数仓开发 mapping

数仓开发中的mapping是指将源系统中的数据映射到数仓中的数据模型的过程。这个过程包括数据抽取、转换和加载。

首先，需要进行数据抽取，从源系统中提取需要的数据。这可以通过使用ETL（Extract, Transform, Load）工具或编写自定义的抽取脚本来完成。

接下来，进行数据转换，将抽取的数据进行清洗、整合和转换。这包括数据过滤、去重、格式转换等操作，以确保数据的质量和一致性。

最后，将转换后的数据加载到数仓中的数据模型中。这通常涉及到目标表的创建和数据插入操作，以及建立合适的索引和约束等。

在mapping过程中，还需要考虑数据模型的设计和优化，以满足业务需求和查询性能要求。此外，还需要进行数据映射规则的定义和维护，确保数据从源系统到数仓的正确性和完整性。

总之，mapping是数仓开发中非常重要的一环，它关系到数仓中数据的准确性、一致性和可用性。正确进行mapping可以提高数据质量，并为后续的数据分析和报表提供可靠的基础。

相关问题

数仓 mapping 文档模板

数仓 mapping 文档是用于记录数据仓库中数据源与目标数据模型之间的映射关系的文档。它是数据仓库开发过程中的重要参考文档，用于指导 ETL（抽取、转换、加载）开发人员进行数据抽取和加载操作。

数仓 mapping 文档模板通常包括以下几个部分：

1. 数据源描述：对数据源的详细描述，包括数据源名称、数据源类型、数据源结构等。

2. 目标数据模型描述：对目标数据模型的详细描述，包括目标表名称、表结构、字段含义等。

3. 字段映射关系：列出每个源字段与目标字段之间的映射关系，包括字段名称、数据类型、转换规则等。例如，源字段A映射到目标字段X，源字段B映射到目标字段Y，以此类推。

4. 转换规则描述：对数据转换规则的详细描述，包括数据合并、数据清洗、数据计算等操作。例如，将源字段A和源字段B合并为目标字段X，对目标字段Y进行数据清洗操作等。

5. 常见问题与解决方法：记录在实际开发过程中遇到的常见问题和解决方法，供开发人员参考和解决类似问题。

数仓 mapping 文档模板的编写需要结合具体项目的需求和实际情况，可以根据实际需要进行调整和扩展。同时，编写文档时应该清晰、准确地描述源数据与目标数据之间的映射关系，以便开发人员能够快速理解和操作。

数仓建模—id mapping(上)

数仓建模中的id mapping，是指将数据源中的不同标识或编码，映射成数仓中的唯一标识，以便于数据整合和分析。

在实际应用中，我们常常会遇到数据源中的标识代码，有可能是一个或多个字段的组合，或者是别名等等。而在数仓建模中，我们需要对这些代码进行整合，统一成一个唯一标识来方便后续的数据分析。

这个过程中，需要考虑到多个因素，包括数据的业务含义、数据源的变化以及不同数据源之间的映射关系等。我们通常会根据不同的业务需求和数据源的特点，采用不同的id mapping策略。

常见的id mapping策略包括：

1.使用自然键：这种策略直接将数据源中的一个或多个字段作为数仓中的唯一标识，通常是一些固定的编码或标识字段。

2.使用代理键：这种策略是在数仓中新建一个唯一标识字段，通过自增数值等方式，为每条数据记录分配一个唯一的标识。

3.使用复合键：这种策略将多个字段的组合作为数仓中的唯一标识，通常是为了解决自然键冲突或数据源变化等问题。

在进行id mapping时，我们需要保证数仓中的唯一标识能够满足不同业务需求的要求，同时也需要保证数据的精确性和一致性。因此，id mapping是数仓建模中非常重要的一个环节，需要仔细设计和实现。