【入门精讲】数据仓库原理&实战
2021-09-13 20:55 cascle 阅读(410) 评论(0) 编辑 收藏 举报一.诞生背景
业务历史低频使用数据太多，产生不必要负载
各个数据系统分离存储，数据不一致，权限分配过多，资源浪费
数据分析需求
总结就是数据积存、数据分析这两个需求
二.概述
面向主题、集成、非易失且随时间变化
OLAP，冗余反范式
三.数据仓库实现
传统:MPP集群。扩展性和热点问题无法解决
大数据数仓：把SQL转为计算引擎任务。移动计算而非移动数据
四.MPP与分布式架构
MPP：CAP
分布式架构：PAC
MPP+分布式架构：常用于流式处理
五.架构
架构图
ETL流程：数据清洗（主要是非结构化、半结构化）、标准化
数据积存
ODS：数据非易失性，不准随意修改。目的是为了保存历史数据，源数据可能会被删掉
数据分析
DWD：清洗、标准化，统一编码，统一规范。数据满足三范式。注重数据分析
DWS：按照主题进行汇总、聚合，一般是宽表，进行了join有冗余。还有数据建模也在这一层。注重数据分析
ADS：DWS进行算子运算后得到的结果层。注重数据查询速度，也叫数据集市层
六.ETL
Kafka，Flume，Logstash等工具可以动态监控
七.ODS
与原始数据一致，但是可以加字段，比如时间戳，源头，更新方式等
增量导入一般是外连接+全覆盖
八.DWD
ods的数据进行清洗、标准化、维度退化(退维就是取消外键，一些可枚举值不需要建立维度表，比如城市，搞一个城市表再把城市id放在事实表里，直接把城市名放在事实表里即可）
维度退化：把维度表里的数据冗余加载到主表里，避免后续join操作。增加了主表的维度（列）
还符合三范式规范
使用join生成新表完成退维
九.DWS
按照主题进行汇总，注重数据聚合、复杂查询、处理性能更优的数据仓库模型，比如维度模型。最终形成一个违背3nf的宽表。里面的数据基础group by聚合统计
十.ADS
不涉及分析、计算，只为快速出结果。通过计算得到ads表，存放数据产品个性化的统计指标数据
数据表不存在数仓中，一般在MySQL、ClickHouse这样的传统数据关系型库里
十一.建模方法
基本概念：OLTP，OLAP
OLTP：随机读写，减少冗余，ER模型尽量拆分数据表
OLAP：注重数据整合
ROLAP：面向DWS层
维度表：星型模型、雪花模型、星座模型
星型模型：
雪花模型：
星座模型：
宽表： 维度模型衍生，事实字段、维度字段一起存在
MOLAP：CUBE模型，预计算，失去了灵活性。以多维数组的形式存在。面向ADS层
多维分析：钻取、切片、切块、旋转
钻取：
切片切块：
旋转：
十二.表分类
事实表
维度表
事物事实表
周期快照事实表
累积事实快照表：比较随机，意味着高概率修改
三种方案解决：
拉链表：
十三.ETL同步策略
十四.任务调度
十五.
十六.
十七.
十八.
十九.
二十.
二十一.
二十二.
二十三.
二十四.
二十五.
