背景：结合公司的数仓体系，和工作经历，谈一谈数据仓库体系。

首先在编写这边文章之前，需要知道什么是数据仓库。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库搭建的整理流程

怎么评判搭建数仓的好坏呢

个人认为主要从五个指标考量：稳定、可信、丰富、透明、安全。

• 稳定：数据产出需要稳定，这就需要任务调度平台、任务异常信息报警平台
• 可信：数据产出是能够令人信服的，这里面涉及到数据质量管理、数据指标管理
• 丰富：数据产出是丰富的，包含公司的整体数据集
• 透明：数据有迹可查，包含了数据地图、数据血缘管理
• 安全：数据是安全的，涉及到数据权限管理

数据治理说白了就是怎么能知道有哪些数据，存哪了，谁在用，怎么用，啥时候用，给谁提供服务了。

文绉绉一点，就是“数据管理”，“数据血缘”，“数据开发”，“数据分析”，“运维监控”，“数据服务”，等这一系列的能力。

传统的数据模型是E-R模型，数仓建模以维度建模为主。

维度建模

维度建模主要从4个维度去考量：选择业务过程->声明粒度->确认维度->确认事实；

1、选择业务过程

业务过程是由组织完成的微观活动，通常描述一段业务过程，如获得订单、学生注册、接收付款。业务过程包含以下公共特征

• 业务过程通常用行动动词表示
• 业务过程通常由某个操作系统支持，例如，账单或购买系统。
• 业务过程建立或获取关键性能度量
• 业务过程通常由输入激活，产生输出度量。一系列过程产生一系列的事实表。

2、声明粒度

• 声明粒度意味着精确定义某个事实表的每一行表示什么。
• 粒度传递的是与事实表度量有关的细节级别

粒度的声明尤为重要，如果不能清楚的定义粒度，整个设计就像建立在流沙之上。

3、确定维度

• 描述来自业务过程度量事件的数据。
• 应当使用健硕的维度集合装饰事实表

4、确定事实

• 不同粒度的事实必须放在不同的事实表
• 典型的事实是可加性的数值
• 需要综合考虑业务用户需求和数据来源的实际情况
• 事实表与维度表通过外键关联

比如说有个零售业务50元买10只笔。按照维度建模的思路

业务过程	粒度	维度	事实
销售	订单的创建	店铺、商品、日期维度、出纳维度、促销维度	零售销售事实

目前常见的维度模型：

• 星型模型：每一个维表都与都与事实表相关联。数据冗余量较大
• 雪花模型：有些维表可能不与事实表直接关联，而是通过其他维表关联到事实表。数据冗余量较小
• 星座模型：由多个事实表相组合，维表是公共的。企业中一般都是星座模型

雪花模型和星型模型的主要区别就在于维度表有没有外键

目前来说业界采用的比较多的是星型模型。我认为主要原因是现在存储资源是廉价的。计算资源比较稀缺、比较贵。当采用了雪花模型，虽然存储资源减少了，但是会存在多表的join导致可能会浪费计算资源。

建设数据仓库之前需要定义一系列的标准，从数据层级规划、主题划分、业务线划分、表类型划分、表库命名规则、字段命名规范

数仓建设体系

（一）层级规范

（二）主题划分

主题域	英文	简写	说明
营销	campaign	cpn	指企业发现或发掘客户需求，让客户了解该产品进而购买该产品的过程，例如双十一大促，618促销活动等。
商品	goods	gds	可市场化的产品、产品包和服务
事件	event	evt	事件是当事人发起的行为活动，它记录了详细的活动数据。
...	...	...	...

（三）业务线划分

...

（四）表类型划分

（五）表、视图、数据库命名
（1）ODS层表命名：

ods_[数据库名称/http／flume／spider]_[实例简写]_[业务系统表/生成程序名]_[更新周期(y/q/m/d/h)&更新策略(有分区增量s/有分区全量d/无分区全量a)]

• 例：ods_finance_counter_pro_ipaa_t_car_info_dd

（2）DL层表命名：

dl_[数据库名称／http／flume／spider]_[实例简写]_[业务系统表/生成程序名]_[更新周期(y/q/m/d/h)&更新策略(有分区增量s/有分区全量d/无分区全量a)]

• 例：dl_finance_counter_pro_ipaa_t_car_info_dd

（3）DWD层表命名：

dwd_[数据库名称／http／flume／spider]_[实例简写]_[业务系统表/生成程序名]_[更新周期(y/q/m/d/h)&更新策略(有分区增量s/有分区全量d/无分区全量a)]

• 例：dwd_finance_counter_pro_ipaa_t_car_info_dd

（4）DWB层表命名：

dwb_[主题]_[子主题]_[业务线/子业务线]&表类型(/f/d/l)]_[实际含义*]_[更新周期(y/q/m/d/h)&更新策略(有分区增量s/有分区全量d/无分区全量a)]

• 例：dwb_evt_trd_insd_car_info_dd

（5）DWS层表命名:

dws_[主题]_[子主题]_[业务线/子业务线]&表类型(/f/d/l)]_[实际含义*]_[更新周期(y/q/m/d/h)&更新策略(有分区增量s/有分区全量d/无分区全量a)]

• 例：dws_evt_trd_insd_car_info_dd

（6）DM层表命名：

dm/ws_[主题]_[子主题]_[业务线/子业务线]&表类型(/f/d/l)]_[实际含义*]_[更新周期(y/q/m/d/h)&更新策略(有分区增量s/有分区全量d/无分区全量a)]

• 例：dm_evt_trd_insd_car_info_dd

（六）字段命名规范

...

数据分层有什么好处呢

• 1、清晰的数据结构。每一层都有对应的作用域，使用表的时候更能够方便的理解和定位
• 2、数据血缘追踪。简单来说，就是当使用一张业务表依赖了多张数据表。出现问题时能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围
• 3、减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算
• 4、把复杂问题简单化。每一层都具有独立的属性。每一层都处理单一的步骤
• 5、屏蔽业务的影响。不必改一次业务就需要重新接入数据。

其实数据仓库包含的东西还蛮多的，元数据管理、血缘管理、指标管理等，每一种都包含很多东西。就先简单的描述下数仓。后续有时间在更新吧。。。