细谈数据仓库

01 前言

在了解数据仓库前，先贴上一张数据仓库的流程图，本文会逐步讲解下图的各个组件。

1.1 数据仓库流程图

1.2 数据仓库系统图

以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图（此图来自：https://www.zhihu.com/question/20623931）:

02 为何需要数据仓库？

在我们的日常开发中，很多时候一个业务可能涉及多张表，举个例子：

比如我们做了一个图书管理系统，有以下几张表：

如果我们要同时查询 “书名”、“价格”、“作者”并整理成一条数据返回，这个时候，我们需要用到了联表查询，但是随着业务的庞大，数据量暴增，联表查询的效率会快速下降，那么有什么解决方案吗？这个时候就有了“数据仓库”了！

我们可以把这些几张表的数据根据我们的定义的规则（模型）整合成一条数据存入我们的数据仓库。

传统的 ETL 工作就是把业务数据库中提取、加工、来导入分析性的数据库（数据仓库）。

03 数据仓库概述

3.1 定义

引用：“数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。”

定义：数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、且随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

特点：：

• 面向主题：指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关，比如我们可以定义模型自动生成表；
• 相对稳定：数据一旦进入数据仓库，就不能再被改变了，当在操作型系统中把数据改变后，再进入数据仓库就会产生新的记录。这样数据仓库就保留了数据变化的轨迹；
• 集成：数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合（ETL）之后才能进入数据仓库；
• 随时间变化：数据仓库要体现出数据随时间变化的情况，并且可以反映在过去某一个时间点上数据是什么样子的，也就是随时间变化的含义。而传统的操作型系统，只能保存当前数据，体现当前的情况；
• 支持管理决策：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点（如：开始应用数据仓库的时点）到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3.2 数据仓库与传统数据库对比

下面我整理了 传统数据库（DB） 与 数据仓库（DW ） 的对比表格：

04 数据目录

A data catalog is a metadata management tool designed to help organizations find and manage large amounts of data – including tables, files and databases – stored in their ERP, human resources, finance and e-commerce systems as well as other sources like social media feeds. - https://searchdatamanagement.techtarget.com

如果有很多不同的组需要共享同一个Datawarehouse，那么他们的脚本可能会相互影响，那么这个时候就用到了数据目录(Data Catalog)的概念。

数据目录：通过数据目录储存元数据，然后发布出去让不同组的数据仓库都可以同步这个数据。这样，每个不同组的数据仓库都拿到了同样的Denormalized数据，但是却相互独立开了。如下图（摘自知乎：https://www.zhihu.com/question/20623931）：

数据目录（分区）有如下好处：

1. 数据装载
2. 数据访问
3. 数据存档
4. 数据删除
5. 数据监控
6. 数据存储

05 数据仓库分层

下面来了解一下数仓的一些概念ODS,DM,DWD,DWS,DIM，附上一张自己整理的图：

5.1 ODS层

数据从源表拉过来，进行etl（比如`mysql 映射到hive，那么到了hive里面就是ods层），但是，这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如：

• 去噪：例如有一条数据中人的年龄是 1000 岁，这种属于异常数据，就需要提前做一些处理
• 去重：例如在个人资料表中，同一 ID 却有两条重复数据，在接入的时候需要做一步去重
• 字段命名规范
• 。。。。。。

5.2 DW数据仓库层

DW就是数据仓库层，我们从ODS层获取数据，然后写入DW，在写入DW之前，需要按照主题建立各种数据模型，因此DW可以细分为：

• 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）
• 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）
• 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）或 DM（Data Market数据集市）

5.2.1 STAGE临时缓冲层

概念：STAGE 层就类似于一个临时缓存区，屏蔽对业务系统的干扰，一般与业务系统保持一致，一般都会有数据老化机制，不用长期保存，不对外开放数据。

5.2.1 DWD数据明细层

DWD 概念：是数据仓库的细节数据层，是对stage层数据进行沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进行集中，明细层跟stage层的粒度一致，属于分析的公共资源（部分数据直接来自kafka，部分数据为接口层数据与历史数据合成）；

5.2.2 DWM数据中间层

概念：轻度汇总层数据仓库中DWD层和DWS层之间的一个过渡层次，是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计(可以把复杂的清洗，处理包含，如根据PV日志生成的会话数据)。

轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同：

• DWD的数据来源于生产型系统，并未满意一些不可预见的需求而进行沉淀;
• 轻度综合层则面向分析型应用进行细粒度的统计和沉淀

5.2.3 DWS数据服务层

概念：又称数据集市DM或宽表。按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。

5.2.4 DIM公共层

概念：DIM层是数据仓库数据中，各层公用的维度数据，比如：省市县数据。

5.3 APP数据产品层

概念：应用层（数据产品层）是根据业务需要，由前面三层数据统计而出的结果，可以直接提供查询展现，或导入至Mysql、ES中使用，如我们经常说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里。

06 ETL调度系统

6.1 ETL概述

对接入数据仓库的数据进行清洗、数据仓库各层间数据流转都需要大量的程序任务来操作，这些任务一般都是定时的，并且之间都是有前后依赖关系的，为了能保证任务的有序执行，就需要一个ETL调度系统来管理。

6.2 ETL工具选型

辛苦整理，有需要的童鞋直接私聊

07 元数据管理

元数据概念：

• 描述数据的数据叫做元数据；
• 元数据信息一般包括表名、表描述信息、所在数据库、表结构、存储位置等基本信息；
• 元数据还有表之间的血缘关系信息、每天的增量信息、表结构修改记录信息等等。

数据仓库中有大量的表，元数据管理的意思就是用来收集、存储、查询数据仓库中元数据，这为数据使用方提供了极大的便利。

08 OLAP（联机分析处理）

数据库与数据仓库的区别实际就是OLTP与OLAP的区别。

OLTP：操作型处理，叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段，主要用于操作型处理。

OLAP ：分析型处理，叫联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策（例如：智库，风控平台，BI平台），从决策中减少智商税。

它们两者间的不同点：

OLAP主流开源引擎有：Hive、Sparksql、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse 等，由于不是本文的重点，大家可以去看《各个OLAP 引擎详细对比介绍》

09 文末

本文主要参考了以下的文献并结合自己的理解写出来的：

• 《数据仓库架构设计的一点概念》
• 《[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念》
• 《数据库与数据仓库的本质区别是什么？》
• 《各个OLAP 引擎详细对比介绍》