ETL数据仓库建模与实践

ETL数据仓库建模与实践
数据仓库是企业级信息管理架构中的一个重要组成部分，其作
用在于提供数据共享、数据集成、灵活查询、数据挖掘、数据分析、报表生成等多种功能。

ETL（Extract-Transform-Load）即是从
原始数据源中抽取数据、将数据进行转换和清洗，在数据仓库中
加载的过程。

本文将就ETL数据仓库建模与实践展开讨论。

一、数据仓库设计
1. 数据仓库层次结构
数据仓库通常是由三层结构组成：数据源层、数据仓库层和数
据应用层。

数据源层是指数据来源，包括文件、数据库、FTP等，这些数据通过ETL工具提取并转化后，放置在数据仓库层中。

数
据仓库层是指存储数据的地方。

数据应用层是指面向不同用户群
体的客户界面，数据仓库的数据根据不同的需求和目的进行展示。

2. 维度建模与事实建模
维度建模和事实建模是两种在数据仓库模型中经常使用的建模方式。

维度建模将数据集中在围绕业务主题而呈现的维度表中，例如时间、地理位置、人员等。

事实建模则将业务早期中的事实数据集中在称为事实表的表中，并通过外键链接到维度表上。

3. 多星模型与雪花模型
多星模型是一种简单明了的数据仓库模型，只涉及一个基础事实表和若干个维度表。

雪花模型是在多星模型基础上的一种拓扑结构。

多星模型和雪花模型都是建立在维度和事实表之间的关系上，区别在于雪花模型通过重复维度表的数据，使用数据规范化来优化空间利用率。

二、ETL建模
1. ETL工具选择
ETL主要是负责数据加载、数据转换和数据抽取工作的工具。

常用的ETL工具有IBM的DataStage、Informatica、Microsoft的SSIS和Oracle的ODI。

在选择ETL工具的时候，需要根据公司的
实际情况和需求进行综合考虑，选择能够支持大数据和高可用性
的工具。

2. ETL建模的流程
ETL建模的流程包括：数据抽取、数据转换、数据加载三个主
要步骤。

数据抽取是指从源数据库中提取出数据，以供后续处理。

数据转换是指对数据进行转换和清洗的过程。

数据加载则是将转
换后的数据加载到数据仓库中。

3. ETL的性能优化
在ETL建模过程中，性能的优化需要考虑的因素非常多。

ETL
的性能优化需要针对不同的情况使用不同的优化技术。

常见的
ETL性能优化技术有：批量处理、数据缓存、并行处理等。

三、实战案例
某公司新建了一个数据仓库，需要从Oracle 11g数据库中将数据抽取并转换后放到Greenplum中。

针对这一情况，我们可以通过以下步骤进行建模和实施：
1. 建立源和目标连接
在ETL工具中，需要首先建立Oracle 11g和Greenplum两个数据库的连接，保证数据的正常抽取和加载。

2. 设计数据仓库结构
根据数据仓库的需求，设计数据仓库结构，包括所需表及表之间的关系。

3. 配置ETL任务
设计并配置ETL任务，实现数据的抽取、清洗、转换、加载等功能。

4. ETL过程性能优化
在ETL过程中，对于大数据量或者对运行时间要求较高的任务，应使用ETL的性能优化技术。

5. 验证数据仓库数据
验证数据仓库数据的正确性，保证ETL建模出来的数据仓库能够符合预期。

通过以上实战案例可见，ETL数据仓库建模确保数据有效和高
质量是非常重要的。

随着数据的加速积累和增加多样性，ETL建
模将成为企业在数据采集、转化和加载的过程中不可或缺的一环。