【概念】数据仓库和数仓建模

数据仓库

数仓主要特征

• 面向主题：每个需求和表都属于一个主题，可以用主题来对数仓的表分门别类
• 集成性：将异构数据源，比如MySQL和服务器埋点日志，统一转换成结构化的hive表数据存储到ODS层
• 非易失性：对历史的所有数据的存储需要稳定性，使用非易失的介质（HDFS）来保存
• 时变性：数据会增量增加，数据分析的需求可能会发生变化，分析的过程也会发生调整

区别

数据库和数据仓库的区别

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

• 操作型处理，也叫联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing，），也可以称面向交易的处理系统。
• 主要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
• 特点是低延迟

数据仓库主要用于分析型处理

• 分析型处理，也叫联机分析处理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
• 主要是查询操作
• 特点是高延迟

数据仓库和数据集市的区别

数据仓库：体量和概念范围更【广】，是面向整个公司的，比如整个保险公司的表都是数据仓库的，数据颗粒度更【细】。

数据集市：是数据仓库的【子集】，比如按部门，有理赔数据集市，核保集市。。也可以理解为按不同【主题】的集市，一般有维度退化和汇总。

数仓的分层架构

分为三层：
① ODS源数据层（采集源数据）
② DW数据仓库层（数据清洗与数据分析）
③ DA数据应用层（把分析结果对接外部应用）

数仓建模

数据仓库建模有2种方式：三范式建模和维度建模

三范式

• 第一范式，1NF，【原子】性，字段不可分;
• 第二范式，2NF，【唯一】性， 有主键，非主键字段依赖主键;一个表只说明一个事物;
• 第三范式，3NF，非主键字段之间【不能】相互依赖;
• 对于三范式来说，尽量一个表只侧重一个对象的属性，尽量不要有冗余的信息

维度建模

• 允许一定的字段信息冗余，避免了再join，以【空间】换【时间】
• 宽表的数据可以复用，避免多次的join

维度和指标

指标

是衡量事务发展的标准，如价格，销量等；
指标可以求和、求平均值等计算

指标又可以细分为绝对数值和相对数值

• 绝对数值反映具体的大小和多少，如价格、销量、分数等；
• 相对数值反映一定的程度，如及格率、购买率、涨幅等

维度

指事务的特征，如颜色、区域、时间等

维度又可以细分为定性维度和定量维度

• 定性维度：字符类型的特征，比如区域维度包括全国各省份；
• 定量维度：数值类型的特征，如价格区间、销量区间等，如价格区间维度分为0–100、100-1000两个区间，可以按价格区间维度来对指标进行分析

分层与分级

• 时间维度
  • 一个层次的4个级别：年、月、日、小时
• 地区维度
  • 从行政层次3个级别：省、市、县

上卷和下钻

• 自下而上粒度变粗，为上卷
• 自上而下粒度变细，为下钻

维度建模

维度建模四步走

1. 选择业务过程
2. 声明粒度
3. 确认维度
4. 确认事实

维度建模_事实表

事实表可以分为3类：交易事实表、周期快照事实表、累积快照事实表、无事实事实表

• 【交易】事实表，一般会同步到数仓中的ODS层或DWD层
• 【周期快照】事实表，就是对【交易】事实表进行上卷。
• 【周期快照】事实表在新零售数仓中对应DWS和DM层。

维度建模_维度表

维度表可以分为两类：高基数维度数据和低基数维度数据

• 【高基数】维度数据：一般是用户资料表，商品资料表类似的资料表，数据量可能是千万级或上亿级
• 【低基数】维度数据：一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，或者日期维度，地理维度，数据量可能只有个位数或者几千条。