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  • 2021-09-23 21:43:34

    事实表:数据明细层,将ODS层的数据,进行ETL后,轻度聚合 ,展开明细! 然后存入DWD层。

    1、在展开明细时,对部分维度进行扩充。如增加位置信息,主要是扩展维度信息。

    2、参考星型模型的建模策略,对业务过程,粒度,维度,事实。使用3W的原则。

    who:谁做的

    where:在哪里做的

    what:做的什么

    事实表的类型:

    在设计事实表的时候,其实有多种不同类型,当然每个公司设计方式不一样。我们在设计的时候就包含3种。

    1. 事务型事实表: 数据仓库中的数据保持唯一性。数据在事务事件发生后产生,数据的粒度通常是每个事务记录一条记录。一旦事务被提交,事实表数据被插入,数据就不再进行更改,其更新方式为增量更新。这事实表我们处理我们就只关注增量处理。

    2.快照型事实表:将昨日分区的全量数据关联细的维度。(默认ODS按天分区全量数据)

    3.累积型事实表: 这种事实表,通常是一个事务只有一个主键,事务的修改都是在原来的数据上修改。这种事实表的处理。虽然我们也可以增量处理,但是就是需要动态分区覆盖历史的分区,以达到事务主键唯一。

    订单明细表---事务型快照事实表(ODS昨天全量join)
    支付事实表---事务型快照事实表
    退款事实表---事务型快照事实表
    评价事实快---事务型快照事实表,采用3W原则
                    事务型事实表
    购物车事实表---周期性快照事实表,全量同步,所以一般只保留7天

    优惠券事实表---累积型快照事实表,按统计事实的起始时间作为分区字段。相同的覆盖。

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  • 今天给大家分享下数仓中的模型设计,一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型,它们使用的模型也都是非常巧妙的,好了,我们话不说到直接开始。 一、维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师...


    版权
    前言
             今天给大家分享下数仓中的模型设计,一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型,它们使用的模型也都是非常巧妙的,好了,我们话不说到直接开始。


    一、维度建模基本概念
             维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
             维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种小型数据仓库。

    1.1 事实表
             发生在现实世界中的操作型事件,其所产生的可度量数值,存储在事实表中。从最低的粒度级别来看,事实表行对应一个度量事件,反之亦然。
             事实表表示对分析主题的度量。比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实。

    事实表

             图中的订单表就是一个事实表,可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件,每完成一个订单,就会在订单中增加一条记录。
             事实表的特征:表里没有存放实际的内容,他是一堆主键的集合,这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。事实表包含了与各维度表相关联的外键,可与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型(条/个/次),且记录数会不断增加,表数据规模迅速增长。

    1.2 维度表
             维度表示要对数据进行分析时所用的一个量,比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按..分析就构成一个维度。上图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表。这些表都有一个唯一的主键,然后在表中存放了详细的数据信息。

    例如:交易金额分析分析
             男性用户的订单金额、联想商品的订单金额、第一季度的订单金额、手机的订单金额、家里下单的订单金额

    例如:学生分析
             姓张的同学有多少、男性的同学有多少、江苏的同学有多少、身高小于170cm的同学有多少、年龄小于23岁的同学有多少。
             每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键,当然,维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。维度表通常比较宽,是扁平型非规范表,包含大量的低粒度的文本属性。

    总的说来,在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则。因为数据仓库的主导功能就是面向分析,以查询为主,不涉及数据更新操作。

    事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则。

    维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。

    二、维度建模三种模式
    2.1 星型模型
             星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。
             星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:

    维表只和事实表关联,维表之间没有关联;
    每个维表主键为单列,且该主键放置在事实表中,作为两边连接的外键;
    以事实表为核心,维表围绕核心呈星形分布;

    星星表

    2.2 雪花模式
             雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的,虽然这种模型相比星型更规范一些,但是由于这种模型不太容易理解,维护成本比较高,而且性能方面需要关联多层维表,性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。

    雪花模型


    2.3 星座模式
             星座模式是星型模式延伸而来,星型模式是基于一张事实表的,而星座模式是基于多张事实表的,而且共享维度信息。
             前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表,但在很多时候维度空间内的事实表不止一个,而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期,绝大部分维度建模都采用的是星座模式。

    星座模型


    总结
             好了本篇文章就分享到这里了,本篇文章主要讲解了维度模型三种模式,在设计数仓的时候尽量将表设计为星星模型和雪花模型这样的话我们在实现功能的时候就比较简单,原因是星星模型和雪花模型架构基本上是一对多的。信自己,努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥,我们下期见~~~

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  • 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何...


    一、维度建模基本概念

    维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
    维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种小型数据仓库

    1.1 事实表

    发生在现实世界中的操作型事件,其所产生的可度量数值,存储在事实表中。从最低的粒度级别来看,事实表行对应一个度量事件,反之亦然。
    事实表表示对分析主题的度量。比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实。
    在这里插入图片描述
    图中的订单表就是一个事实表,可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件,每完成一个订单,就会在订单中增加一条记录。
    事实表的特征:表里没有存放实际的内容,他是一堆主键的集合,这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。事实表包含了与各维度表相关联的外键,可与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型(条/个/次),且记录数会不断增加,表数据规模迅速增长。

    1.2 维度表

    维度表示要对数据进行分析时所用的一个量,比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按…分析就构成一个维度。上图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表。这些表都有一个唯一的主键,然后在表中存放了详细的数据信息。

    例如:交易金额分析分析
    男性用户的订单金额、联想商品的订单金额、第一季度的订单金额、手机的订单金额、家里下单的订单金额

    例如:学生分析
    姓张的同学有多少、男性的同学有多少、江苏的同学有多少、身高小于170cm的同学有多少、年龄小于23岁的同学有多少。
    每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键,当然,维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。维度表通常比较宽,是扁平型非规范表,包含大量的低粒度的文本属性。

    总的说来,在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则。因为数据仓库的主导功能就是面向分析,以查询为主,不涉及数据更新操作。

    事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则。

    维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。

    二、维度建模三种模式

    2.1 星型模型

    星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。
    星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:

    • 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;
    • 每个维表主键为单列,且该主键放置在事实表中,作为两边连接的外键;
    • 以事实表为核心,维表围绕核心呈星形分布;
      在这里插入图片描述

    2.2 雪花模式

    雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的,虽然这种模型相比星型更规范一些,但是由于这种模型不太容易理解,维护成本比较高,而且性能方面需要关联多层维表,性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。
    在这里插入图片描述

    2.3 星座模式

    星座模式是星型模式延伸而来,星型模式是基于一张事实表的,而星座模式是基于多张事实表的,而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表,但在很多时候维度空间内的事实表不止一个,而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期,绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
    在这里插入图片描述
    总之,在设计数仓的时候尽量将表设计为星星模型和雪花模型这样的话我们在实现功能的时候就比较简单,原因是星型模型和雪花模型架构基本上是一对多的。

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  • 大数据、人工智能、数仓、数据治理 数据仓库 按照传统的定义,数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
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  • 写在前面:我们为什么要建模这里想先说下,这些年我在数仓摸爬滚打的一些经历:刚毕业那会儿,我觉得数仓简单啊,不就是用sql开发一张张表嘛,谁不会呀,那段时间觉得好没挑战呀,没事的时候捣鼓下高...

    写在前面:我们为什么要建模

    这里想先说下,这些年我在数仓摸爬滚打的一些经历:

    刚毕业那会儿,我觉得数仓简单啊,不就是用sql开发一张张表嘛,谁不会呀,那段时间觉得好没挑战呀,没事的时候捣鼓下高大上的spark、scala啥的。

    后来开始接触模型,我的认知开始发生变化,原来每一个表都是一个个精心设计的模型,我以为数仓就是一个个模型。

    再后来,接触越来越复杂的业务,我发现,设计模型也不是一个简单的事情。我以为我设计地很完美,但,业务不断发展后:

    • 一个需求一个模型,要膨胀了......

    • 原来的模型跑的时间越来越长了?

    • 有些kpi指标要早点出来,但是受模型里个别指标硬生生的拖慢了速度?

    • 发现一个bug,想快速补数据,发现只能串行一天天的跑?

    • 怎么好多模型的指标有重复咧?

    • 这个指标长的一样,咋定义不一样呢?

    • 怎么同样口径的指标,从不同的表计算,数值不一样呢?

    • 这咋每天都在延迟报警诶?每天都要运维,心塞塞~~

    • 业务要这个数据,哪个表计算的来着?

    • 常用指标和僵尸指标都在一个模型躺着,删怕影响业务,用户难受,不删我难受,浪费资源 ......

    淌过这些坑后,如醍醐灌顶,这其实就是一个系统嘛。它不是一张表,也不是一个模型,而是一个有着完整体系架构和规范,需要同时考虑功能性需求和非功能性需求的系统。功能需求很好理解,就是满足业务需求,产出数据和指标。难点在于非功能性需求,比如:指标质量高不高、数据安不安全、数据产出快不快、模型是否稳定可扩展、数据服务稳不稳定、代码是否健壮、是否浪费了计算资源和存储资源......

    总之,数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。它的价值体现在:数据质量、健壮水平、服务响应速度、资源消耗。转化成对企业数仓的要求就是:强稳定、高质量、高效率、低成本。

    一、搭建模型架构

    这一环节,我给它取了个名字,叫"定调"。这里主要根据各自部门的业务形态和数据服务特点来确定整体数仓建设的基调。

     首先,明确数仓各层次的要做的事情,下面是云音乐模型层次的框架图:

    • DWD:存放面向业务过程的明细事实数据,做一些数据清洗和规范化等。

    • DWS:面向分析主题建模,这里要说明的是,云音乐dws层的基架是轻度汇总事实表,这里做了一些常用的退化维,基本要求是:大部分指标都可以从轻度汇总层上计算得出。中度汇总层按需建设。重度汇总层基本上是单实体指标。

    • DIM:所有实体的维度,云音乐含有不同身份的用户和多种类的内容实体,所以会有大量的维度模型

    • ADS:数据集市层。基于dws和dim表,云音乐建设了大量面向应用的数据集市。

    确定横向模型层的任务后,接下来要确定下纵向数据域下各业务线的建设模式。

    根据经验,数仓的建设难度与业务深度和复杂度是成正比的,dws层的建设尤为复杂。dws层的设计要考虑三个方向:

    1. 数据域的划分特点 

    2. 业务的复杂度,各业务线、业务过程之间的区别和联系,用户在各业务线的特点和关系,业务数据体量,解耦因素等等。

    3. 指标的特点,指标的构成无非是退化维+时间周期+原子指标构成,所以分析下指标的退化维一般有哪些、时间周期有哪些、原子指标种类有哪些。

    基于以上三点,大致可以给整体数仓定个调,敲定数仓dws,从而整个数仓架构基本上就可以确定下来了。比如,云音乐最重要的用户和内容业务线的设计大致如下架构:

    主要思路是:

    1. 各内容业务线各自独立建设内容和用户类指标,按照上面架构图分数据域逐步建设

    2. 轻度汇总表和中度汇总表都是用户实体+内容实体+退化维模式。轻度汇总表基本涵盖大部分需求场景

    3. 重度汇总表要么是单实体,要么是用户+内容双实体组成,且不包含退化维

    4. 重度汇总表分为增量表和全量表,增量包含近1/3/7/30天时间周期的指标,全量表计算历史累计指标。这么做的目的是在计算人数类指标和计算资源之间做了平衡。

    5. 每个内容业务线最后都有自己内容大宽表和维表

    6. 用户指标拆分到具体的内容业务线上,各自独立建设用户业务宽表,做到充分解耦,以满足各自场景需求

    7. 用户维表采用先分后总模型:先建设不受业务数据干扰的公用基础维表+各业务线用户维表,强解耦,保持独立,再建设全域用户维表

    二、建模流程

    定下数仓的基调,即模型架构后。接下来就要开始进行具体单个模型的设计了。具体建模流程按照下面流程进行:

     三、模型设计方法论

    有了模型体系架构和建模流程,我们要实打实地设计一个个模型。我们知道表的分类主要是事实表和维表。事实表是维度建模的核心,维度是维度建模的基础和灵魂。设计模型其实就是在设计事实表和维度表。简单介绍下模型设计的基本原则和设计方法。

    1.模型设计基本原则有:

    1.1高内聚低耦合(最重要,非功能性需求决定架构)

    • 产出时间

    • 粒度

    • 业务相关性

    • 访问频率

    • 运行方式:并行、串行

    • 资源消耗情况

    1.2核心模型与扩展模型分离

    • 核心模型:支持常用的核心业务

    • 扩展模型:支持个性化或少量应用需要

    • 比如:mlog的分享引入,只有在做增长时才需要,需要拆开成立专门的分享引入模型

    1.3公共处理逻辑下沉及单一

    • 越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现,不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现,不要让公共逻辑多处同时存在。

    1.4成本与性能平衡

    • 适当的数据冗余可换取查询和刷新性能,不宜过度冗余与数据复制。

    1.5数据可回滚

    • 处理逻辑不变,在不同时间多次运行数据结果确定不变。

    1.6一致性

    • 具有相同含义的字段在不同表中的命名必须相同,必须使用规范定义中的名称。

    1.7命名清晰、可理解

    • 表命名需清晰、一致,表名需易于用户理解和使用。

      

    2.事实表设计方法

    2.1选择业务过程及确定事实表类型

    事实表类型:

    1)单事务事实表:单个业务过程

    2)多事务事实表:多个业务过程放在一个事实表中

    ①原则:

    • 业务过程是否有相似性?

    • 是否来源同一业务源系统?

    • 用户使用的学习成本哪种更低?

    • 计算和存储成本是否会降低?

    ②方式

    • 不同的业务过程使用不同的事实字段进行存放

    • 不同业务过程的事实使用同一个事实字段进行存放,但增加一个业务过程标签

    2.2声明粒度(非常重要)

    粒度传递的是与事实表度量有关的细节层次,精确定义事实表每一行所代表的业务含义

    尽量选择最细级别的原子粒度,以确保事实表的应用具有最大的灵活性。

    2.3确定维度:应该选择能够描述清楚业务过程所处的环境的维度信息。

    2.4确定事实:

    • 应该选择与业务过程有关的所有事实

    • 事实的粒度要与所声明的事实表的粒度一致

    2.5冗余维度:

    冗余下游用户方便使用的常用维度:常用的用于统计的维度属性

    冗余原则

    不冗余查询速度是不是很慢

    存储资源是不是够

    查询频率是不是很多

    冗余在哪一模型层的事实表中:明细层、轻度汇总层?

      

    3.维度设计的基本方法

    • 选择维度和新建维度

    • 确定主维表

    • 确定相关维表

    • 确定维度属性:从主维表和相关维表中抽取

    • 尽可能生成丰富的维度属性

    • 尽可能多地给出包括一些富有意义的文字性描述,例如名称等

    • 区分数值型属性和事实:看用途

    • 尽量沉淀出通用的维度属性

    • 维度设计遵循的通用原则:反范式、扁平化

      

    四、实例介绍

    根据前面介绍的方法论,云音乐社区mlog内容线的部分模型架构如下:

    • 维表:一张mlog主维表

    • mlog互动行为轻度汇总表:mlog的互动行为合并,因为具有相同的环境信息

    • 流量轻度汇总表:曝光点击浏览合并,环境信息相似

    • 历史累计指标单独:运行方式解耦

    • 1d/3d/7d/28d指标:合并,运行时间不影响,不解耦

    五、总结

    上述提到的模型分层、建模流程和建模方法论,在团队内部形成了较为稳定的规范,并在团队内部得到大力推广。好的规范离不开产品功能的加持,网易有数大数据平台的模型设计中心基于网易内部多个团队的数仓建设经验,将数仓建模实践经验和方法论进行了产品化,为云音乐数仓团队落地内部规范、完成数仓建模方面提供了极大的帮助。

    云音乐数仓团队和网易有数产品也会更加紧密合作,把更多实践经验和建设指导,输出给模型设计中心,让模型设计中心帮助更多数据团队完成自身数据中台的搭建。如需了解更多关于模型设计中心的更多内容,欢迎在下方留言~

    作者简介

    珍兮,网易高级数据开发工程师,长期从事大数据开发、数仓体系建设和模型设计、数据规范、数据应用和服务等相关工作。目前主要负责网易云音乐数仓升级项目,依托网易有数及系列数据产品,协助云音乐优化数仓体系架构和数据模型、完善数仓规范、提升数据服务等工作。

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