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维度建模详解:解决数仓难题与优化分析性能
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更新于2024-06-26
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"本文深入探讨了数据仓库建模中的关键环节——维度建模。首先,文章明确了数据仓库的核心目标,即通过ETL(提取、转换、加载)过程和分层结构,创建一个清晰、易用的展现层,服务于数据分析和决策支持。数仓设计需要遵循一系列原则,如数据驱动、业务需求导向,以及数据的简化、集成和稳定性,以最小化底层变动对模型的影响。 数仓设计通常涉及两种主流建模方法:ER模型和维度模型。ER模型适合于OLTP数据库,强调数据整合,但在数据仓库中可能不那么直接支持分析,因为它需要详尽的业务流程梳理,耗时且对人员技能要求较高。相比之下,维度建模专为分析场景设计,其优点在于快速响应、易于理解和扩展,特别是对于大数据环境,它更灵活,更适合于数据仓库和OLAP(在线分析处理)引擎。 在实际操作中,维度建模可以帮助解决数据ETL的问题,以及如何有效地整合来自各种来源的异构数据。文章指出,在开始维度建模前,理解数据仓库和BI(商业智能)的基本目标至关重要,这包括识别常见的痛点,如海量数据管理、数据集成的难题,以及如何构建符合分析需求的主题模型。 文章进一步通过详细的案例分析,展示了如何应用维度建模方法,包括如何定义维度、事实表、事实与维度的关系,以及如何处理宽表的误区。此外,还探讨了数仓分层中的常见误区,提醒读者注意维度建模的潜在缺点,并提供了如何优化数据模型,确保访问性能、数据质量和扩展性的策略。 这篇通俗易懂的文章为读者提供了全面的维度建模指南,涵盖了从理论原理到实践技巧,旨在帮助读者理解和构建高效、灵活的数据仓库,解决实际业务中的数据挑战。"
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数 仓 的 核 心 是 解 决 ETL 任 务 及 工 作 流 的 组 织 、 数 据 的 流 向 、
读 写 权 限 的 控 制 、不 同 需 求 的 满 足 等 各 类 问 题 ,并 提 供 给 分 析 人
员 一 个 清 晰 可 用 的 展 现 层 , 方 便 快 速 的 业 务 支 撑 。
3. 特 征
1. 集 成 ( 面 向 主 题 )
数 据 是 分 散 的 ,由 于 事 务 处 理 应 用 分 散 、 蜘 蛛 网 问 题 、 数 据 不 一
致 问 题 、外 部 数 据 和 非 结 构 化 数 据 。数 据 仓 库 中 的 数 据 是 为 分 析
服 务 的 ,而 分 析 需 要 多 种 广 泛 的 不 同 数 据 源 以 便 进 行 比 较 、鉴 别 ,
因 此 数 据 仓 库 中 的 数 据 必 须 从 多 个 数 据 源 中 获 取 ,这 些 数 据 源 包
括 多 种 类 型 数 据 库 以 及 文 件 系 统 等 ,它 们 通 过 数 据 集 成 而 形 成 数
据 仓 库 中 的 数 据 。
这 块 的 集 成 主 要 集 中 在 数 据 源 大 量 的 数 据 预 处 理 工 作 ( ETL ) ,
通 常 的 模 型 方 式 是 通 过 E-R 模 型 进 行 数 据 整 合 。 目 的 将 各 个 系
统 中 的 数 据 以 整 个 企 业 角 度 按 主 题 进 行 相 似 性 组 合 和 合 并 ,并 进
行 一 致 性 处 理 ,为 数 据 分 析 决 策 服 务 ,但 是 并 不 能 直 接 用 于 分 析
决 策 。
特 点 :
一 般 是 公 司 总 栈 层 面 的 整 合 ,所 以 需 要 全 面 了 解 企 业 业 务 和 数 据;
实 施 周 期 非 常 长 ,需 要 整 合 全 部 的 数 据 ,并 在 企 业 业 务 角 度 对 数
据 进 行 相 似 性 组 合 和 合 并 , 并 进 行 一 致 性 处 理;对 建 模 人 员 的 能
力 要 求 非 常 高 ;
2. 相 对 稳 定 ( 非 易 失 )
数 据 仓 库 中 的 数 据 是 经 过 抽 取 而 形 成 的 分 析 型 数 据 ,不 具 有 原 始
性 , 主 要 供 企 业 决 策 分 析 之 用 , 执 行 的 主 要 是 ‘查 询 ’操 作 , 一 般
情 况 下 不 执 行 ‘更 新 ’操 作 。 同 时 , 一 个 稳 定 的 数 据 环 境 也 有 利 于
数 据 分 析 操 作 和 决 策 的 制 订 。
但 这 也 不 等 于 数 据 仓 库 中 的 数 据 不 需 要 ‘更 新 ’操 作 。 一 般 来 说 会
建 立 数 仓 模 型 一 些 数 据 的 生 命 周 期 管 理 ,依 据 数 仓 数 据 的 重 要 程
度 、 数 据 调 用 情 况 等 等 指 标 , 对 已 有 的 数 据 进 行 规 范 化 管 理 。
3. 反 映 历 史 变 化 ( 全 量 或 者 增 量 变 更 )
数 据 仓 库 中 的 数 据 必 须 以 一 定 时 间 段 为 单 位 进 行 统 一 更 新 ,因 为
数 仓 数 据 是 支 撑 公 司 层 面 业 务 数 据 从 开 始 到 发 展 过 程 中 的 所 有
数 据 变 化 ,所 以 需 要 进 行 数 据 全 量 存 储 ,并 记 录 历 史 变 化 的 过 程 ,
方 便 业 务 数 据 能 够 溯 源 。
合 并 全 量 数 据 的 方 式 有 三 种 , 分 别 为 全 量 更 新 、 增 量 变 更 及 增 量
流 水 。
全 量 更 新 , 数 据 抽 取 时 把 源 系 统 表 的 数 据 全 量 抽 取 过 来 , 这 个 一
般 是 每 天 建 立 一 个 时 间 分 区 ,保 留 全 量 的 数 据 ,不 过 缺 点 很 明 显
就 是 太 占 存 储 空 间 。
增 量 变 更 及 增 量 流 水 , 数 据 抽 取 时 把 源 系 统 表 内 变 化 的 数 据 抽 取
过 来 。 两 者 区 别 是 , 增 量 变 更 的 数 据 除 了 包 含 新 增 数 据 外 , 还 包
含 对 历 史 数 据 有 变 更 的 数 据 , 而 增 量 流 水 的 数 据 只 包 含 新 增 数
据 。
增 量 流 水 的 数 据 处 理 方 法 相 对 简 单 ,直 接 把 增 量 数 据 入 库 到 表 内
即 可 。增 量 变 更 的 数 据 一 般 采 用 拉 链 模 型 来 处 理 ,这 样 既 保 证 可
以 查 询 到 任 意 时 刻 的 历 史 全 量 快 照 , 也 可 以 减 少 数 仓 的 存 储 空
间 。
然 而 , 拉 链 模 型 有 两 个 明 显 的 缺 陷 , 一 个 是 当 发 现 拉 链 表 内 某 一
扣 环 的 数 据 异 常 时 ,拉 链 表 应 如 何 恢 复 准 确 性 与 完 整 性 ,另 一 个
是 随 着 数 据 不 断 增 加 ,拉 链 表 会 越 来 越 大 ,每 日 拉 链 操 作 的 效 率
会 越 来 越 低 。
所 以 在 拉 链 和 全 量 更 新 的 时 候 ,是 根 据 业 务 表 的 具 体 情 况 来 进 行
选 择 的 。一 般 来 说 ,数 据 量 很 大 ,但 是 每 天 更 新 的 占 的 比 重 很 少 ,
才 会 选 择 拉 链 的 模 式 。
数 仓 建 设 解 决 的 痛 点 :
1.
使 用 门 槛 高 : 数 据 工 作 是 一 个 专 业 性 特 别 强 的 一 个 工 作 , 对 于 人
员 的 要 求 比 较 高 。在 一 些 数 据 的 工 作 当 中 需 要 人 员 有 专 业 的 数 据
基 础 能 力 ,这 样 就 导 致 了 数 据 人 力 的 缺 失 ,可 能 会 影 响 业 务 的 数
据 支 持 力 度 ;
2.
3.
口 径 不 一 致 : 在 使 用 数 据 过 程 当 中 , 口 径 不 一 致 是 特 别 常 见 的 一
种 问 题 ,这 种 问 题 可 能 会 导 致 一 种 数 据 使 用 和 分 析 的 差 异 ,而 且
会 降 低 业 务 的 数 据 分 析 效 率 , 最 终 对 业 务 决 策 造 成 严 重 影 响 ;
4.
5.
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jane9872
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