本文目錄：

一、指導(dǎo)思想

二、數(shù)據(jù)調(diào)研

三、架構(gòu)設(shè)計

四、指標(biāo)體系搭建

五、模型設(shè)計

六、維度設(shè)計

七、事實表設(shè)計

八、其他規(guī)范

OneData是阿里巴巴內(nèi)部進行數(shù)據(jù)整合和管理方法體系和工具。

一、指導(dǎo)思想

首先，要進行充分的業(yè)務(wù)調(diào)研和需求分析。

其次，進行數(shù)據(jù)總體架構(gòu)設(shè)計，主要是根據(jù)數(shù)據(jù)域?qū)��?shù)據(jù)進行劃分；按照維度建模理論，構(gòu)建總線矩陣，抽象出業(yè)務(wù)過程和維度。

再次，對報表需求進行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系，使用OneData工具完成指標(biāo)規(guī)范定義和模型設(shè)計。最后，是代碼研發(fā)和運維。

其實施流程主要分為：數(shù)據(jù)調(diào)研、架構(gòu)設(shè)計、規(guī)范定義和模型設(shè)計。

二、數(shù)據(jù)調(diào)研

1． 業(yè)務(wù)調(diào)研

需要確認要規(guī)劃進數(shù)倉的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以及各業(yè)務(wù)領(lǐng)域包含的功能模塊，以阿里的業(yè)務(wù)為例，可規(guī)劃如下矩陣：

2． 需求調(diào)研

了解需求方關(guān)系哪些指標(biāo)？需要哪些維度、度量？數(shù)據(jù)是否沉淀到匯總層等到。

三、架構(gòu)設(shè)計

1． 數(shù)據(jù)域的劃分

數(shù)據(jù)域是將業(yè)務(wù)過程或者維度進行抽象的集合，一般數(shù)據(jù)域和應(yīng)用系統(tǒng)（功能模塊）有聯(lián)系，可以考慮將同一個功能模塊系統(tǒng)的業(yè)務(wù)過程劃分到一個數(shù)據(jù)域：

2． 構(gòu)建總線矩陣

在進行充分的業(yè)務(wù)調(diào)研和需求調(diào)研后，就要構(gòu)建總線矩陣了，需要做兩件事情：

明確每個數(shù)據(jù)域下有哪些業(yè)務(wù)過程。業(yè)務(wù)過程與哪些維度相關(guān)，并通過總線矩陣定義每個數(shù)據(jù)域下的業(yè)務(wù)過程和維度：

四、指標(biāo)體系搭建

1． 基本概念

數(shù)據(jù)域：指面向業(yè)務(wù)分析，將業(yè)務(wù)過程或者維度進行抽象的集合。

業(yè)務(wù)過程：指企業(yè)的業(yè)務(wù)活動中的事件。

時間周期：用來明確數(shù)據(jù)統(tǒng)計的事件范圍或者時間點，如近30天、截至當(dāng)前。

修飾類型：對修飾詞的一種抽象劃分。

修飾詞：指除統(tǒng)計維度外指標(biāo)的業(yè)務(wù)場景限定抽象。抽象詞隸屬于一種抽象類型，如訪問終端類型下的pc、安卓、蘋果。

度量／原子指標(biāo)：具有明確含義的業(yè)務(wù)名詞。如：支付金額。

維度：維度是度量的環(huán)境，用來反應(yīng)業(yè)務(wù)的一類屬性，這類屬性的集合稱為一個維度，也可以稱為實體對象，如地理維度、時間維度。

維度屬性：對維度的描述，隸屬于一個維度。如：地理維度下的國家、省份。

派生指標(biāo)：原子指標(biāo)＋多個修飾詞（可選）＋時間周期。

明確原子指標(biāo)、修飾詞、時間周期和派生指標(biāo)的定義。

2． 操作細則

派生指標(biāo)來源于三類指標(biāo)：事務(wù)型指標(biāo)、存量型指標(biāo)和復(fù)合型指標(biāo)。

事務(wù)型指標(biāo)：指對業(yè)務(wù)活動進行衡量的指標(biāo)。

存量型指標(biāo)：指對實體對象某些狀態(tài)的統(tǒng)計。

復(fù)合型指標(biāo)，在上述兩種指標(biāo)基礎(chǔ)上復(fù)合而成的。

五、模型設(shè)計

1． 數(shù)據(jù)分層

業(yè)界對數(shù)倉分層的看法大同小異，大體上認為分為接入層、中間層和應(yīng)用層三層，不過對中間層的理解有些差異。

2． 接入層（ods）

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一般是采用dataX或者sqoop等以固定頻率同步到數(shù)倉中構(gòu)建ODS層；

如果是日志數(shù)據(jù)則通過flume或者Kafka等同步到數(shù)倉中。

接入層一般不會對源數(shù)據(jù)做任何處理、清洗，便于之后回溯。

3． 明細層（dwd）

理論上明細層數(shù)據(jù)是對ods層數(shù)據(jù)進行清洗加工，提高ods層數(shù)據(jù)的可用性，對于dwd層數(shù)據(jù)是否同層引用的觀點需要權(quán)衡：

一般情況下dwd層不建議同層引用，這樣做可以減少明細層任務(wù)之間的依賴，減少節(jié)點深度。但是在某些場景下，ods層到dwd層數(shù)據(jù)加工邏輯復(fù)雜，計算開銷大，這時可以權(quán)衡考慮適當(dāng)復(fù)用dwd表來構(gòu)建新的dwd表。4． 匯總層（dws）

這一層依賴我們的指標(biāo)體系，將dwd層的數(shù)據(jù)按照各個維度進行聚合計算。

5． 數(shù)據(jù)集市層（dwm）

當(dāng)我們有一些跨業(yè)務(wù)域的聚合統(tǒng)計需求時，放到這一層。

6． 應(yīng)用層（app）

這一層主要針對匯總層，進行相關(guān)指標(biāo)的組合，生成報表。

六、維度設(shè)計

維度建模中，將度量稱為事實，維度用于分析事實所需要的多樣環(huán)境。維度的作用一般是查詢、分類匯總以及排序。

通過報表的約束條件，以及之前數(shù)據(jù)調(diào)研和業(yè)務(wù)方的溝通，我們可以獲得維度。

維度通過主鍵與事實表進行關(guān)聯(lián)，維度表的主鍵分為代理鍵和自然鍵兩種；代理鍵不具有業(yè)務(wù)含義，一般用于處理緩慢變化維度，自然鍵則具有業(yè)務(wù)含義。

1． 維度設(shè)計基本方法選擇或者新建一個維度，通過之前總線矩陣的構(gòu)建掌握了目前數(shù)倉架構(gòu)中的維度。確定主維表。此處主維表一般是ODS表，直接與業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步。確定相關(guān)維表。數(shù)倉是業(yè)務(wù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者同一業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的表之間存在關(guān)聯(lián)性。跟據(jù)對業(yè)務(wù)的梳理，我們可以確認哪些表和主維表存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。確定維度屬性。本步驟分為兩階段，第一階段是從主維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性；第二階段是從相關(guān)維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性。2． 規(guī)范化和反規(guī)范化

當(dāng)具有多層次的維度屬性，按照第三范式進行規(guī)范化后形成一系列維度表，而非單一維度表，這種建模稱為雪花模式。

將維度的屬性層次合并到單個維度中的操作稱為反規(guī)范化。

3． 一致性維度和交叉探查

我們存在很多需求是對于不同數(shù)據(jù)域的業(yè)務(wù)過程或同一數(shù)據(jù)域的不同業(yè)務(wù)過程合并在一起觀察。例如：對于日志數(shù)據(jù)域統(tǒng)計商品維度的近一天PV和UV；對于交易數(shù)據(jù)域統(tǒng)計商品維度近一天的GMV。

這種將不同數(shù)據(jù)域的商品事實合并在一起進行數(shù)據(jù)探查，稱為交叉探查。

數(shù)倉能進行交叉探查的前提是，不同數(shù)據(jù)域要具有一致性維度。

4． 維度整合

由于數(shù)倉的數(shù)據(jù)源來源于不同的應(yīng)用系統(tǒng)，應(yīng)用系統(tǒng)之間相互獨立，因此對同一信息的描述、存儲都可能具有差異。

而這些具有差異的數(shù)據(jù)進入數(shù)倉后需要整合在一起：

命名規(guī)范的統(tǒng)一。表名、字段名等統(tǒng)一。字段類型的統(tǒng)一。相同和相似字段的字段類型統(tǒng)一。公共代碼以及代碼值的統(tǒng)一。業(yè)務(wù)含義相同的表的統(tǒng)一。主要依據(jù)高內(nèi)聚、低耦合的理念，將業(yè)務(wù)關(guān)系大，源系統(tǒng)影響差異小的表進行整合。

表級別的整合主要有兩種形式：

垂直整合，即不同來源表包含相同的數(shù)據(jù)集，只是存儲的信息不同，可以整合到同一個維度模型中。

水平整合，即不同來源表包含不同的數(shù)據(jù)集，這些子集之間無交叉或存在部分交叉，如果有交叉則去重；如果無交叉，考慮不同子集的自然鍵是否沖突，不沖突則可以將各子集自然鍵作為整合后的自然鍵，或者將各自然鍵加工成一個超自然鍵。

5． 拉鏈表

拉鏈表，又稱為極限存儲技術(shù)。假設(shè)某一張表是用來存儲全量用戶信息的，一般我們的處理方式是，用每個分區(qū)去存儲每天全量數(shù)據(jù)的快照，這種方式的問題是，如果我希望保存用戶的所有歷史狀態(tài)，我可能需要永久保存每一個歷史分區(qū)。

如果使用拉鏈表，每個分區(qū)可以保存每個用戶在當(dāng)天的歷史狀態(tài)，同時歷史分區(qū)也可以進行清理。

這樣，雖然單個分區(qū)中存儲的數(shù)據(jù)變多了，但是某些歷史分區(qū)的數(shù)據(jù)被清理后，整個表存儲的數(shù)據(jù)會變少了，因為很多沒有變化的用戶信息快照被清理了。

6． 微型維度

微型維度的創(chuàng)建是通過將一部分不穩(wěn)定的屬性從相對穩(wěn)定的主維度中移除，放置到擁有自己代理鍵的新表來實現(xiàn)。

7． 遞歸層次

遞歸層次指的是某維表的實例值的層次關(guān)系，維度的遞歸層次分為有固定數(shù)量級別的均衡層次結(jié)構(gòu)和無固定數(shù)量級別的非均衡層次結(jié)構(gòu)。

由于數(shù)倉中一般不支持遞歸SQL的功能來處理這種層次結(jié)構(gòu)，所以需要用到其他方式。

層次結(jié)構(gòu)扁平化，適合均衡層次結(jié)構(gòu)維度。層次橋接表，適合非均衡層次結(jié)構(gòu)維度。

8． 多值維度

多值維度指事實表的一條記錄在某維度表中有多條記錄與之對應(yīng)。

針對多值維度，常見的處理方式有三種：

降低事實表的粒度。列擴展。較為通用的方式，采用橋接表。9． 雜項維度

雜項維度是由操作型系統(tǒng)中的指示符或者標(biāo)志字段組合而成，一般不在一致性維度之列。

這些維度如果作為事實存在事實表中，則會導(dǎo)致事實表占用空間變大；如果單獨建立維表，則會出現(xiàn)許多零碎的小維表。

這時，通常的解決方案是建立雜項維度，將這些字段建立到一個維表中，在事實表中只需保存一個外鍵即可，雜項維度可以理解為將許多小維表通過行轉(zhuǎn)列的方式存儲到一張大維表中的處理方案。

10． 退化維度

指維度屬性直接存儲到事實表中的維度。

七、事實表設(shè)計

事實表中一條記錄所表達的業(yè)務(wù)細節(jié)程度稱為粒度。

1． 事實類型

作為度量業(yè)務(wù)過程的事實，有可加性、半可加性和不可加性三種類型：

可加性事實指可以按照與事實表關(guān)聯(lián)的任意維度進行匯總。

半可加事實只能按照特定維度匯總，不能對所有維度匯總。

不可加性事實完全不具備可加性，比如比例事實。對于不可加性事實可考慮分解為可加的組件來實現(xiàn)聚合。

2． 事實表類型

最常見的事實表有三種類型：事務(wù)事實表、周期快照事實表和累積快照事實表。

事務(wù)事實表用來描述業(yè)務(wù)過程，表示對應(yīng)時空上某點的度量事件，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，也稱為原子事實表。在實際使用中，一般作為明細層使用，例如下單明細、支付明細等。

周期快照事實表的一行，以具有規(guī)律性的時間間隔記錄事實。如每日庫存快照表、每日用戶余額快照表。

累積快照事實表用來表述過程開始和結(jié)束之間的關(guān)鍵步驟事件，覆蓋過程的整個生命周期，通常具有多個日期字段來記錄關(guān)鍵時間點，當(dāng)過程隨著生命周期不斷變化時，記錄也會隨著過程的變化而被修改。以事務(wù)事實表中提到的訂單例子為例，可以做一個和訂單相關(guān)的，涉及訂單下單、推單、搶單、支付等各個環(huán)節(jié)的一張訂單全生命周期快照表。

此外，還有一種無事實的事實表，單純只記錄某一動作發(fā)生，其事件的量化是非數(shù)字的，比較典型的例子是訪問點擊日志。

3． 事實表設(shè)計原則盡可能包含所有與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的事實。只選擇與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的事實。分解不可加性事實為可加的組件。在選擇維度和事實之前必須先聲明粒度。在同一個事實表中不能有多種不同粒度的事實。事實的單位要保持一致。對事實的null值要處理，建議用0填充。使用退化維度提高事實表的易用性。4． 事實表設(shè)計方法選擇業(yè)務(wù)過程及確認事實表類型。聲明粒度。確定維度。確定事實。冗余維度。5． 事實表

單事務(wù)事實表，針對每個業(yè)務(wù)過程設(shè)計一個事實表。這樣方便對每個業(yè)務(wù)過程進行獨立的分析研究。

多事務(wù)事實表，將不同的事實放到同一個事實表中，即同一個事實表包含不同的業(yè)務(wù)過程。

多事務(wù)事實表有兩種方法進行事實處理：

不同業(yè)務(wù)過程的事實使用不同的事實字段進行存放；如果不是不是當(dāng)前業(yè)務(wù)過程的度量，可以考慮用0值填充。不同業(yè)務(wù)過程的事實使用同一個事實字段進行存放，但增加一列作為業(yè)務(wù)過程標(biāo)簽，記錄該事務(wù)是否在當(dāng)天完成。

關(guān)于多事務(wù)事實表具體采用哪種方式進行事實處理：

在實際應(yīng)用中，當(dāng)業(yè)務(wù)過程度量比較相似、差異不打時，可以采取第二種多事務(wù)事實表的設(shè)計方式，使用同一個字段來表示度量數(shù)據(jù)。但這種方式存在一個問題，在同一個周期內(nèi)會存在多條記錄。

當(dāng)不同業(yè)務(wù)過程的度量差異較大時，可以選擇第一種多事務(wù)事實表的設(shè)計方式，將不同業(yè)務(wù)過程的度量使用不同字段冗余到表中，非當(dāng)前業(yè)務(wù)過程則置為0，這種方式存在的問題是度量字段0值會比較多。

具體使用單事務(wù)事實表還是多事務(wù)事實表，需要從以下幾點分析：

業(yè)務(wù)過程

多個業(yè)務(wù)過程是否放到同一個事實表中，首先需要分析不同業(yè)務(wù)過程之間的相似性和業(yè)務(wù)源系統(tǒng)。

比如淘寶交易的下單、支付和成功完結(jié)三個業(yè)務(wù)過程存在相似性，并且都來自于一個應(yīng)用系統(tǒng)－交易系統(tǒng)，適合放到同一個事務(wù)事實表。

粒度和維度

在考慮是采用單事務(wù)表還是多事務(wù)表時，一個關(guān)鍵點是粒度和維度。

在確定好業(yè)務(wù)過程后，需要基于不同的業(yè)務(wù)過程確定粒度和維度，當(dāng)不同業(yè)務(wù)過程的粒度相同，同時擁有相似維度時，可以考慮采用多事務(wù)事實表。如果粒度不同，必定是存存儲在不同事務(wù)表中的。

事實

如果單一業(yè)務(wù)過程的事實較多，同時不同業(yè)務(wù)過程的事實又不相同，則考慮使用單事務(wù)事實表，處理更加清晰；

若使用多事務(wù)事實表，則會導(dǎo)致事實表零值或空值字段較多。

下游業(yè)務(wù)使用

單事務(wù)事實表對于下游用戶而言更容易理解，關(guān)注哪個業(yè)務(wù)過程就使用相應(yīng)的事務(wù)事實表；而多事務(wù)事實表包含多個業(yè)務(wù)過程，用戶使用時往往較為困惑。

6． 周期快照事實表

事務(wù)事實表可以很好的跟蹤一個事件，并進行度量分析。

然后，當(dāng)需要一些狀態(tài)度量時，比如賬戶余額、商品庫存、賣家累積交易額等，則需要聚集與之相關(guān)的事務(wù)才能進行識別計算，也就是周期快照事實表。

周期快照事實表在確定的間隔內(nèi)對實體的度量進行抽樣，以研究實體的度量值，而不需要聚集長期的事務(wù)歷史。

7． 累積快照事實表

對于類似于研究事件之間時間間隔的需求，事務(wù)事實表處理邏輯復(fù)雜且性能差，采用累積快照事實表可以很好解決。

快照事實表中收集到到狀態(tài)度量都是半可加到，不能根據(jù)時間維度獲得有意義到匯總結(jié)果。

數(shù)倉在進行維度建模時，對于事務(wù)事實表和快照事實表往往都是成對設(shè)計，互相補充，以滿足更多下游統(tǒng)計分析需求，特別是在事務(wù)事實表基礎(chǔ)上可以加工快照事實表。

八、其他規(guī)范

1． 層次調(diào)研約定應(yīng)用層優(yōu)先調(diào)用公共層數(shù)據(jù)。已經(jīng)存在的中間層數(shù)據(jù)，不允許應(yīng)用層跨中間層從ODS層重復(fù)加工數(shù)據(jù)。中間層團隊?wèi)?yīng)該積極了解應(yīng)用層數(shù)據(jù)的建設(shè)需求，將公用的數(shù)據(jù)沉淀到公共層，為其他團隊提供數(shù)據(jù)服務(wù)。應(yīng)用層團隊也需要積極配合中間層團隊進行數(shù)據(jù)公共層建設(shè)的改造和遷移。必須避免過度使用ODS層引用和不合理的數(shù)據(jù)復(fù)制和子集合冗余。2． 命名規(guī)范

表命名規(guī)范：＜層次＞＜業(yè)務(wù)域名稱＞＜數(shù)據(jù)域名稱＞＜業(yè)務(wù)過程名稱｜自定義表名＞＜刷新周期＋存儲策略＞

字段命名規(guī)范：

3． 開發(fā)規(guī)范總原則原則上不能依賴非數(shù)據(jù)團隊節(jié)點。未獲得節(jié)點owner許可的情況下，不能擅自修改別人的節(jié)點。不能隨意變更節(jié)點owner，必須知會接收人并得到同意。