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  • 数据仓库设计

    2021-03-18 13:49:11
    “设计”——暗含了可以预先对组成单元进行规划的意思,“兵马未动,粮草先行”体现了前人在规划事情的聪明才智。但是数据仓库的需求只有在已经装载了部分...在进行数据仓库设计时首先要考虑的问题是如何将数据放置在

    “设计”——暗含了可以预先对组成单元进行规划的意思,“兵马未动,粮草先行”体现了前人在规划事情的聪明才智。但是数据仓库的需求只有在已经装载了部分数据并开始使用的时候才能弄清楚,因此,过去很有效的设计方法在设计数据仓库时并不能满足需要。数据仓库是在启发方式下建造的,过程中后一个阶段开发完全依赖于上一个阶段获得的结果。下面对设计数据仓库的几个主要过程进行分享。

    设计师的手稿

    1.从操作型数据开始

    什么是操作型数据?操作型数据就是企业在生产运行中产生的数据。

    在进行数据仓库设计时首先要考虑的问题是如何将数据放置在数据仓库中。操作型系统在建立的时候并没有考虑数据将来如何进行集成,各个系统都建立了自己的数据结构,在数据集成的时候就会出现各式各样的数据没有统一的标准。这是个复杂而又必须解决问题。
    在这里插入图片描述
    数据各自为政
    1.1.数据集成过程中首先要解决数据编码不一致的问题。假设将旅客服务系统数据和旅客行为系统数据进行关联,发现旅客服务系统中性别是英文简称“m,f”表示,在旅客行为系统中性别是中文“男,女”,这两个系统在表示性别时采用了不同的编码方式。将旅客性别数据集成到数据仓库时,不管采用哪一种编码方式,进入数据仓库的数据需要统一成为同一种编码格式。
    在这里插入图片描述
    统一编码
    1.2.数据集成的过程需要统一度量单位。不同的系统可能在表示同一属性的时候采用了不同的计量单位,进入数据仓库的数据需要转换成同一种计量单位。数据仓库建立是服务于企业所有的系统,将不必要的数据计算开销在数据抽取、装载、清洗过程中完成,节约数据仓库计算资源。在设计数据仓库的时候尽量让清洗的计算在数据抽取的时候就完成,不建议将过多的计算推移到数据仓库中。

    在这里插入图片描述统一度量单位
    1.3.集成过程中要对字段语义进行理解。例如同一个字段在四个应用中有四个不同的名字。为了转换数据使其正确的进入仓库,就必须建立对各个不同源字段到数据仓库字段的映射。
    在这里插入图片描述
    统一字段名称
    将操作数据集成到数据仓库是个非常复杂的过程。在真实过程中除了将数据完整的同步到数据仓库中的需求,在某些需求下集成到数据仓库并非明细数据而是一个汇总数据。我们在后面会具体列出数据集成过程中需要考虑的问题列表。

    2.设计数据仓库的数据模型

    数据仓库起源于数据模型的设计。在企业中所有的数据模型都是建立在操作型数据模型之上,我们可以通过以下步奏设计数据仓库模型。

    2.1.去除纯用于操作型环境中数据。比如去掉控制系统字体大小的样式表内容,因为此类数据对后面的业务支持分析并没有多大的意义。

    2.2.增加时间元素。为加入到数据仓库的数据增加时间元素,标注该数据的时间版本。随着时间增长,企业经营的规模增加,原有数据类型不能符合现有业务的需求,需要进行修改,此时在数据仓库中基于原有字段增加一个新的数据字段,通过时间版本可以快速区分老版本和新版本。

    2.3.在数据仓库中将操作型系统中的数据转变为“人工关系”,也就是建立起数据仓库中表与表之间的关系。数据仓库对外服务的时候,某一查询请求数据可能来自多张表,通过建立起的表间关系可以将多张表的数据串联成为一个集合发送给调用端。

    2.4.对企业数据模型进行稳定性分析(根据各个数据属性是否经常变化的特性将这些属性分组)。比如经常变化的,不时变化的、很少变化的。通过稳定性分析,我们可以根据不同访问频次将数据分开存放,提高数据仓库的响应效率。
    在这里插入图片描述
    稳定性分析
    2.5.数据模型的设计非常重要,通常数据模型通过高层、中层和底层三个层次进行设计。下面详细讲解这三层是如何实现的。

    2.5.1.高层建模即设计ER图,是最高的抽象设计,描述数据仓库范围的主题域,以及描述主题域之间的关系。高层设计通盘考虑整个公司业务环境,站在领导的角度将公司的业务环境划分为不同的主题域。比如可以将公司的业务环境划分为商务、运行、管理等主题域。如果建立的是商务数据中心则可以划分供应商、顾客、商品和仓储等主题域。建立完成主题域之后要明确主题域和主题域之间的连接关系。
    在这里插入图片描述
    高层设计ER图
    2.5.2.中层建模是对高层模型中标识出的每个主题域进行详细设计建模。对每个主题域中包含的具体实体进行设计,并且明确实体与实体之间的对应关系。这个步奏涉及到具体每一个主题域包含了多少实体,这些实体特征和属性,以及实体与实体之间的关系。
    在这里插入图片描述
    中层设计
    2.5.3.底层建模是物理模型建立,建立数据具体存储模型。设计上主要优化数据存储和读取的性能。比如数据库存储的分库分区或者使用集群解决方案,目的是降低单台机器的压力,提升数据仓库对请求的响应效率。

    3.为了性能适度牺牲范式设计

    设计规范化,通常认为的是设计要满足范式,在关系型数据库设计时最低的设计标准是要满足第三范式。

    为什么要规范化数据仓库的设计?总结下来至少有以下四点优点:1.降低数据存储所占有的磁盘空间。2.方便对数据的管理。3.将易变和不易变的数据进行区分管理。4.容易进行修改。

    但是严格遵循规范化设计在应用高频访问大数据量的情况下也会有弊端,至少会造成两个问题:1.数据访问I/O次数多,严重影响数据访问的效率。2.索引建立复杂而且索引数据量庞大。

    解决由于严格遵循规范化导致的性能瓶颈,可以在适当的地方反向规范化。具体可按照以下三个步骤做:

    第一步,将经常同时访问的两个不同表的数据可以进行合并。
    在这里插入图片描述
    创建数据组,将经常同时访问的数据放到一起
    第二步,对于某些经常访问的(不变的)基础数据表可以冗余存放到不同表中,取消基础数据表。
    在这里插入图片描述采用数据冗余
    第三步,对于同一张表中某一个字段访问特别多,可以将该字段抽离出该表。
    在这里插入图片描述分离高频访问字段
    4.使用Zachman方法设计数据仓库

    Zachman框架是一种逻辑结构,它是为信息技术企业提供一种可以理解的信息表述。可以对企业信息按照要求分类并从不同角度进行表示。

    Zachman框架吸收了传统方法中的一些精髓。他根据抽象规则定义企业信息的多个方面。该框架采用六行六列矩阵布局,六行包括范围、企业模式、系统模式、技术模式、组建和功能系统,六列分别为数据(什么?)、功能(怎样?)、网络(哪里?)、角色(谁?)、时间(何时?)和动机(为何?)。Zachman框架的6行6列整理出的表格如下:
    在这里插入图片描述

    Zachman样表
    Zachman在如何使用呢?它的每一个单元格具体填写什么呢?根据下图填写完成里面的内容,可以保证在进行数据仓库建设的时候企业的所有方面都得到了考虑。
    在这里插入图片描述

    Zachman内容填写
    Zachman指导数据仓库的建设。Zachman框架可以挖掘出数据仓库建立的需求内容,然后针对需求内容建立数据模型,最后将业务系统的数据集成到数据仓库的一个完整过程。

    小结

    通过上面的步骤我们一步一步的将业务系统集成到数据仓库中,取得了一些成果。但是我们仅仅分享了数据仓库建设的几个主要步骤,数据仓库建设过程中还有很多细节由于时间我们并没有分享。另外本文还介绍了Zachman分析方法,在数据仓库设计的时候避免遗漏对企业问题的考虑,推荐使用该方法。

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  • 数据仓库设计.pdf

    2021-02-14 01:36:47
    数据仓库设计
  • 一、数据仓库设计-认识数据仓库1、数据仓库定义2、认识数据仓库数据仓库&数据库3、数据仓库发展历程4、基于大数据数据仓库构建特点应用场景广泛技术栈更全面、复杂5、数据仓库应用的范围与前景数据仓库存在的...

    1、数据仓库定义

    面向主题的、集成的、相对稳定的、反映数据历史变化的数据集合,用于支持决策管理。

    1. 面向主题: 在较高层次将企业信息系统的数据综合归并进行分析利用的抽象的概念。每个主题上基本上对应一个相应分析领域
    2. 集成的: 企业级数据,同时保证数据的一致性、完整性、有效性、精确性
    3. 稳定的: 从某个时间段来看是保持不变的,没有更新、删除操作,以查询分析为主。
    4. 变化的: 反映数据历史变化。
    名称 定义
    一致性 例如性别编码,不同系统里面不同的编码方式,在数仓库里面统一成 M F等。

    2、认识数据仓库

    数据仓库&数据库

    功能 数据仓库 数据库
    数据范围 存储历史的、完整的、反映历史变化的 当前状态数据
    数据变化 可添加、无删除、无变更的、反映历史变化 支持频繁的增、删、改、查
    应用场景 面向分析、支持战略决策 面向业务交易流程
    设计理论 违范式、适当冗余 遵照范式、避免冗余
    处理量 非频繁、大批量、高吞吐、有延迟 频繁、小批量、高并发、低延迟

    3、数据仓库发展历程

    在这里插入图片描述
    2) 先创建公共维度仓库,单独数据集市组成数据仓库
    在这里插入图片描述
    3)CIF核心:将数据仓库划分不同的层次满足不同场景的需求,根据实际场景采用不同的建设方案。

    说明
    ODS E-R建模
    DWD E-R建模
    DWS 维度建模
    DM F-DM财务集市/Oder-DM订单集市/BI-BM指标集市
    APP 面向应用的,例如个性化推荐、特征工程等

    4、基于大数据数据仓库构建特点

    应用场景广泛

    1、传统数仓创建周期长,需求稳定,面向DSS、CRM、BI等系统,数据时效性不高。
    2、基于大数据的数据仓库建设要求快速响应需求,同时需求灵活、多变,对于时效性有不同的要求,除了BI等传统应用外,还要响应用户画像、个性化推荐、机器学习、数据分析等各种复杂的应用场景。

    技术栈更全面、复杂

    1、传统数仓建设更多基于成熟的商业数据集成平台,如Teradata、Oracle、Informatica等。
    2、基于大数据的数仓建设一般基于开源的、非商业的技术,常见的是基于hadoop生态构建,涉及的技术较广泛、复杂,同时相对于商业产品,稳定性、服务支撑较弱,需要自己维护更多的技术框架。

    所以,互联网领域,数据模型的设计更关注灵活、快速响应和应对多变的市场环境,更加以快速解决业务、运营问题为导向,快速数据接入、快速业务接入,更不存在一劳永逸

    5、数据仓库应用的范围与前景

    数据仓库存在的意义-- 数据治理

    基于大数据的数据仓库在互联网行业的主要应用

    基于大数据的数据仓库在互联网行业的主要应用

    未来更广泛的应用场景

    • 数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学期、风险控制、无人驾驶
    • 数据化运营、精准运营
    • 广告精准、智能投放
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  • 数据仓库设计.doc

    2019-06-22 10:11:55
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  • 数据仓库设计方案

    2020-07-21 11:18:57
    数据仓库设计方案 一.概述  数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性,用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总,为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在...

    数据仓库设计方案

    一.概述

     数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性,用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总,为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同,分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因:

    • 清晰数据结构
       每一个数据分层都有它的作用域,这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。
    • 数据血缘追踪
       由于最终给业务呈现的是一个能直接使用的业务表,但是表的数据来源有很多,如果有一张来源表出问题了,我们希望能够快速准确的定位到问题,并清楚他的危害范围。
    • 减少重复开发
       规范数据分层,开发一些通用的中间层数据,能够减少极大的重复计算。
    • 复杂问题简单化
       将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每一层只处理单一的步骤,比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性,当数据出现问题之后,可以不用修复所有的数据,只需要从有问题的步骤开始修复。

    二.数据仓库分层设计

     常见的数据仓库分为ODS操作数据存储层、DW数据仓库层和DM数据集市层三层,其中DW层又分为DWD层和DWS层。数据仓库分层结构见下图:

    2.1 ODS层

     ODS层中的数据全部来自于业务数据库,ODS层的表格也业务数据库中的表格一一对应,就是将业务数据库中的表格在数据仓库的底层重新建立一次,数据与结构完全一致。
     由于业务数据库(OLTP)基本按照ER实体模型建模,因此ODS层中的建模方式也是ER实体模型。

    2.2 DW层

     DWD层要做的就是将数据清理、整合、规范化、脏数据、垃圾数据、规范不一致的、状态定义不一致的、命名不规范的数据都会被处理。DWD层应该是覆盖所有系统的、完整的、干净的、具有一致性的数据层。在DWD层会根据维度模型,设计事实表和维度表,也就是说DWD层是一个非常规范的、高质量的、可信的数据明细层。
     DWS层为公共汇总层,会进行轻度汇总,粒度比明细数据稍粗,基于DWD层上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,一般是宽表。DWS层应覆盖80%的应用场景。

    2.3 DM层

     DM层为数据集市层,面向特定主题。在DM层完成报表或者指标的统计,DM层已经不包含明细数据,是粗粒度的汇总数据。DM层是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(一般为决策层)查看DM层生成的报表。

    三.维度模型

     维度建模的理论由 Ralph Kimball 提出,他提出将数据仓库中的表划分为事实表和维度表两种类型。维度建模源自数据集市,主要面向分析场景。维度建模是面向分析场景而生,针对分析场景构建数仓模型;重点关注快速、灵活的解决分析需求,同时能够提供大规模数据的快速响应性能。针对性强,主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎底层数据模型。
     “事实表”,用来存储事实的度量(measure)及指向各个维的外键值。“维度表”, 用来保存该维的元数据,即维的描述信息,包括维的层次及成员类别等。
     简单的说,维度表就是你观察该事物的角度(维度),事实表就是你要关注的内容。例如用户使用滴滴打车,那么打车这件事就可以转化为一个事实表,即打车订单事实表,然后用户对应一张用户维度表,司机对应一张司机维度表。

    3.1 事实表

     在现实世界中,每一个操作型事件,基本都是发生在实体之间的,伴随着这种操作事件的发生,会产生可度量的值,而这个过程就产生了一个事实表,存储了每一个可度量的事件。
     发生在现实世界中的操作性事件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。因此,事实表的设计完全依赖于物理活动,不受可能产生的最终报表的影响。除数字度量外,事实表总是包含外键,用于关联与之相关的维度,也包含可选的退化维度键和日期/时间戳。查询请求的主要目标是基于事实表展开计算和聚集操作。
     事实表往往包含三个重要元素:

    • 维度表外键
    • 度量数据
    • 事件描述信息

     例如在电商场景中的一次购买事件,涉及主体包括客户、商品、商家,产生的可度量值包括商品数量、金额、件数等。

    3.2 维度表

     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。
     比如商品,单一主键为商品ID,属性包括产地、颜色、材质、尺寸、单价等,但并非属性一定是文本,比如单价、尺寸,均为数值型描述性的,日常主要的维度抽象包括:时间维度表、地理区域维度表等。

    综上所述,如果针对用户的下单行为(单一商品)进行维度建模,可以得到如下模型:

    四.数据仓库规范

    4.1 表名命名规范

     为了让数据所有相关方对于表包含的信息有一个共同的认知。比如说属于哪一层(ODS、DW明细、DW汇总、DM)?哪个业务/部门?哪个维度(用户、车机设备)?哪个时间跨度(天、月、年、实时)?增量还是全量?
    命名格式:层次_业务/部门_修饰/描述_范围/周期

    数据仓库中表格的命名规范如下表所示:

    数仓层次 周期/数据范围
    公用维度 dim 日快照 d
    DM层 dm 增量 i
    ODS层 ods w
    DWD层 dwd 拉链表 l
    DWS层 dws 非分区全量表 a
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  • 数据仓库设计原则

    2013-02-19 14:31:05
    主要表述了数据仓库设计的21条原则,对需要进行仓库建模的人员有一个较好的参考作用
  • 工商银行数据仓库设计方案
  • 数据仓库设计规范

    2020-10-28 16:23:58
    数据仓库设计规范 一、模型层次结构 ODS 原始数据层 由业务方生成的原始数据,直接放入原始数据层 如果需要查原始日志可以从ODS层进行检查 DWD 仓库明细层 是对原始数据层的提炼和清洗,这一层注重对原始数据的清洗...

    数据仓库设计规范

    一、模型层次结构

    在这里插入图片描述

    ODS 原始数据层

    由业务方生成的原始数据,直接放入原始数据层

    如果需要查原始日志可以从ODS层进行检查

    DWD 仓库明细层

    是对原始数据层的提炼和清洗,这一层注重对原始数据的清洗和简单汇总

    DWB 仓库核心明细层

    这一层主要是还是明细,在这一层中,可以和其他的维表进行关联,进而产生产品经理或分析师较为关注的字段

    DWS 仓库核心汇总

    在这一层中,主要是汇总信息,比如统计ID访问次数,PC登陆人数等汇总后的统计信息

    ST / DIM 应用层

    主要用于业务部门使用,该层是最后一层,也是终端展示层

    二、表的命名规范

    第一个字段:T 和TMP

    T: T表为临时表的一种,一般T表只会保留最近一段时间的数据。现在大部分CBAS的表都为这种类型,保留最近的一段时间,该表多为日志明细表,数据量大,保存时间短,这种表保存时间短,该表内的汇总信息会长时间保存。

    针对T表,后缀内容需要注意

    分表后缀由两个字母组成,结构及含义如下:[时间周期 D, W, T, M, Q, Y][增量S/全量D]

    DD:标示该表是按日运行生成,任何一个分区都保存当前的全量明细数据,即最新分区即可取到最新的全量数据。

    MS:标示该表是按月运行生成,任何一个分区保存当前数据周期计算数据,即一个分区对应该数据日期当日的增量或汇总数据。

    TMP:tmp表是一个完整的php脚本执行过程中使用的临时表,每个php脚本中都可以根据需要设置若干个tmp表

    tmp表的名字具有唯一性

    tmp表的使用具有独占性,即一个tmp表只能被一个php脚本使用,生命周期在该php内。

    php脚本执行前,需要先清空所有用到的tmp表(分区)

    tmp表命名规则:

    [tmp][php脚本名称][序号] tmp_dws_biz_operate_base_ds_01

    第二个字段:模型层次

    遵循仓库模型架构定义的层次结构命名

    如ODS, DWD, DWB,DWS, DM,ST……

    第三个字段:主题

    用户(CRD) 用户信息,标签等以用户(不包括游客)为维度的数据集合

    订单(ORD) 交易购买行为,包括购买的产品,基金,股票等

    行为(ACT) 用户(包括游客)在网页,PC客户端,app,股灵通等平台或者产品上的行为基础数据,通用的行为分析数据

    产品/业务(BIZ) 各产品或业务的基础层独立数据,特别分析数据,包括效果分析等,如果是较为通用的行为分析,可以放到行为主题中

    其它(OTH) 只有公共类维表等与业务无关的小数据表可以放到该主题中,如dim_oth_pub_date

    客服(CRM) 客服工作量等客服相关,或者给客服提供的服务数据

    第四个字段:有意义的名字

    取业务相关的名称即可

    三、建表规范

    建表时使用三种字段类型

    string(字符串)

    bigint(长整型,用于金额等字段类型,如金额单位为元,从dwb层开始需要转换成分)

    double(仅用于服务费率等含小数字段类型,以及源系统单位是元的同步数据)

    除tmp表之外,一律建成外部表

    表数据存储格式一律用textfile,非压缩,字段间用制表符(\t)分割,行间隔用换行符(\n)分割

    如果采用分区表,分区字段定义为p_date;除维表(dim)之外,其余表建成分区表(使用时需要避免全表扫描)

    建表语句模板:

    CREATE EXTERNAL TABLE dim_oth_stock_code

    (

    stock_code string

    ,stock_name string

    ,stock_parent_id string

    ,begin_date string

    ,end_date string

    ,gmt_ins string

    )

    partitioned by (p_date string)

    ROW FORMAT DELIMITED

    FIELDS TERMINATED BY ‘\t’

    STORED AS TEXTFILE

    LOCATION ‘/user/hive/warehouse/dim/oth/dim_oth_stock_code’

    ;

    alter table dim_oth_stock_code set serdeproperties(‘serialization.null.format’ = ‘’);

    四、数据格式

    日期格式字段统一使用yyyymmdd的格式,类型使用string

    Timestamp格式字段统一使用yyyy-mm-dd hh24:mi:ss的格式,类型使用string,hive处理时会自动做为时间型数据来处理

    如建成分区表,分区字段p_date格式为“yyyymmdd”

    五、数据仓库存储结构

    HADOOP目录/ 模型层次/ 主题域

    例:

    /user/hive/warehouse/ods(dwd、dwb、dws、dm、st、dim、t、tmp…)/crd(ord、act、biz、oth、crm…)/dim_oth_stock_code/p_date=20141031/

    六、PHP调度脚本规范

    php程序命名

    ETL清洗任务: [目标表名].php

    程序名称一律小写

       例:
    
       目标表:              dim_oth_stock_code
    
       对应的php名称:       /dim_oth_stock_code/dim_oth_stock_code.php
    

    特殊情况

    多个php脚本往一个表生成数据,通过[目标表名]+[序列号].php 实现

       例:
    
       dim_oth_stock_code_1.php
    
       dim_oth_stock_code_2.php
    

    具体可见PHP 模板

    七、常用HQL语句模板

    常用建表语句模板

    CREATE TABLE tmp_dim_biz_percentile_period

    (

    report_date string

    ,sec_desc string

    ,amt_per_00 string

    ,amt_per_01 string

    ,amt_per_02 string

    ,amt_per_03 string

    ,amt_per_04 string

    ,amt_per_05 string

    ,amt_per_06 string

    ,amt_per_07 string

    ,amt_per_08 string

    ,amt_per_09 string

    ,amt_per_10 string

    ,gmt_ins string

    )

    ROW FORMAT DELIMITED

    FIELDS TERMINATED BY ‘\t’

    STORED AS TEXTFILE

    LOCATION ‘/user/hive/warehouse/dim/biz/tmp_dim_biz_percentile_period’

    ;

    alter table tmp_dim_biz_percentile_period set serdeproperties(‘serialization.null.format’ = ‘’);

    常用ETL插入表数据语句模板

    insert overwrite table dim_biz_percentile_period partition(p_date)

    select report_date

       ,sec_desc
    
       ,amt_per_00
    
       ,amt_per_01
    
       ,amt_per_02
    
       ,amt_per_03
    
       ,amt_per_04
    
       ,amt_per_05
    
       ,amt_per_06
    
       ,amt_per_07
    
       ,amt_per_08
    
       ,amt_per_09
    
       ,amt_per_10
    
       ,from_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as gmt_ins
    
       ,a.report_date as p_date
    

    from tmp_dim_biz_percentile_period a

    where a.report_date is not null

    展开全文
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    2011-12-29 17:14:35
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