支付宝数据仓库模型设计与架构原则

"阿里数据仓库模型设计主要涵盖了阿里巴巴集团旗下支付宝的数据仓库层次设计、逻辑数据模型设计方法以及相关的设计规范。该设计旨在应对类金融交易、类电子商务等多种复杂业务场景，通过构建高内聚、松耦合的数据组织，实现数据仓库的稳定性和扩展性。" 在数据建模过程中，数据仓库的构造方法至关重要。对于支付宝这样的业务系统，其特点包括类金融交易（如充值、提现和账务管理）和类电子商务活动（如购物交易和实际交易），并且系统众多且类型多样，导致系统间依赖关系复杂。面对这样的情况，数据仓库的架构原则需要兼顾底层业务数据驱动和业务需求驱动，确保数据分析的便利性，同时减少底层业务变动对模型的影响。 支付宝数据仓库采用五层架构，包括ODS（Operational Data Store，数据准备层）、DWD（Data Warehouse Detail，数据明细层）、DW(B/S)（Data Warehouse Business/Subject，数据汇总层）、DM（Data Mart，数据集市层）和ST（Data Application，数据应用层）。这一架构旨在通过逐层处理和聚合，将复杂的业务数据转化为可供分析的简洁形式，同时降低不同系统间的耦合度，使得数据从业务角度可分割，便于数据团队的管理和扩展。 在设计维度建模时，支付宝借鉴了OMG的CWM（Common Warehouse Metamodel）模型，以及IBM的FSDM（Financial Services Data Model）和NCRTeradata的金融服务逻辑数据模型（FS-LDM），同时考虑了新巴塞尔资本协议的要求，以提供至少五年的历史数据。这样的设计保证了数据模型的规范性和适用性，能够适应金融行业不断变化的监管要求和业务需求。 在物理模型设计阶段，PDM（Physical Data Model）方法被用来优化数据存储和查询效率，确保在满足业务需求的同时，降低底层数据库的复杂性。通过ODS层，原始业务数据被清洗和预处理，然后在DWD层进行详细记录，接着在DW(B/S)层进行初步汇总，进一步在DM层根据特定业务需求形成数据集市，最后在ST层提供给各类应用使用。 总结来说，阿里数据仓库模型设计是一个综合考虑业务需求、系统复杂性和未来扩展性的过程，它利用五层模型架构，结合多种行业标准和最佳实践，创建了一个高效、稳定且易于扩展的数据仓库体系，以支持支付宝及其关联企业的数据分析和决策支持。