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数据仓库理论

  数据仓库（Data Warehouse）是面向主题的、数据集成的（非简单的数据堆积）、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，数仓中的数据是有组织有结构的存储数据集合，用于对管理决策过程的支持。

1. 前置知识

1.1. 联机事务处理 OLTP

  联机事务处理（OLTP，on-line transaction processing） 主要是执行基本日常的事务处理，比如数据库记录的增删查改。比如在银行的一笔交易记录，就是一个典型的事务。

1.1.1. OLTP的特点

• 实时性要求高。我记得之前上大学的时候，银行异地汇款，要隔天才能到账，而现在是分分钟到账的节奏，说明现在银行的实时处理能力大大增强。
• 数据量不是很大，生产库上的数据量一般不会太大，而且会及时做相应的数据处理与转移。
• 交易一般是确定的，比如银行存取款的金额肯定是确定的，所以OLTP是对确定性的数据进行存取
• 高并发，并且要求满足ACID原则。比如两人同时操作一个银行卡账户，比如大型的购物网站秒杀活动时上万的QPS请求。

1.2. 联机分析处理 OLAP

  联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing） 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态的报表系统。

1.2.1. OLAP的特点

• 实时性要求不是很高，比如最常见的应用就是天级更新数据，然后出对应的数据报表。
• 数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大;
• OLAP系统的重点是通过数据提供决策支持，所以查询一般都是动态，自定义的。所以在OLAP中，维度的概念特别重要。一般会将用户所有关心的维度数据，存入对应数据平台。

1.3. 数据库

  数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

  数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜，存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作，数据组织主要是面向事务处理任务。

1.4. 数据库设计三范式

  关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和保证数据的一致性，这些规范就可以称为范式NF(Normal Form)，大多数情况下，关系型数据库的设计符合三范式即可。

  三范式并非相互独立，而是一种约束上层层严苛的关系。

1.4.1. 第一范式（1NF）

  在第一范式中，数据库所有字段值都是不可分解、具备原子性的值。

1.4.2. 第二范式（2NF）

  第二范式在第一范式的基础上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

*： 有主键，非主键字段依赖主键。

1.4.3. 第三范式（3NF）

  第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。

1.5. ER实体关系模型

  ER实体关系模型（Entity-Relationship）是数据库设计的理论基础，当前几乎所有的OLTP系统设计都采用ER模型建模的方式,这种建模方式基于三范式。在信息系统中，将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数据关联和事物描述。

1.5.1. 实体（Entity）

  实体是一类数据模型，指应用中可以区别的客观存在的事物，它具有自己的属性。在ER实体关系模型中实体使用方框表示。

1.5.2. 属性（Attribute）

  对实体的描述、修饰就是属性，即实体的某一特性称为属性。在ER实体关系模型中属性使用椭圆来表示。

1.5.3. 关系（Relationship）

  关系表示一个或多个实体之间的关联关系，可分为一对一关系、一对多关系和多对多关系。

2. 数据仓库

2.1. 数据仓库的提出

  1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。该书定义了数据仓库非常具体的原则，包括：

• 数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented）
• 集成的（Integrated）
• 包含历史的（Time-variant）
• 不可更新的（Nonvolatile）
• 面向决策支持的（Decision Support）
• 面向全企业的（Enterprise Scope）
• 最明细的数据存储（Atomic Detail）
• 数据快照式的数据获取（Snap Shot Capture）

  这些原则到现在仍然是指导数据仓库建设的最基本原则。凭借着这本书，Bill Inmon被称为“数据仓库之父”。

2.2. 数据库vs数据仓库

  传统关系型数据库的主要应用是OLTP(On-Line Transaction Processing)，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。主要用于业务类系统，主要供基层人员使用，进行一线业务操作。

  数仓系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP数据分析的目标是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。

功能	数据库	数据仓库
数据范围	当前状态数据	存储历史、完整、反应历史变化数据
数据变化	支持频繁的增删改查操作	可增加、查询，无更新、删除操作
应用场景	面向业务交易流程	面向分析、支持侧重决策分析
处理数据量	频繁、小批次、高并发、低延迟	非频繁、大批量、高吞吐、有延迟
设计理论	遵循数据库三范式、避免冗余	违范式、适当冗余
建模方式	ER实体关系建模（范式建模）	范式建模+维度建模

3. 维度建模

  维度建模主要源自数据集市，主要面向分析场景。

  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。它与实体-关系（ER）建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

  Ralph Kimball推崇数据集市的集合为数据仓库，同时也提出了对数据集市的维度建模，将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。

3.1. 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。

3.2. 维度表

  维度表包含了维度的每个成员的特定名称。维度成员的名称称为“属性”(Attribute)。

3.3. 维度建模模型

3.3.1. 星型模型

  当所有的维度表都由连接键连接到事实表时，结构图如星星一样，这种分析模型就是星型模型。

  星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。

星型模型

3.3.2. 雪花模型

  当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其结构图就像雪花连接在一起，这种分析模型就是雪花模型。如下图，雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。

雪花模型

  星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分，对于雪花模型，维度表的设计更加规范，一般符合三范式设计;而星型模型，一般采用降维的操作，维度表设计不符合三范式设计，反规范化，利用冗余牺牲空间来避免模型过于复杂，提高易用性和分析效率。

  雪花型模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的联接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，数仓构建实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。

3.3.3. 星座模型

星座模式也是星型模式的扩展，星型模型和雪花模型都是基于多维表对应事实表，有的时候多个事实表共用多张维度表，这个时候就需要采用星座模式。

星座范式

4. 数据仓库分层架构

4.1. 分层架构的优势

4.1.1. 清晰的数据结构

  每层数据都有各自的作用域和职责，在使用表的时候更方便定位和理解。

4.1.2. 减少重复开发

  规范数据分层，开发一层公用的中间层数据，减少重复计算流转数据。

4.1.3. 统一数据出口

  通过数据分层，提供统一的数据出口，保证对外输出数据口径一致。

4.1.4. 简化问题

  通过数据分层，将复杂的业务简单化，将复杂的业务拆解为多层数据，每层数据负责解决特定的问题。

4.2. 分层思想

数据仓库-分层架构

4.2.1. ODS(Operational Data Store)

  ODS层，操作数据层，也叫贴源层，本层直接存放从业务系统抽取过来的数据。这些数据从结构上和数据上与业务系统保持一致，降低了数据抽取的复杂性，本层数据大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。一般来讲，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据即可。

4.2.2. DW(Data Warehouse)

  DW层，数据仓库层，是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，本层将从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型，每一个主题对应一个宏观的分析领域，数据仓库层排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。DW层又细分为 DWD（Data Warehouse Detail）层、DWM（Data Warehouse Middle）层和DWS（Data Warehouse Service）层。

4.2.3. DWD(Data Warehouse Detail)

  DWD,数据明细层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证，在ODS的基础上对数据进行加工处理，提供更干净的数据。同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时，就可以退化维度，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。例如：订单id,这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们一般在进行数据分析时订单id又非常重要，所以我们将订单id冗余在事实表中，这种维度就是退化维度。

4.2.4. DWM(Data Warehouse Middle)

  DWM,数据中间层,是会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工处理数据。简单来说，就是对通用的维度进行聚合操作，算出相应的统计指标，方便复用。

4.2.5. DWS(Data Warehouse Service)

  DWS,数据服务层数据表会相对比较少，大多都是宽表(一张表会涵盖比较多的业务内容，表中的字段较多)。按照主题划分，如订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
在实际业务处理中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接成一张DWS的宽表。由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数据在放在DWS也没有问题。

4.2.6. DM(Data Mart)

  DM层,数据集市层，也可以称为数据应用层，基于DW上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的报表数据。主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在 ES、PostgreSql、Redis等系统中供线上系统使用，也可能会存在 Hive 或者 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用。比如我们经常说的报表数据，一般就放在这里。