前言

數(shù)據(jù)倉庫作為大數(shù)據(jù)技術(shù)最重要的組件之一, 是大部分數(shù)據(jù)分析和算法的底層存儲中心,
在最近幾年來隨著大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展而為業(yè)界所知, 但是真正系統(tǒng)化深入介紹該領(lǐng)域的仍然比較少。
筆者因最近幾年的工作均對此有所涉獵, 同時有感于相較于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的底層技術(shù)-數(shù)據(jù)庫而言，眾多的從業(yè)人員對數(shù)據(jù)倉庫也是一知半解的狀況,
而市面上真正的系統(tǒng)的綜合性介紹也相對較少，故開篇作此文。

什么是數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫, 最早有由數(shù)據(jù)倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）于1990年提出,主要功能是將組織透過資訊系統(tǒng)之聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)經(jīng)年累月所累積的大量資料，透過數(shù)據(jù)倉庫理論所特有的資料儲存架構(gòu)，進行系統(tǒng)的分析整理，
以利于各種分析方法如聯(lián)機分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)之進行，并進而支持如決策支持系統(tǒng)(DSS)、主管信息系統(tǒng)(EIS)之創(chuàng)建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應(yīng)外在環(huán)境變動，幫助建構(gòu)商業(yè)智能(BI)。

目前, 被廣泛接受的數(shù)據(jù)倉庫的定義是由Bill Inmon在1991年出版的 "Building the Data Warehouse"一書中所提出的，其定義如下:
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、反映歷史變化(Time Variant)、相對穩(wěn)定的(Non-Volatile)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策(Decision Making Support)。
其實，在大數(shù)據(jù)時代，隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能的興起，我覺得這個定義應(yīng)該可以做個少許的修正，數(shù)倉倉庫不只是是用于構(gòu)建支持管理決策的商業(yè)智能BI的基礎(chǔ), 也是大量的機器學(xué)習(xí)和人工智能算法的底層基礎(chǔ)之一。

展開來講:

• 面向主題的(Subject Oriented)：數(shù)據(jù)倉庫是用來分析特定的主題域的。比如, "sales"就是一個特定的主題域。
  這是數(shù)據(jù)倉庫也是區(qū)別于常見的操作型數(shù)據(jù)庫的最重要的特征(操作型數(shù)據(jù)庫如Mysql是面試事務(wù)處理的)。
  這個一個非常關(guān)鍵的點，它是貫穿數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程的始終的，而并非某個階段的，是數(shù)倉設(shè)計者和使用者始終該牢記心中的。筆者見過很多的數(shù)據(jù)倉庫的模型建設(shè)，或多或少的偏離了這個核心點。
  其中，"主題"二字的理解，也是非常重要的。何為"主題"？我個人的理解是對你所要分析的一系列的業(yè)務(wù)領(lǐng)域問題的上層歸類(此處歡迎大家拍磚)。
  總結(jié)好這個"主題"的前提是對業(yè)務(wù)域的理解，同時也決定了你的數(shù)倉設(shè)計方法是會采用自頂而上的方式還是自底而下的方式(后面再詳談)。

• 集成的(Integrated): 數(shù)據(jù)倉庫集成了多個數(shù)據(jù)源，某個產(chǎn)品的相關(guān)源數(shù)據(jù)可能存在不同類型的數(shù)據(jù)庫中、緩存中、日志文件中等。
  例如：數(shù)據(jù)源A和數(shù)據(jù)源B可能是識別某個產(chǎn)品的不同的方向，但是在數(shù)據(jù)倉庫中，僅有一個方式來識別某個產(chǎn)品, 對于同一產(chǎn)品中分散在不同的數(shù)據(jù)源中的不同信息數(shù)據(jù)倉庫需要進行數(shù)據(jù)抽取、清洗、整合;
  對于分散在不同的數(shù)據(jù)源中的同一冗余信息則需要消除不同數(shù)據(jù)源的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)/業(yè)務(wù)/主題的一致的全局信息。

• 反映歷史變化**(Time Variant): 數(shù)據(jù)倉庫保存的是比較長期的歷史數(shù)據(jù)，這點是相對數(shù)據(jù)庫而言, 因為后者通常保持是是最近一段時間的數(shù)據(jù)。
  例如:我們可以從數(shù)據(jù)倉庫中獲取3個月, 6個月，12個月甚至10年的訂單數(shù)據(jù); 而數(shù)據(jù)庫里可能只能獲取最近3年的訂單數(shù)據(jù)。
  數(shù)據(jù)倉庫中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)都隱式或顯式地包含時間元素。

• 相對穩(wěn)定的(Non-Volatile): 一個數(shù)據(jù)一旦進入數(shù)據(jù)倉庫，則不可改變。數(shù)據(jù)倉庫的歷史數(shù)據(jù)是不應(yīng)該被更新的。
  Non-Volatile在有的文檔里面會翻譯成不可更新。這里用的是相對穩(wěn)定，是一個比較準確的描述。
  個人理解，主要反映在以下幾個方面：(歡迎大家補充)
  ** 一是歷史一旦形成，不可更改。幾乎所有的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品都不支持更新修改操作，但是是支持重載操作，所以是相對的，而非絕對不可更改。
  (YY一下，一方面是尊重歷史，另一方面也給數(shù)據(jù)作假和數(shù)據(jù)篡改帶來難度。當然如果你從數(shù)據(jù)源上篡改數(shù)據(jù)，那當然是方便得多。）

  • 存儲的穩(wěn)定性(非易失的))，數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中是存儲在穩(wěn)定的底層存儲介質(zhì)文件中的，而不會存儲在cache中、內(nèi)存中; 同時數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品應(yīng)該具備相應(yīng)的安全措施
    以防止重要的歷史數(shù)據(jù)丟失(因為一旦丟失，可能就是真的失去，同時也就失去的對歷史的認知)。
  • 數(shù)據(jù)倉庫大都保存的是長期的歷史數(shù)據(jù)，大都以只讀的格式保存, 基本是穩(wěn)定的，記錄已然發(fā)生的歷史事實數(shù)據(jù)基本不隨未來的時間變化而改變。

另外, Ralph Kimball提供了一個更為簡潔的定義：
"A data warehouse is a copy of transaction data specifically structured for query and analysis"
數(shù)據(jù)倉庫其實質(zhì)就是一種專門為查詢和分析而構(gòu)建的事務(wù)性數(shù)據(jù)的拷貝。 這其實是單純的從功能的視角來定義的。[我倒覺是單純的從技術(shù)實現(xiàn)的視角來看的:-), 的確如此。]

參考： https://www.1keydata.com/datawarehousing/inmon-kimball.html

數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷史和成熟度模型

數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫一樣歷史悠久，但是顯然并沒有如數(shù)據(jù)庫技術(shù)一樣，被廣大技術(shù)人所熟知。
隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的興起，我覺得這些數(shù)據(jù)倉庫作為面向未來的基礎(chǔ)之一，應(yīng)該被軟件開發(fā)工程是、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、算法科學(xué)家所共知。
筆者最早接觸數(shù)據(jù)倉庫這一概念的時候，是來自研究生數(shù)據(jù)挖掘方向?qū)?推薦的必修課書籍《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》(韓家煒版), 但是當時，完全不知道是講什么，跟數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系是什么，
而后作數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研究時候，也沒有使用過數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品，所以一直是半懵逼狀態(tài)。在工作后從事BI軟件的開發(fā)，大數(shù)據(jù)開發(fā)以及其他的數(shù)據(jù)工程之后，才真正把這些東西完全串通起來。
前兩年再重溫這本書以及相關(guān)數(shù)據(jù)倉庫書籍時，已然是比較通透了。然而在教育界，可能隨著時代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)相關(guān)課程也在一些學(xué)校興起，但是與真實的工業(yè)界的發(fā)展還是有差距的。
而在工業(yè)界，各種概念漫天飛舞，參差不齊，很多人會在概念上將hive等同于數(shù)據(jù)倉庫, 這顯然同把mysql等同數(shù)據(jù)庫的犯的錯誤是一樣的。

早在1983年，數(shù)據(jù)倉庫的雛形就誕生了，也就是原子數(shù)據(jù)。對粒狀的，整合的歷史數(shù)據(jù)的需求催生了前所未有的數(shù)據(jù)處理方式。
1990年，ETL出現(xiàn)了，有了ETL, 很多遺留下來的應(yīng)用環(huán)境數(shù)據(jù)就可以訪問和集成了。ETL大大促進了商務(wù)智能的發(fā)展。世界頂級BI軟件公司微策略也是誕生這段時期。
1994年左右, 數(shù)據(jù)倉庫出現(xiàn)了各種各樣的擴展。比如多維的OLAP數(shù)據(jù)計算，探索性數(shù)據(jù)倉庫和ODS。正式在這個時期，數(shù)據(jù)倉庫演變成企業(yè)信息工程(CIF)。
在2000年左右出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)大爆炸，這個事情，DSS應(yīng)用軟件出現(xiàn)了，企業(yè)的績效管理成為現(xiàn)實。此外，適應(yīng)性數(shù)據(jù)集市出現(xiàn)在商務(wù)智能領(lǐng)域。適應(yīng)性數(shù)據(jù)集市是一個臨時的結(jié)構(gòu)，
有一些數(shù)據(jù)集市和探索型數(shù)據(jù)倉庫的特點。
CIF起源于數(shù)據(jù)倉庫。美國911事件發(fā)生以后，政府信息工廠(GIF)就出現(xiàn)了。（CIF和GIF之間的區(qū)別之一就是數(shù)據(jù)分享和集成的范圍有所不同).
從數(shù)據(jù)倉庫除非演變到企業(yè)的信息工廠(CIF)。CIF的中心就是數(shù)據(jù)倉庫。環(huán)繞著CIF就是體系實體，例如數(shù)據(jù)集市，探索型數(shù)據(jù)庫，ODS等等。
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫和之前的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫就用途而言，差別不大，且都要求數(shù)據(jù)倉庫具有較好的穩(wěn)定性和可靠性。近幾年來，大的互聯(lián)網(wǎng)由于數(shù)量量大，業(yè)務(wù)繁多，
基本都會圍繞數(shù)據(jù)倉庫建立數(shù)據(jù)平臺，阿里的ODPS就是這樣一個大數(shù)據(jù)平臺。互，

2017年, TDWI(Transforming Data With Intelligence)提出了一個數(shù)據(jù)分析成熟度模型(僅供參考), 來衡企業(yè)組織內(nèi)數(shù)據(jù)分析的成熟度水平。這個模型提供了一分析項目的全貌，告訴你
現(xiàn)在在哪，下一步該走向哪，你應(yīng)該集中精力在哪塊去創(chuàng)造你數(shù)據(jù)的價值。（才發(fā)現(xiàn)該Paper居然來自前司的support，瞬間有絲絲商業(yè)軟文的感覺）

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該模型有6個階段組成：孕育期、嬰兒期、兒童期、少年期、成人期、長者期。此處只作簡述，有興趣的同學(xué)可以詳見附件論文。

• 孕育期(Spreadsheet)：大多數(shù)組織都有一個報表系統(tǒng)、制作、打印一堆標準報表，并定期分發(fā)給員工，常常是每周、每月、每季度。
• 嬰兒期(Spreadmarts)：這個階段可能是通過Excel表格或桌面數(shù)據(jù)庫等Spreadmarts來完成數(shù)據(jù)集市的功能。每個Spreadmarts包含一系列單獨的數(shù)據(jù)、標準、規(guī)則。
  Spreadmarts之間相互不統(tǒng)一，和報表、分析系統(tǒng)之間也不統(tǒng)一。但是，由于Spreadmarts方便，簡單，它無處不在，幾乎所有的組織都有大量的Spreadmarts。
  但Spreadmarts讓組織(或者CEO)無法得到一個清晰、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)全貌。Spreadmarts 很難消除，因為使用方便，自由。只有在企業(yè)到達了最后兩個階段時，
  本地控制和整個組織的數(shù)據(jù)才能有效的整合在一起。
• 兒童期(Data Marts): Data marts是指一個共享的分析結(jié)構(gòu)，支持一個單獨的應(yīng)用程序，業(yè)務(wù)流程或者部門。
  各部門的人員搜集本部門的需求并以此對data mart進行裁剪，用來滿足本部門的需求。它能很好的滿足本部門的需求，
  但是如果有跨部門的分析需求時，它就顯得力不從心了。
• 少年期(Data Warehouse): 在創(chuàng)建了幾個data marts之后，大多數(shù)的部門會意識到，他們需要把一些數(shù)據(jù)定義、規(guī)則、維度標準化，以防止將來的數(shù)據(jù)整合噩夢。
  于是就數(shù)據(jù)倉庫就形成了。為了更好的監(jiān)控企業(yè)中跨部門的流程和企業(yè)的價值鏈，企業(yè)還會部署儀表盤程序，儀表盤程序的價值在于，它讓企業(yè)中更多的人從商務(wù)智能中受益，
  而不僅僅是少數(shù)的高級用戶。這樣，在決策層的眼里，DW/BI可以提高企業(yè)的效率，讓更多的用戶獲得信息，并在這些信息基礎(chǔ)上做出決定，而不是拍腦袋做決定。

• 成人期(EDW):盡管數(shù)據(jù)倉庫帶來許多好處，但是仍無法完全解決數(shù)據(jù)一致性的問題?；蛘呤且驗閮?nèi)部開發(fā)，或者是因為企業(yè)并購，當今許多企業(yè)有不止一個數(shù)據(jù)倉庫。
  在成人期，企業(yè)強調(diào)唯一的可靠的數(shù)據(jù)來源，用以反映事實。在成人期，企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)內(nèi)戰(zhàn)略性的資源，用于整合數(shù)據(jù)來支持一些驅(qū)動業(yè)務(wù)的關(guān)鍵應(yīng)用程序。
  在成人期，數(shù)據(jù)倉庫帶來的價值開始超過對其的投資了，尤其是在規(guī)模經(jīng)濟和快速開發(fā)上（見圖3）。
  而且，這時候用戶開始發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的新的用途，這些用途甚至當時的開發(fā)人員都沒有預(yù)料到，這又進一步提高了投資回報率。

  
  
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• 長者期(BI): 一旦數(shù)據(jù)倉庫變成戰(zhàn)略性的企業(yè)資源并且和關(guān)鍵應(yīng)用程序一起驅(qū)動整個業(yè)務(wù)，你的工作就基本做完了。一旦你的數(shù)據(jù)倉庫進入了長者期，它的價值將指數(shù)級增長，而用戶將漸漸感覺不到它的存在。
  作為BI服務(wù)，數(shù)據(jù)倉庫和分析服務(wù)器退居幕后，變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施的一部分。如果它不出問題，你甚至察覺不到它的存在。在社會發(fā)展過程中，我們接受了無數(shù)的服務(wù)，例如電力，污水處理，交通，等等。BI服務(wù)也將成為下一個這樣的服務(wù)。

你可以參考該模型，根據(jù)公司和企業(yè)的規(guī)模來通來評估你的分析平臺的成熟度。具體來講，可以通過下面5個層面的成熟度來進行（詳見下圖的框架):

• Organization(組織): 公司戰(zhàn)略、文化、領(lǐng)導(dǎo)力、資金等方面是何種粒度支持自助分析服務(wù)的？分析已然廣泛的用于日常決策了嗎？
  （我阿里的支持粒度絕對是國內(nèi)數(shù)一數(shù)二的。）
• DATA MANAGEMENT(數(shù)據(jù)管理): 自助服務(wù)應(yīng)該對企業(yè)提供靈活且非?？煽康臄?shù)據(jù)，公司如何管理支撐自助分析的數(shù)據(jù)？
  公司如何處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題以及數(shù)據(jù)準備、集成和獲取問題？
• INFRASTRUCTURE(基礎(chǔ)設(shè)施)：數(shù)據(jù)是任何一個分析活動(analytics initiative此處沒找到更貼切的翻譯，請讀者自行體會)的關(guān)鍵部分。用戶支撐
  自助分析活動的體系架構(gòu)是一致的、先進的嗎？底層的基礎(chǔ)設(shè)施支撐公司所有部門和潛在用戶的自助分析到了哪種程度？能夠滿足性能要求嗎？
  是否利用了新的計算來支持需求？
• ANALYTICS(分析)：自助分析的范圍是什么?業(yè)務(wù)分析人員、IT人員和其他量化人員之外的用戶能夠使用它做什么？
  這里面包括各種不同的分析(方法)的使用以及結(jié)果如何發(fā)布到組織機構(gòu)。當然也包括培訓(xùn)。
• GOVERNANCE(管理)：公司里面支撐自助分析的數(shù)據(jù)管理策略是一致的嗎？公司能夠管理用戶的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)探索嗎？
  是否設(shè)置了太多的限制而阻礙了用戶對(數(shù)據(jù))洞見的探索？所有的政策都是到位的，合適的嗎？是有專人負責(zé)的嗎？
  
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  參考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1102315
  英文原文：https://tdwi.org/pages/maturity-model/analytics-maturity-model-assessment-tool.aspx?m=1

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系架構(gòu)

雖然不同的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有不同的結(jié)構(gòu), 但大體上而言，基本所有的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)都有以下幾層(來自Kimball的劃分)：

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• Data Source Layer : 源數(shù)據(jù)層, 這層表示將要feed到數(shù)據(jù)倉庫各種數(shù)據(jù)源。
  可以分為以下幾個類別：操作型的數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、內(nèi)部市場調(diào)研數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)(如人口普查數(shù)據(jù))
• Data Extraction Layer : 數(shù)據(jù)抽取層, 表示從源數(shù)據(jù)里面基本不做轉(zhuǎn)換的拉到數(shù)據(jù)滄海的數(shù)據(jù) (個人更傾向于將其理解為數(shù)據(jù)連接層，這樣更便于后面的ETL層區(qū)分開來)。
• Staging Area : 數(shù)據(jù)準備(聚集)區(qū), 這層數(shù)據(jù)通常存在數(shù)據(jù)倉庫或者數(shù)據(jù)集市中。這樣一個公共區(qū)的存在是為了后續(xù)進一步的數(shù)據(jù)處理和整合更加便利。
• ETL Layer：ETL層，這層使得數(shù)據(jù)具有了"Intelligence"屬性， 因為該層主要的邏輯是將具有事物屬性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成具有分析屬性。
• Data Storage Layer： 數(shù)據(jù)存儲區(qū), 數(shù)據(jù)儲存層里面存儲的是已經(jīng)經(jīng)過ETL轉(zhuǎn)換的干凈的數(shù)據(jù)。根據(jù)不同的功能和范疇，存儲層可以分為類型的實體ODS、Data Mart、Data Warehouse。
  在一個給定的系統(tǒng)里面，你可能擁有三個實體中的其中一個或者二個或者全部。
• Data Logic Layer： 數(shù)據(jù)邏輯層, 這是商業(yè)規(guī)則的存儲層。該層的存在不影響底層的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則，但是影響上層的報表展示形式。
• Data Presentation Layer： 數(shù)據(jù)展示層, 這層涉及信息如何到達用戶。它可能是瀏覽器中的表格或者圖表報表，或者是每日自動生成并發(fā)送的Email報表，或者是一些異常警告等等形勢。
• Metadata Layer：元數(shù)據(jù)層，該層用于描述數(shù)據(jù)倉庫存儲的數(shù)據(jù)。
• System Operations Layer： 系統(tǒng)操作層，該層包括了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中操作的信息，比如ETL任務(wù)的狀態(tài)、系統(tǒng)的性能，用戶access記錄等。

其中Data Storage Layer中，ODS、Data Mart、Data Warehouse中三個概念相對較難理解，再展開下：
ODS(Operational Data Store)
數(shù)據(jù)庫用戶ODS數(shù)據(jù)層主要管理把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)存儲到ODS數(shù)據(jù)層，它的數(shù)據(jù)表主要就是來源于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表，通過一些存儲過程把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)改變成基層的數(shù)據(jù)倉庫的表結(jié)構(gòu)。

ODS是一個面向主題的、集成的、可變的、當前的細節(jié)數(shù)據(jù)集合，用于支持企業(yè)對于即時性的、操作性的、集成的全體信息的需求。常常被作為數(shù)據(jù)倉庫的過渡，也是數(shù)據(jù)倉庫項目的可選項之一。

為什么需要有一個ODS系統(tǒng)呢？一般在帶有ODS的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中，ODS都具備如下幾個作用：
1） 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫之間形成一個隔離層。
2） 轉(zhuǎn)移一部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)細節(jié)查詢的功能。
3） 完成數(shù)據(jù)倉庫中不能完成的一些功能。

在實際應(yīng)用中，如果ETL過程中從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表映射到數(shù)據(jù)倉庫比較復(fù)雜，可以考慮ods這個中間層。有點類似中間表，這樣可以方便開發(fā)人員debug，查看數(shù)據(jù)出錯的環(huán)節(jié)。然后再從ods層到數(shù)據(jù)倉庫層進一步映射。比如說你的基礎(chǔ)事實表，涉及多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源的融合或者join等。

Data Warehouse vs Data Mart

簡單的說：數(shù)據(jù)倉庫是面向整個企業(yè)的，而數(shù)據(jù)集市可能是面向部門或者某個地區(qū)的分公司等。類似于中國電信和中國電信浙江分公司關(guān)系。
數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法論上有兩種方式：自頂向上，自上向下。這樣，你可以先有數(shù)據(jù)集市提取組織成你的數(shù)據(jù)倉庫，也可以先有數(shù)據(jù)倉庫，然后通過地區(qū)粗維度生產(chǎn)中間數(shù)據(jù)作為部分或者區(qū)域性的數(shù)據(jù)集市。
DW數(shù)據(jù)層
數(shù)據(jù)庫用戶DW主要管理把ODS數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)存儲到DW數(shù)據(jù)層，它的數(shù)據(jù)表主要就是來源于ODS數(shù)據(jù)表，通過一些存儲過程把ODS數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)改變成項目主題數(shù)據(jù)倉庫的表結(jié)構(gòu)。
DW數(shù)據(jù)層還管理一些對存儲過程的記錄表，方便數(shù)據(jù)倉庫的維護和管理。

從技術(shù)實現(xiàn)的角度來講，一個完整的數(shù)倉體系大都要解決下面的幾個重點問題：

• 元數(shù)據(jù)管理：回答"數(shù)據(jù)倉庫里面的數(shù)據(jù)是怎么樣"的問題。-"元"。
• 數(shù)據(jù)采集：解決如何將源數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫。-"入"。
• 數(shù)據(jù)存儲與計算：回答數(shù)據(jù)如何存儲？如何計算？- "存" "算"
• 調(diào)度與監(jiān)控：如何調(diào)度采集、存儲、計算任務(wù)？如何監(jiān)控這些任務(wù)？-"調(diào)度"
• 數(shù)據(jù)應(yīng)用：解決如何將數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù) -"出" "用"

數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計

數(shù)據(jù)倉庫項目的生命周期

一個完整的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用項目的周期，可能包括下面幾個步驟:

• Requirement Gathering: 需求收集階段，這塊數(shù)據(jù)開發(fā)工程區(qū)別于一般業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)工程比較難以控制的一步。
  一方面一般用戶很難清楚的知道自己的真實需求, 另外一方面很多的深層次需求是在看到數(shù)據(jù)之后才能，用戶才能想到的。
• Physical Environment Setup: 這塊包括兩塊, 一塊是物理機器的準備，另外一塊是相關(guān)軟件、工具的選址和安裝。在阿里這塊比較簡單, 整個odps的生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)很完善了。大家基本可以忽略。
• Data Modeling: 數(shù)倉數(shù)據(jù)模型的建立是數(shù)倉項目非常重要的步驟，包括物理模型和邏輯模型兩部分。對于已有數(shù)倉的基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)而言，則主要需要做的是數(shù)據(jù)模型的建立。
• ETL: ETL是數(shù)倉項目中不是技術(shù)最難的一步，但是卻是最重要最耗時的一步。實際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)總數(shù)由于各種原因?qū)е赂鞣N難以預(yù)料數(shù)據(jù)問題，除非你在調(diào)研階段看到了每一條數(shù)據(jù)，
  否則你永遠無法精確預(yù)知它所消耗的時間工時。
• OLAP Cube Design: 這塊涉及與Data Modeling所設(shè)計的數(shù)據(jù)模型緊密相關(guān), 它源于Requirement Gathering, 但是應(yīng)該不限于你所收集到的需求，你的設(shè)計應(yīng)該盡可能的讓它滿足
  當前和未來可能的需求。
• Front End Development: 不管OLAP和數(shù)據(jù)整合的多強, 如果用戶無法可視化報表, 數(shù)據(jù)倉庫的價值對應(yīng)用戶而言, 則是0.
  所以前端的開發(fā)對于數(shù)據(jù)倉庫項目的啟動非常重要，不過你不是非要一個前端開發(fā)來參與項目，除非現(xiàn)有的可視化工具(一般有BI工具提供)不能滿足你的可視化需求。
  • Report Development: 報表的開發(fā)工作, 報表的specification通常直接來源于需求階段。對應(yīng)終端用戶而言，最直接的就是他們直接要求的報表樣式。
    但有時候，受限于實際數(shù)據(jù)情況、BI工具的支持情況、工時影響等，最終可能并非完全是用戶所要求的展示樣式。
    另外有些時候，最終用戶所要求的樣式，并非他所想說明問題的最佳展示方式，這時候都需要開發(fā)人員主動把握。
• Performance Tuning: 調(diào)優(yōu)并非在所有的應(yīng)用中都會遇到。調(diào)優(yōu)主要可能存在三個階段中：ETL階段、Query Process階段、Report Delivery階段。另外也應(yīng)該包括對存儲和計算的調(diào)優(yōu)。
  • 其中Query Optimization比較重要, 這塊最主要的是計算任務(wù)的調(diào)優(yōu)，計算任務(wù)的執(zhí)行周期，決定了你后續(xù)報表更新的周期。
• Quality Assurance: 質(zhì)量保障，很少有公司會為數(shù)倉項目設(shè)立獨立的AQ team來對結(jié)果進行測試，或者說QA通常來自于最終的用戶。一般的QA team對數(shù)倉知之甚少。
  因此，實際中，通常這一步驟被skip了。
• Rolling out to Production: 生產(chǎn)環(huán)境發(fā)布。
• Production Maintenance: 生產(chǎn)環(huán)境維護。一旦進入生產(chǎn)環(huán)境，數(shù)據(jù)倉庫必須維護。
• Incremental Enhancements: 迭代改進。在業(yè)務(wù)變化迅速的事情，迭代改進基本是必須的。
  實際過程中，上面的步驟并不會嚴格執(zhí)行。而且，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫，由于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化迅速，所以可以稱之為當代的數(shù)倉開發(fā)過程為敏捷數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)。

數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計模型

數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法主要有自頂向下和自底向上兩種方式，這個大家一般比較容易理解。
但具體采取哪種方式，實際取決于企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)的大小，一般對于比較大型的企業(yè)有中業(yè)務(wù)，自頂向下的方式會比較不現(xiàn)實，因為沒有人能全局把握所有的業(yè)務(wù)，
而對于小公司而言，時間允許的情況下，自頂向下則更佳。

數(shù)倉建模的主要有三種方法：維度建模法、實體建模、3NF建模。其中實體建模和3NF建模比較不常用，了解一下即可，此處重點介紹常用的維度建模方法。
根據(jù)維度維度建模法可以創(chuàng)建下面3種模型：

• 星型：簡單事實和維表

  
  
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• 雪花型：在星型基礎(chǔ)上，分解維表

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• 星系型：多個事實表的雪花型的組合

  
  
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  維度模型中概念簡介(Fact,Attribute,Dimension,Metric)

• Fact:對于detail的某些數(shù)字類型的列， Metric則為在事實列基礎(chǔ)上進行的聚合函數(shù)的計算結(jié)果。事實表則有需要用戶group by的attribute和fact 列組成。

• Attribute:為業(yè)務(wù)表中的某些列，需要i走 group 的列

• 多個Attribute 組成 Dimension。當然單個attribute也可以是1維的dimension。

• Metric(Measure):需要考察的數(shù)據(jù)指標/度量。通常在事實表或者其他中間表的某些列上做聚合而成。

• Slowly Changing Dimension
  在數(shù)據(jù)倉庫的實際建設(shè)過程中，還有普遍面臨的問題是Slowly Changing Dimension(緩慢變化維度)：
  例如：
  Christina是ABC公司的一個客戶，最初她住在Chicago, Illinois。所以，最早的記錄是這樣子的:

一段時間之后，她遷居到了Los Angeles, California(January, 2003), 那么ABC公司如何更改上表來反應(yīng)這種變化呢？
這就是一個簡單的"Slowly Changing Dimension"問題。
一般來講，我們有三種方式來解決這類問題：

Type 1: The new record replaces the original record. No trace of the old record exists.
在上例中，則替換原始記錄，則變成：

這是最簡單的方式，我們有50%的case是這么干的，但是會損失重要的歷史信息。

Type 2: A new record is added into the customer dimension table. Therefore, the customer is treated essentially as two people.
在上例中，新的記錄會添加進表格中：

這種方式會保留所有的歷史記錄，但是數(shù)倉存儲會迅速增長。也有50%的case是這樣做的。

Type 3: The original record is modified to reflect the change.
在上例中，會擴展成一張寬表：

在實際中，這種類型比較少用。如果這種變化是有限次的，可預(yù)估的，也可以使用。

• Factless Fact Table：沒有事實的事實表可能看起來很愚蠢，但是在現(xiàn)實生活中，無事實的事實表時比較有用的。
  例如：學(xué)生上課記錄，這個case中，事實表包含3個維度：學(xué)生維度、時間維度、課程維度。無事實的事實表時這樣子的：

在數(shù)倉設(shè)計中，無事實的事實表是最簡單也是最靈活的。如上圖的表，雖然簡單，它已經(jīng)能夠回答下面的兩個問題：

• 在指定的某天，有多少學(xué)生參加了某堂課？
• 在給定的某天，學(xué)生平均參加了多少節(jié)課？

在建立多維模型之前，我們一般會根據(jù)需求首先詳細的設(shè)計模型，應(yīng)該包含哪些維和度量，應(yīng)該讓數(shù)據(jù)保持在哪個粒度上才能滿足用戶的分析需求。

其他參考：
http://www.cnblogs.com/mq0036/p/4155832.html
http://www.myexception.cn/data-warehouse/1821560.html
http://blog.itpub.net/23659908/viewspace-1118762/
http://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/4235257.html
http://webdataanalysis.net/web-data-warehouse/multidimensional-data-model/
http://www.cnblogs.com/wuhuacong/archive/2010/05/11/1732710.html

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