上學(xué)”。以這個(gè)業(yè)務(wù)事實(shí)為例,我們可以把“小明”,“學(xué)�！笨闯墒且粋�(gè)實(shí)體,“上學(xué)”描述的是一個(gè)業(yè)務(wù)過程,我們?cè)谶@里可以抽象為一個(gè)具體“事件”,而“開車去”則可以看成是事件“上學(xué)”的一個(gè)說明。

3． 維度建模法

維度模型是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域另一位大師Ralph Kimall所倡導(dǎo),他的《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱》是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程領(lǐng)域最流行的數(shù)倉(cāng)建模經(jīng)典。維度建模以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型,構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型為分析需求服務(wù),因此它重點(diǎn)解決用戶如何更快速完成分析需求,同時(shí)還有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。

星形模型

典型的代表是我們比較熟知的星形模型(Star-schema),以及在一些特殊場(chǎng)景下適用的雪花模型(Snow-schema)。

維度建模中比較重要的概念就是 事實(shí)表(Fact table)和維度表(Dimension table)。其最簡(jiǎn)單的描述就是,按照事實(shí)表、維度表來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市。

目前在互聯(lián)網(wǎng)公司最常用的建模方法就是維度建模。

維度建模怎么建:

在實(shí)際業(yè)務(wù)中,給了我們一堆數(shù)據(jù),我們?cè)趺茨眠@些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)倉(cāng)建設(shè)呢,數(shù)倉(cāng)工具箱作者根據(jù)自身60多年的實(shí)際業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn),給我們總結(jié)了如下四步。

數(shù)倉(cāng)工具箱中的維度建模四步走:

維度建模四步走

這四步是環(huán)環(huán)相扣,步步相連。下面詳細(xì)拆解下每個(gè)步驟怎么做

1、選擇業(yè)務(wù)過程

維度建模是緊貼業(yè)務(wù)的,所以必須以業(yè)務(wù)為根基進(jìn)行建模,那么選擇業(yè)務(wù)過程,顧名思義就是在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中選取我們需要建模的業(yè)務(wù),根據(jù)運(yùn)營(yíng)提供的需求及日后的易擴(kuò)展性等進(jìn)行選擇業(yè)務(wù)。比如商城,整個(gè)商城流程分為商家端,用戶端,平臺(tái)端,運(yùn)營(yíng)需求是總訂單量,訂單人數(shù),及用戶的購(gòu)買情況等,我們選擇業(yè)務(wù)過程就選擇用戶端的數(shù)據(jù),商家及平臺(tái)端暫不考慮。業(yè)務(wù)選擇非常重要,因?yàn)楹竺嫠�有的步驟都是基于此業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展開的。

2、聲明粒度

先舉個(gè)例子:對(duì)于用戶來說,一個(gè)用戶有一個(gè)身份證號(hào),一個(gè)戶籍地址,多個(gè)手機(jī)號(hào),多張銀行卡,那么與用戶粒度相同的粒度屬性有身份證粒度,戶籍地址粒度,比用戶粒度更細(xì)的粒度有手機(jī)號(hào)粒度,銀行卡粒度,存在一對(duì)一的關(guān)系就是相同粒度。為什么要提相同粒度呢,因?yàn)榫S度建模中要求我們,在同一事實(shí)表中,必須具有相同的粒度,同一事實(shí)表中不要混用多種不同的粒度,不同的粒度數(shù)據(jù)建立不同的事實(shí)表。并且從給定的業(yè)務(wù)過程獲取數(shù)據(jù)時(shí),強(qiáng)烈建議從關(guān)注原子粒度開始設(shè)計(jì),也就是從最細(xì)粒度開始,因?yàn)樵�子粒度能夠承受無法預(yù)期的用戶查詢。但是上卷匯總粒度對(duì)查詢性能的提升很重要的,所以對(duì)于有明確需求的數(shù)據(jù),我們建立針對(duì)需求的上卷匯總粒度,對(duì)需求不明朗的數(shù)據(jù)我們建立原子粒度。

3、確認(rèn)維度

維度表是作為業(yè)務(wù)分析的入口和描述性標(biāo)識(shí),所以也被稱為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的“靈魂”。在一堆的數(shù)據(jù)中怎么確認(rèn)哪些是維度屬性呢,如果該列是對(duì)具體值的描述,是一個(gè)文本或常量,某一約束和行標(biāo)識(shí)的參與者,此時(shí)該屬性往往是維度屬性,數(shù)倉(cāng)工具箱中告訴我們牢牢掌握事實(shí)表的粒度,就能將所有可能存在的維度區(qū)分開,并且要確保維度表中不能出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù),應(yīng)使維度主鍵唯一

4、確認(rèn)事實(shí)

事實(shí)表是用來度量的,基本上都以數(shù)量值表示,事實(shí)表中的每行對(duì)應(yīng)一個(gè)度量,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。維度建模的核心原則之一是同一事實(shí)表中的所有度量必須具有相同的粒度。這樣能確保不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)計(jì)算度量的問題。有時(shí)候往往不能確定該列數(shù)據(jù)是事實(shí)屬性還是維度屬性。記住最實(shí)用的事實(shí)就是數(shù)值類型和可加類事實(shí)。所以可以通過分析該列是否是一種包含多個(gè)值并作為計(jì)算的參與者的度量,這種情況下該列往往是事實(shí)。

其中粒度是非常重要的,粒度用于確定事實(shí)表的行表示什么,建議從關(guān)注原子級(jí)別的粒度數(shù)據(jù)開始設(shè)計(jì),因?yàn)樵�子粒度能夠承受無法預(yù)估的用戶查詢,而且原子數(shù)據(jù)可以以各種可能的方式進(jìn)行上卷,而一旦選擇了高粒度,則無法滿足用戶下鉆細(xì)節(jié)的需求。

事實(shí)是整個(gè)維度建模的核心,其中雪花模型或者星型模型都是基于一張事實(shí)表通過外健關(guān)聯(lián)維表進(jìn)行擴(kuò)展,生成一份能夠支撐可預(yù)知查詢需求的模型寬表,而且最后的查詢也是落在事實(shí)表中進(jìn)行。