数据仓库（Data WareHouse）

╰+攻爆jí腚メ 2023-09-26 19:37 114阅读 0赞

## 一、数仓及其维度 ##

### 1、什么是数仓？ ###

数据仓储，简称数仓（Data WareHouse）。从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数量来说，数据仓库要比数据库更庞大。

数仓主要是为企业制定决策，提供数据支持的。当业务简单，可以用数据库来存储，分析，制表。但当数据量几何式增长，需要跨机器整合时，数仓就非常必要了。

### 2、数仓的特点 ###

#### （1）集成性 ####

数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一些列抽取、清洗、转换的过程。

#### （2）稳定性 ####

数仓中保存的数据时历史记录，不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。

#### （3）动态性 ####

数仓的数据会随时建变化而定期更新，这里的定期更新不是指修改数据，一般是将业务系统发送变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。不可更新是针对应用而言，即用户分析处理时不更新数据。

#### （4）主题性 ####

传统数据库对应的业务不同，数仓需要根据需求，将不同数据源的数据进行整合，即数据一般都是围绕某一业务主题进行建模。例如“贷款”主题、“存款”主题等。

#### （5）扩展性 ####

之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

### 3、数仓的数据哪里来的 ###

#### （1）业务数据 ####

就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。

#### （2）用户行为数据 ####

用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户段产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据通常存储在日志文件中。

#### （3）爬虫数据 ####

通常是通过技术手段获取其他公司网站的数据。

### 4、什么是数仓的维度，为何要分层（分层的问题） ###

（1）减少重复开发，在数据开发过程中可以产生中间层，将公共逻辑下沉，减少重复计算；

（2）清晰数据结构，每个分层分工明确，方便开发人员理解；

（3）方便定位问题，通过分层了解数据血缘关系，在出问题的时候通过回溯定位问题。

（4）简单化复杂问题，，和分治法思想类似，分而治之，将复杂的问题简单化，还能解耦

### 5、数仓的维度建模和关系型建模的区别？ ###

数仓的关系型建模严格遵守三范式理论（第一范式：属性不可分割，第二范式：不能有部分函数型依赖，第三范式：不能有传递性函数依赖），数据冗余度低，但在大数据的场景下，查询效率低。

维度模型相对清晰、简洁。以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来，表结构简单，故查询简单，查询效率较高。

## 二、典型维度建模 ##

### 1、一般分几层？ ###

不同的企业不同的业务类型服务不同的用户，没有定论说分3、4层还是5层，只有最合适的分层。一般的数仓包含：离线数仓、准实时、实时数仓；我们这里是采用T+1离线数仓，分为五层架构。

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### 2、典型分层及其大致介绍（简单理解和总结） ###

（1）ODS（Operation Data Store）

原始数据，此层保存最原始数据，并且备份，备份可以压缩。

（2）DWD（Data Warehouse Detail）

数据清洗，脱敏，维度退化。

（3）DWS（Data Warehouse Summary）

DWS层就是关于各个主题的加工和使用，是宽表聚合值。

（4）DWT（Data Waterhouse Topic）

和DWS相同，不过DWS层单位是日，而DWT是对截止到当日、或者近7日、近30日的汇总。

（5）ADS（Application Data Store）

ADS层是面向业务定制的应用数据层。

## 三、每层具体介绍 ##

#### 1、ODS ####

ODS主要完成

（1）保持数据原貌不做任何修改，保留历史数据，存储起到备份数据的作用；

（2）数据一般采用lzo、Snappy、parquet等压缩格式；

（3）创建分区表，防止后续的全表扫描，减少集群资源访问数仓的压力，一般按天存储在数仓中。

数据来源

（1）前端埋点日志信息

有Kafka和flume采集到HDFS上；前端埋点日志以JSON格式形式存在，又分为两部分：启动日志和事件日志。

（2）业务系统数据

有mysql数据库数据通过sqoop这种数据同步工具，采集到HDFS上。

#### 2、DWD ####

DWD层是对事实表的处理，代表的是业务的最小粒度层。任何数据的记录都可以从这一层获取，为后续的DWS和DWT层层做准备。还有对日志行为进行解析，以及对业务数据采用维度模型的方式重新建模（维度退化）。

DWD主要完成：

1、数据清洗

（1）空值去除

（2）过滤核心字段无意义的数据，比如订单表中订单id为null，支付表中支付id为空。

（3）将用户行为宽表和业务表进行数据一致性处理。

清洗的手段包括Sql、mr、rdd、kettlt、Python等等。清洗掉数据不能太多也不能很少。合理范围：1万条数据清洗掉1条。

2、脱敏

对手机号、身份证号等敏感数据脱敏

3、维度退化

对业务数据传过来的表进行维度退化和降维。（商品一级二级三级、省市县、年月日

4、压缩

LZO，列式存储parquet

#### 3、DWS ####

DWS层就是关于各个主题的加工和使用，这层是宽表聚合值，是各个事实表的聚合值。这里做轻度的汇总会让以后的计算更加高效，如：统计各个主题对象计算7天、30天、90天的行为，应对特殊需求（例如，购买行为，统计商品复购率）会快很多，不必走ODS层反复拿数据做加工。

这层会把每个用户单日的行为聚合起来组成一张多列宽表，以便之后关联用户维度信息后进行，不同角度的统计分析。

涉及的主题包括：访客主题、用户主题、商品主题、优惠券主题、活动主题、地区主题等

#### 4、DWT ####

这层涉及的主题和DWS层一样包括：访客主题、用户主题、商品主题、优惠券主题、活动主题、地区主题等。只不过DWS层的粒度是对当日用户汇总信息，而DWT层是对截止到当日、或者近7日、近30日等的汇总信息。

以用户主题这个来举例：

\*DWS层：用户主题层是记录某一个用户在某一天的汇总行为。

\*DWT层：用户主题层是记录某一个用户介质在当日的汇总行为。

#### 5、ADS ####

ADS层数据是专门给业务使用的数据层，这层是面向业务定制的应用数据层。

ADS主要完成：

（1）提供为数据产品使用的结果数据、指标等。

（2）提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存在ES、MySQL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。如报表数据，或者说那种大宽表。

这个项目中ADS层也是包含有多个主题：设备主题、会员主题、商品主题、营销主题、地区主题、访客主题、用户主题、订单主题、优惠券主题等等。每个主题都包含多个指标的计算。

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