数据仓库基本特征

文章来源:   作者:何丽花     发布时间:2022-04-28 05:22    浏览量:

一、基本概念

数据仓库,简称数仓,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。只有一个存在的必要:分析。

数据仓库是存数据的,企业的各种数据往里面存,主要目的是为了分析有效数据,后续会基于它产出供分析挖掘的数据,或者数据应用需要的数据,如企业的分析性报告和各类报表等。

可以理解为:面向分析的存储系统。

二、主要特征

数据仓库是面向主题的(Subject-Oriented )、集成的(Integrated)、非易失的(Non-Volatile)和时变的(Time-Variant )数据集合,用以支持管理决策。

1.面向主题

数据仓库是面向主题的,数据仓库通过一个个主题域将多个业务系统的数据加载到一起,为了各个主题(如:用户、订单、商品等)进行分析而建,操作型数据库是为了支撑各种业务而建立。

2.集成性

数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起,数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前,必然要经过统一与整合,这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步(ETL),要统一源数据中所有矛盾之处,如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致,等等。

3.稳定性

操作型数据库主要服务于日常的业务操作,使得数据库需要不断地对数据实时更新,以便迅速获得当前最新数据,不至于影响正常的业务运作。

在数据仓库中只要保存过去的业务数据,不需要每一笔业务都实时更新数据仓库,而是根据商业需要每隔一段时间把一批较新的数据导入数据仓库。

数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容,是不同时点的数据库的集合,以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。数据仓库中的数据一般仅执行查询操作,很少会有删除和更新。但是需定期加载和刷新数据。

4.反应历史变化的

数据仓库包含各种粒度的历史数据。数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况,挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据,但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况,当业务变化后,挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要定时更新,以适应决策的需要。

三、数据库与数据仓库的区别

数据库与数据仓库的区别实际讲的是 OLTP 与 OLAP 的区别。

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。

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。

首先要明白,数据仓库的出现,并不是要取代数据库。

数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据。

数据库设计是尽量避免冗余,一般针对某一业务应用进行设计,比如一张简单的User表,记录用户名、密码等简单数据即可,符合业务应用,但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余,依照分析需求,分析维度、分析指标进行设计。

数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。

数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。

四、数仓的分层架构

按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。 

数据仓库的数据来源于不同的源数据,并提供多样的数据应用,数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。

源数据层(Operational Data Store 简写ODS):此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。主要目的从业务库/业务层的数据抽取到ods作为可操作的数据存储层。

数据仓库层(DW):也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。

还可以细分

大致理解dwd 主要是对 ods 层做一些数据清洗和规范化的操作,dws 主要是对 ods 层数据做一些轻度的汇总?

dwd层 :data warehouse detail 数据仓库明细层 那所有的业务数据标准化之后的数据,所有的明细数据。是业务层与数据仓库的隔离层

DWB:data warehouse base 基础数据层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。

DWS:data warehouse service 服务数据层,基于DWB上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据,一般是宽表。

数据应用层(DA或APP):前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。 

数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。

为什么要对数据仓库分层?

1、空间换时间

中间数据存储起来

2、便于计算

3、逻辑清晰

每层都有特定功能

通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。

1、用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;

2、通过分层管理来实现分步完成工作,这样每一层的处理逻辑就简单了

标准的数据仓库分层:ods(临时存储层),pdw(数据仓库层),mid(数据集市层),app(应用层)

3、把复杂问题简单化。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每一层只处理单一的步骤,比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性,当数据出现问题之后,可以不用修复所有的数据,只需要从有问题的步骤开始修复。

4、便于处理业务的变化。随着业务的变化,只需要调整底层的数据,对应用层对业务的调整零感知;不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。

讲的更细的说明

清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域,这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。

数据血缘追踪:简单来讲可以这样理解,我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表,但是它的来源有很多,如果有一张来源表出问题了,我们希望能够快速准确地定位到问题,并清楚它的危害范围。

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。

把复杂问题简单化。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每一层只处理单一的步骤,比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性,当数据出现问题之后,可以不用修复所有的数据,只需要从有问题的步骤开始修复。

屏蔽原始数据的异常。

屏蔽业务的影响,不必改一次业务就需要重新接入数据。

数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样,我们都希望它是规整、流向清晰、便于管理的,如下图: 

但是,最终的结果大多却是依赖复杂、层级混乱,想梳理清楚一张表的声称途径会比较困难,如下图: 

数据仓库的分层

为什么分层:

业务数据库(mysql和mongodb oracle数据源)

ODS(可操作数据层) —— hive greenplum

原始业务数据缓存

业务的原始明细数据

DW (数据仓库层)

DWD层 数据明细层

负责数据的最细粒度的数据

经过了ODS层的清洗(去空)、去重、去噪、去除大于或者小于一定阈值的明细数据

DWM层 数据中间层

DWD层基础上,进行轻度汇总,结合常用维度(时间、地点、组织层级、用户、商品等)

DWS层 数据汇总层 (宽表)

面向主题的汇总,维度相对来说比较少

电商为例,以人这个主题。人(用户):当前人登陆次数、浏览次数、购买次数、访问频度等。

DAS (数据应用服务层)

业务主题,提供业务应用的数据准备,可复用性比较低的。

明细表 => 汇总表

select deptId,count(1)

group by deptId

宽表 => 基于主题

数仓的元数据管理

元数据(Meta Date),主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库(Metadata Repository)来统一地存储和管理元数据,其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。

元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分,元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件,贯穿数据仓库构建的整个过程,直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。

构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这时元数据将发挥重要的作用,它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。

用户在使用数据仓库时,通过元数据访问数据,明确数据项的含义以及定制报表。

数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理,包括增加或移除外部数据源,改变数据清洗方法,控制出错的查询以及安排备份等。 

元数据可分为技术元数据和业务元数据。技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用,它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据,包括度描述数据,包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等,帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。

由上可见,元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等,而且是整个数据仓库系统运行的基础,元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来,组成了一个有机的整体。


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