数据仓库建模理论及实践-从0到1

最新推荐文章于 2024-07-24 12:24:03 发布

OhTango

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分类专栏：数据仓库建模文章标签：数据仓库大数据数据分析数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OhTango/article/details/129675764

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文章详细阐述了数据仓库的核心概念，包括数据仓库的架构、建模方法论，重点介绍了ER模型和维度建模，如事务事实表、快照事实表、累计快照事实表和无事实的事实表。同时，讨论了维度表的设计，包括其重要性、步骤和要求。此外，文章还提到了数据仓库的设计与实施过程，包括数据调研、数仓分层和建模设计的指导方针。

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1.数据仓库的概念

数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。

目前大数据平台的架构有以下三种架构:

① 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）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。

② 数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。

③ 湖仓一体(Data LakeHouse): 为企业提供一个统一的、可共享的数据底座，避免传统的数据湖、数据仓库之间的数据移动，将原始数据、加工清洗数据、模型化数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型业务。

1.1数据仓库的核心架构

1.2 数据仓库建模的意义

如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。

高性能：良好的数据模型能够帮助我们快速查询所需要的数据。

低成本：良好的数据模型能减少重复计算，实现计算结果的复用，降低计算成本。

高效率：良好的数据模型能极大的改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。

高质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的混乱，减少计算错误的可能性。

1.2 数据仓库建模方法论

1.2.1 ER模型

数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型来描述企业业务，并用规范化的方式表示出来，在范式理论上符合3NF。

1）实体关系模型

实体关系模型将复杂的数据抽象为两个概念——实体和关系。实体表示一个对象，例如学生、班级，关系是指两个实体之间的关系，例如学生和班级之间的从属关系。

2）数据库规范化

数据库规范化是使用一系列范式设计数据库（通常是关系型数据库）的过程，其目的是减少数据冗余，增强数据的一致性。

这一系列范式就是指在设计关系型数据库时，需要遵从的不同的规范。关系型数据库的范式一共有六种，分别是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF）。遵循的范式级别越高，数据冗余性就越低。

3）三范式

省略………………

下图为一个采用Bill Inmon倡导的建模方法构建的模型，从图中可以看出，较为松散、零碎，物理表数量多。

这种建模方法的出发点是整合数据，其目的是将整个企业的数据进行组合和合并，并进行规范处理，减少数据冗余性，保证数据的一致性。这种模型并不适合直接用于分析统计。

1.2.2 维度模型

数据仓库领域的令一位大师——Ralph Kimball倡导的建模方法为维度建模。维度模型将复杂的业务通过事实和维度两个概念进行呈现。事实通常对应业务过程，而维度通常对应业务过程发生时所处的环境。

注：业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，例如电商交易中的下单，取消订单，付款，退单等，都是业务过程。

下图为一个典型的维度模型，其中位于中心的SalesOrder为事实表，其中保存的是下单这个业务过程的所有记录。位于周围每张表都是维度表，包括Date（日期），Customer（顾客），Product（产品），Location（地区）等，这些维度表就组成了每个订单发生时所处的环境，即何人、何时、在何地下单了何种产品。从图中可以看出，模型相对清晰、简洁。