超级会员免费看
数据仓库管理：从数据核对到安全与数据库维护
在数据仓库的日常运营中，确保数据的准确性、安全性以及数据库的高效运行至关重要。下面将详细介绍数据仓库管理中的关键环节，包括数据核对、数据质量监控、安全管理以及数据库管理。
1. 数据核对
数据核对是数据仓库管理的基础，它是对数据仓库和源系统中的数据进行系统比较的过程。通过定期检查一系列预定义的汇总值和详细数据，确保数据的一致性。
-
操作步骤
：
1. 使用程序向源系统和数据仓库数据库发起 SQL 查询，获取总数。
2. 将包含源系统和数据仓库总数的报告发送给数据仓库管理员（DWA）。报告可筛选出仅存在差异的项目，如果所有值都匹配，也应发送一切正常的报告，避免 DWA 对报告生成产生疑问。
-
详细数据比较
：在比较详细数据时，可以根据业务价值和覆盖范围选择样本进行测试。例如，检查加载到仓库的最后一行事实表的度量值，或选取每个维度中最后更新的行与源系统进行比较。
-
ETL 公式注意事项
：当 ETL 使用特定公式合并多个源系统的数据时，在与源系统核对该度量时，需应用相同的公式。若 ETL 中的公式发生变化，核对过程中的公式也需更新。
数据核对流程如下：
graph LR
A[发起 SQL 查询] --> B[获取源系统和数据仓库总数]
B --> C[生成报告]
C --> D{是否有差异}
D -- 是 --> E[报告差异项目]
D -- 否 --> F[报告一切正常]
2. 数据质量监控
数据质量监控是确保数据仓库中数据质量的重要手段。它通过一系列规则和流程，识别和处理源系统中的不良数据。
-
数据质量规则处理流程
：
1. ETL 任务识别源系统中的不良数据并加载到数据仓库。
2. ETL 工作流中的数据质量规则对不良数据进行判断，根据数据是否在容忍范围内，决定采取拒绝数据、允许数据进入仓库或自动修复数据的操作。
3. 失败的数据存储在数据质量审计表中，同时记录发生时间、违反的规则和纠正状态等审计信息。
-
数据质量报告与处理
：
- 一系列数据质量报告查询审计表，获取规则违反情况、受影响的数据行和表、采取的行动、状态以及源数据的值等信息，并根据用户的职能组发送给不同用户。
- 用户审查报告，采取行动纠正源系统中的数据，也可根据情况调整数据质量规则。
数据质量规则处理流程如下：
graph LR
A[ETL 加载不良数据] --> B[数据质量规则判断]
B --> C{是否在容忍范围}
C -- 是 --> D[允许数据进入仓库]
C -- 否 --> E{是否可自动修复}
E -- 是 --> F[自动修复数据]
E -- 否 --> G[拒绝数据]
D --> H[存储正常数据]
F --> H
G --> I[存储失败数据到审计表]
3. 安全管理
数据仓库安全管理涵盖身份验证和授权，旨在确保只有授权人员能够访问数据仓库，防止数据泄露和篡改。
-
身份验证
：确认数据仓库用户的真实身份，通过与用户上级或业务信息管理（BIM）核实，确保请求访问的用户具有合法权限。同时，及时从用户列表中移除离职或调岗人员。
-
授权
：在允许用户访问数据仓库对象之前，验证其访问权限。通过安全组和安全角色进行管理，安全组是具有相同访问权限的用户集合，安全角色是具有特定任务能力的功能职位。
-
其他安全任务
：检查安全日志，包括 Windows 和 SQL Server 安全日志以及前端应用程序的日志；及时应用 SQL Server 和 Windows 安全补丁，降低系统被攻击的风险。
-
安全管理流程
：
1. 新用户填写包含个人信息、访问需求、目的、环境和访问方式等的表格。
2. 请求由用户经理或 BIM 批准。
3. DWA 根据情况将新用户添加到现有安全组或创建新的安全组，并授予访问权限。
4. 建立 HR 通知 BIM 或 DWA 员工离职的流程，以及账户定期过期和定期安全审计的机制，确保及时移除不活跃账户。
安全管理流程如下：
graph LR
A[新用户填写表格] --> B[经理或 BIM 批准]
B --> C{是否有合适安全组}
C -- 是 --> D[添加用户到现有安全组]
C -- 否 --> E[创建新安全组并添加用户]
D --> F[授予访问权限]
E --> F
G[HR 通知员工离职] --> H[移除用户权限]
I[定期安全审计] --> J[移除不活跃账户]
4. 数据库管理
数据仓库数据库管理是维护数据仓库正常运行的关键，包括确保磁盘空间、定期备份、维护和优化索引以及更新数据库统计信息等方面。
-
涉及的数据库
：在基于 SQL Server 的数据仓库系统中，涉及阶段数据库、ODS 或 NDS 数据库、DDS 数据库、分析服务数据库（立方体），还可能包括元数据数据库、数据质量数据库和存档数据库。
-
管理内容
：
-
容量维护
：确保数据库有足够的磁盘空间，使用 SAN 时要保证数据仓库有足够的空间分配。随着数据仓库规模的增长，评估是否需要增加服务器内存。
-
数据库备份
：定期安排、执行和监控备份。阶段、NDS 和 DDS 数据库适合使用简单恢复模型，ODS 数据库适合使用完整恢复模型。在每日 ETL 批处理成功运行后进行备份，同时安排异地备份。
-
数据库恢复测试
：定期恢复数据库备份，至少每三到六个月测试恢复阶段、DDS、NDS、ODS 和分析服务数据库，以确保备份的可用性。
-
索引维护
：根据索引的碎片化程度和 ETL 加载表的性能，决定是否对索引进行碎片整理或重新创建。当碎片化程度超过 15 - 25% 时，考虑维护索引。通过创建 SQL 查询对每个事实表的索引性能进行基准测试，当查询响应时间低于基准时，进行重新索引。使用
sys.dm_db_index_physical_stats
动态管理函数查看碎片化情况，并根据查询响应时间判断是否需要创建额外索引。
-
表分区维护
：添加新分区、移除旧分区并进行归档，以维护数据仓库性能。随着事实表变大，可将非分区表转换为分区表以提高查询性能。确保分区放置在正确的文件组上，以便仅备份最新分区。
数据库管理的关键操作如下表所示：
| 管理内容 | 操作要点 |
| — | — |
| 容量维护 | 确保磁盘空间，评估服务器内存需求 |
| 数据库备份 | 选择合适恢复模型，定期备份，安排异地备份 |
| 数据库恢复测试 | 定期恢复备份，确保可用性 |
| 索引维护 | 根据碎片化和性能维护、创建索引 |
| 表分区维护 | 添加、移除分区，转换表结构，优化备份 |
数据库管理流程如下：
graph LR
A[容量监控] --> B{空间是否足够}
B -- 否 --> C[增加磁盘空间或内存]
B -- 是 --> D[定期备份]
D --> E[测试恢复]
F[索引性能监控] --> G{是否需要维护}
G -- 是 --> H[整理或重建索引]
I[表分区管理] --> J[添加新分区]
I --> K[移除旧分区并归档]
通过以上全面的管理措施，可以确保数据仓库的数据质量、安全性和高效运行，为企业的决策提供可靠支持。
数据仓库管理：从数据核对到安全与数据库维护
5. 数据核对的深入分析
数据核对是保障数据仓库与源系统数据一致性的重要手段，其操作细节十分关键。在进行数据核对时，首先要明确核对的内容，包括预定义的汇总值和详细数据。对于汇总值的核对，可以通过编写 SQL 查询来获取源系统和数据仓库的总数，并将结果进行对比。以下是一个简单的 SQL 查询示例，用于获取源系统和数据仓库中某个表的记录总数：
-- 查询源系统中表的记录总数
SELECT COUNT(*) FROM source_system_table;
-- 查询数据仓库中对应表的记录总数
SELECT COUNT(*) FROM data_warehouse_table;
在核对详细数据时，选择合适的样本至关重要。可以根据业务价值和覆盖范围来挑选样本。例如，对于业务价值高的数据，可以优先进行核对；同时，要确保样本能够覆盖所有的维度和事实。以下是一个选择样本的示例：
-- 选择数据仓库中最后加载的事实表的一行记录
SELECT * FROM data_warehouse_fact_table ORDER BY load_date DESC LIMIT 1;
-- 选择每个维度中最后更新的一行记录
SELECT * FROM data_warehouse_dimension_table ORDER BY update_date DESC LIMIT 1;
6. 数据质量监控的优化策略
数据质量监控不仅仅是发现问题，更重要的是及时解决问题并优化规则。当发现数据质量问题时，需要深入分析问题的根源。常见的数据质量问题包括规则违反数量增加、分布不均匀等。以下是一些常见问题及对应的解决策略：
| 问题类型 | 表现形式 | 可能原因 | 解决策略 |
| — | — | — | — |
| 规则违反数量增加 | 某一规则的违反次数在一段时间内持续上升 | 前端应用无适当验证、规则过时、一次性事件影响 | 添加或修复前端验证、更新或调整规则、手动修正数据 |
| 分布不均匀 | 特定产品类型、商店等的规则违反率高 | 缺乏特定规则覆盖、规则不适用于某些情况 | 创建新规则、调整现有规则 |
在优化数据质量规则时，要充分考虑业务的变化。例如，随着业务的发展，某些过去被认为是不良数据的情况，现在可能是正常的。因此，需要定期审查和调整数据质量规则，以确保其有效性。
7. 安全管理的最佳实践
安全管理是数据仓库管理的重要组成部分，以下是一些安全管理的最佳实践：
-
建立严格的访问控制流程
：新用户的访问请求必须经过严格的审批流程，包括填写详细的访问申请表，明确访问目的、范围和期限等信息。审批过程要由用户上级或 BIM 进行，确保只有授权人员能够访问数据仓库。
-
定期进行安全审计
：定期检查安全日志，及时发现异常访问行为。同时，对安全策略进行评估和调整，确保其符合最新的安全标准。
-
加强员工安全意识培训
：对数据仓库用户进行安全意识培训，提高他们对数据安全的重视程度，避免因人为疏忽导致的数据泄露和安全事故。
安全管理的最佳实践流程如下：
graph LR
A[建立访问控制流程] --> B[新用户申请访问]
B --> C[上级或 BIM 审批]
C --> D[授予访问权限]
E[定期安全审计] --> F[检查安全日志]
F --> G{是否有异常}
G -- 是 --> H[调查并处理异常]
G -- 否 --> I[继续监控]
J[员工安全意识培训] --> K[提高安全意识]
8. 数据库管理的高级技巧
在数据库管理方面，除了基本的维护操作，还有一些高级技巧可以提高数据库的性能和可靠性。
-
智能索引优化
：除了根据碎片化程度和查询性能来维护索引外，还可以使用 SQL Server 的查询优化器来自动推荐索引。例如，可以使用以下 SQL 查询来获取查询优化器的索引建议：
SELECT * FROM sys.dm_db_missing_index_details;
-
分区表的动态管理 ：随着数据的增长和业务需求的变化，需要动态调整分区表的结构。可以根据数据的访问模式和查询需求，合理划分分区，提高查询性能。例如，对于按日期分区的表，可以根据数据的使用频率，将近期的数据放在一个分区，历史数据放在另一个分区。
-
数据库性能监控与调优 ：使用 SQL Server 的性能监控工具，如 SQL Server Management Studio 中的性能监视器，实时监控数据库的性能指标，如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等。根据监控结果，及时调整数据库的配置参数，优化数据库性能。
数据库管理的高级技巧流程如下：
graph LR
A[智能索引优化] --> B[查询优化器推荐索引]
C[分区表动态管理] --> D[根据访问模式调整分区]
E[数据库性能监控] --> F[监控性能指标]
F --> G{是否需要调优}
G -- 是 --> H[调整配置参数]
G -- 否 --> I[继续监控]
通过以上这些深入的分析和高级技巧，可以进一步提高数据仓库的管理水平，确保数据仓库的稳定运行，为企业的决策提供更加可靠的数据支持。在实际操作中，要根据企业的具体情况，灵活运用这些方法和技巧，不断优化数据仓库的性能和安全性。
扫一扫
1180
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
