阿里数据仓库模型设计说明
阿里云DataWorks（数据工场）用户指南说明书
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阿里数据库开发规约
阿里数据库开发规约摘要：1.阿里数据库开发规约概述2.数据库架构设计3.数据库表设计4.数据库索引设计5.数据库存储过程和触发器设计6.数据库性能优化7.数据库安全管理8.数据库开发规范正文：阿里数据库开发规约概述阿里数据库开发规约是阿里巴巴针对数据库开发过程中所涉及的各个方面制定的一套规范。
旨在提高数据库开发的效率、保障数据安全、优化数据库性能以及降低维护成本。
本文将从数据库架构设计、数据库表设计、数据库索引设计、数据库存储过程和触发器设计、数据库性能优化、数据库安全管理以及数据库开发规范等方面进行详细阐述。
1.数据库架构设计在数据库架构设计阶段，需要遵循以下原则：- 选择合适的数据库类型，如关系型数据库、NoSQL 数据库等；- 根据业务需求，规划数据库的分布式架构；- 设计合理的数据分区、分表策略，以应对海量数据存储需求；- 确保数据一致性、可用性和可扩展性。
2.数据库表设计在数据库表设计阶段，需要遵循以下原则：- 合理规划表结构，遵循规范化设计原则；- 选择合适的字符集、存储类型等参数；- 设计合适的主键、外键约束，确保数据完整性；- 使用合适的索引策略，提高查询效率。
3.数据库索引设计在数据库索引设计阶段，需要遵循以下原则：- 选择合适的索引类型，如B+树索引、哈希索引等；- 设计合理的索引列顺序，降低查询成本；- 避免过多的索引，以免影响写操作的性能；- 定期分析索引使用情况，进行优化。
4.数据库存储过程和触发器设计在数据库存储过程和触发器设计阶段，需要遵循以下原则：- 使用存储过程封装复杂业务逻辑，提高代码可维护性；- 使用触发器实现数据约束、数据同步等需求；- 避免存储过程和触发器过于庞大，影响性能；- 定期审查存储过程和触发器，进行优化。
5.数据库性能优化在数据库性能优化阶段，需要遵循以下原则：- 对数据库进行定期的性能分析，发现性能瓶颈；- 合理调整数据库参数，提高数据库性能；- 对数据库进行定期的物理优化，如碎片整理、表重组织等；- 优化SQL 语句，提高查询效率。
阿里数据仓库解决方案
阿里数据仓库解决方案阿里数据仓库是由阿里巴巴集团自主研发的一套大数据存储与分析解决方案。
随着互联网的发展和大数据的迅猛增长，越来越多的企业开始意识到数据对于业务决策的重要性。
阿里数据仓库作为一种高效、可靠的数据存储和分析平台，为用户提供了全面、深入的数据洞察。
一、架构设计1. 数据采集与存储：阿里数据仓库采用分布式架构，包含数据采集、数据清洗和数据存储三个模块。
其中，数据采集模块负责从各种数据源（如数据库、日志、文件）中获取数据，并对数据进行初步处理。
数据清洗模块用于对采集到的数据进行清洗、转换和去重等操作，确保数据质量。
数据存储模块则将清洗后的数据按照一定的规则进行存储，以便后续的数据分析和挖掘。
2. 数据分析与挖掘：在数据存储模块中，阿里数据仓库提供了多种存储引擎和分区方式，以满足不同用户的数据分析需求。
用户可以通过SQL语言进行数据查询和分析，也可以使用Hadoop的MapReduce框架进行复杂的数据挖掘和计算。
此外，阿里数据仓库还支持实时数据分析，用户可以通过实时流处理技术对不断产生的数据进行实时处理和分析。
3. 数据可视化与应用：阿里数据仓库提供了强大的数据可视化和应用开发功能，用户可以通过简单的拖拽操作，创建丰富多样的数据报表和仪表盘。
同时，阿里数据仓库还支持多种数据应用开发框架，用户可以基于数据仓库构建自己的数据分析应用和业务应用。
二、核心特性1. 高可用性：阿里数据仓库采用分布式架构和容错技术，确保系统在硬件故障、网络故障等情况下仍然可用。
此外，阿里数据仓库还具备自动化的故障恢复和负载均衡机制，提高系统的可用性和稳定性。
2. 高性能：阿里数据仓库在数据存储和分析方面进行了优化，采用了列式存储和压缩算法，提高了系统的存储密度和数据访问速度。
同时，阿里数据仓库还支持并发查询和并行计算，提高系统的处理能力和响应速度。
3. 数据安全：阿里数据仓库采用多层次的数据安全策略，包括数据加密、访问控制和审计跟踪等功能，确保用户的数据得到有效的保护。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
数仓分层设计方案
数仓分层设计方案一、ODS层（原始数据层，Original Data Store）这层就像是数据的大仓库，不管是从哪儿来的数据，什么格式的，是数据库里导出来的，还是从文件里读出来的，一股脑儿全放在这儿。
就好比是把外面世界各种各样的原材料都堆到一个大院子里，先不管乱不乱，反正先存起来再说。
比如说从各个业务系统像销售系统、库存系统、客户管理系统里直接拉过来的数据，就原封不动地放在这儿，这个时候数据可能是各种各样的脏数据，就像刚从地里挖出来带泥的萝卜，但是没关系，这是第一步嘛。
二、DWD层（明细数据层，Detail Data Warehouse）从ODS层拿到数据之后，就开始在这层清理数据了。
把那些脏东西去掉，就像把萝卜上的泥洗干净一样。
对数据进行一些简单的处理，像数据格式的统一啊，把日期格式都搞成一样的，把一些明显错误的数据给修正或者标记出来。
这里的数据是按照业务主题来组织的，比如说销售相关的数据就放在一块儿，库存相关的放一块儿。
这层就像是把原材料初步加工分类，让数据变得稍微整齐一点，这样后面用起来就方便多啦。
三、DWS层（轻度聚合层，Data Warehouse Summary）到了这层，就开始做一些小的聚合操作了。
就像是把洗好切好的萝卜、青菜啥的，做一些简单的搭配组合。
比如按照地区统计销售总额、按照时间段统计库存的变化量。
这层的数据是从DWD层的数据聚合来的，它能让我们从更宏观一点的角度去看数据，但是还没有特别汇总，还保留了一定的明细信息，就像我们做的是几个小菜的拼盘，还能看到每个菜的大概样子。
四、ADS层（应用数据层，Application Data Store）这是最上面一层啦，这层的数据就是专门为了各种应用场景准备的。
比如说给领导看的报表数据，或者是给某个特定业务部门用的数据。
这层的数据就像是把前面那些加工好的菜，做成了精致的套餐，直接端到顾客（也就是使用数据的人）面前。
这个数据就是根据具体的需求高度定制的，比如说领导想要看每个季度不同产品线的利润情况，那在这层就把相关的数据按照要求整理好，让领导一眼就能看到他想看的东西。
阿里数据库规范
阿里数据库规范阿里数据库规范是阿里巴巴集团内部制定的一套数据库设计和管理的规范，旨在提高数据库的性能、可伸缩性和可靠性。
以下是阿里数据库规范的主要内容：1. 数据库设计规范：- 表结构规范：规定表名、字段名的命名规范，避免使用保留字和特殊字符，命名应清晰易懂。
- 数据类型规范：选择适合业务的数据类型，减少存储空间和提高查询性能。
- 索引规范：根据查询需求和数据访问模式，合理设计索引以提高查询效率。
- 主键规范：每个表必须有主键，且主键应简单、稳定、唯一。
- 外键规范：明确外键关系，保持数据的完整性。
- 视图规范：视图应尽量避免复杂计算，以提高查询性能。
2. 数据库操作规范：- SQL编写规范：SQL语句应简洁明了，避免使用SELECT *，尽量减少IO次数。
- 事务规范：合理划分事务边界，减少事务锁竞争，尽量缩短事务执行时间。
- 并发控制规范：选择合适的事务隔离级别，避免死锁和性能问题。
- 锁规范：减少锁的数量和持有时间，以提高并发性和数据库性能。
- 存储过程规范：存储过程应尽量简单，避免过多的逻辑和计算。
3. 数据库连接规范：- 连接池规范：使用连接池管理数据库连接，减少连接的创建和销毁开销。
- 连接参数规范：合理配置数据库连接参数，包括连接数、超时时间等。
- 连接关闭规范：及时关闭无用的数据库连接，避免连接泄漏和资源浪费。
4. 数据库备份和恢复规范：- 定期备份规范：按照业务需求制定备份策略，包括全量备份和增量备份。
- 备份校验规范：定期验证备份文件的完整性和可恢复性。
- 灾备规范：建立灾备机制，保证数据的容灾和可用性。
5. 监控和优化规范：- 监控规范：实时监控数据库的性能指标，包括CPU使用率、磁盘使用率、内存使用率等。
- 优化规范：根据实际情况，进行索引优化、查询优化、存储优化等工作。
- SQL审查规范：定期审查和优化慢查询语句，排除性能问题。
总结起来，阿里数据库规范是一套包括数据库设计、操作、连接、备份恢复、监控和优化等方面的规范。
数据仓库-系统设计说明书
数据仓库-系统设计说明书数据仓库-系统设计说明书1、引言1.1 目的本文档旨在详细描述数据仓库系统的设计方案，包括系统的架构、数据模型、数据抽取、转换和加载（ETL）流程、安全性、可用性等方面的内容。
1.2 范围本文档适用于数据仓库系统的设计过程，涵盖了系统的各个方面，以确保系统的正常运行和可扩展性。
2、系统架构2.1 总体架构本节描述数据仓库系统的总体架构，包括各个组件之间的关系和数据流。
2.2 数据仓库层次结构本节详细描述数据仓库系统的层次结构，包括数据仓库、数据集市、数据源等各个层次的定义和关系。
3、数据模型3.1 维度模型本节描述数据仓库系统所采用的维度模型，包括事实表和维度表的定义和关系。
3.2 元数据管理本节描述数据仓库系统中元数据的定义、管理和使用方式，包括元数据的存储、检索和更新机制。
4、数据抽取、转换和加载（ETL）流程4.1 数据抽取本节描述数据仓库系统中数据抽取的方式和流程，包括抽取数据的来源、频率和目标。
4.2 数据转换本节描述数据仓库系统中数据转换的方式和流程，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载的过程。
4.3 数据加载本节描述数据仓库系统中数据加载的方式和流程，包括数据加载的频率、目标和验证机制。
5、安全性5.1 用户权限管理本节描述数据仓库系统中用户权限的管理方式和机制，包括用户的注册、认证和授权过程。
5.2 数据访问控制本节描述数据仓库系统中数据访问控制的方式和机制，包括数据的保护、加密和审计功能。
6、可用性6.1 高可用性架构本节描述数据仓库系统中实现高可用性的架构设计，包括负载均衡、冗余备份和自动故障恢复机制。
6.2 容灾备份方案本节描述数据仓库系统中实现容灾备份的方案，包括数据的备份、复制和恢复策略。
7、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括数据仓库系统的系统架构图、数据模型图、ETL流程图等相关文档。
8、本文所涉及的法律名词及注释本文所涉及的法律名词及注释包括但不限于《数据保护法》、《网络安全法》等相关法律和条款。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
数据仓库设计步骤
数据仓库设计步骤数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。
它的设计过程是一个复杂的任务，需要经历多个步骤。
下面是数据仓库设计的主要步骤：1.需求分析：首先，需要与业务用户和利益相关者合作，了解业务需求和目标。
这包括理解他们的数据分析需求、业务流程和决策支持要求。
这一步骤有助于确定数据仓库应该包含哪些数据和所需的数据分析功能。
2.数据源分析：在这一步骤中，需要识别和分析所有可用的数据源，包括内部和外部系统。
需要评估这些数据源的数据质量、结构和可用性，以确定应该选择哪些数据源。
3.数据抽取、转换和加载（ETL）：在这个步骤中，需要确定如何从不同的数据源中提取数据，并将其转换为适合数据仓库的格式。
这包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程。
ETL过程还应该能够处理数据的增量更新和历史数据的保留。
4.数据模型设计：在这一步骤中，需要设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。
逻辑模型通常使用维度建模技术，包括维度表和事实表来描述数据。
物理模型则定义了如何将逻辑模型映射到实际的存储结构，包括数据库表和索引设计等。
5.数据仓库架构设计：在这一步骤中，需要确定数据仓库的整体架构。
这包括确定数据仓库的结构、数据存储和访问机制。
需要考虑到数据仓库的可伸缩性、性能和可用性等方面。
6.数据仓库实施：在这个步骤中，需要根据设计的数据模型和架构来实施数据仓库。
这包括创建数据库表、索引、视图等。
还需要实施ETL过程和相关的数据访问工具。
7.数据质量管理：数据质量是数据仓库设计中一个重要的方面。
在这一步骤中，需要定义数据质量规则和度量，并实施数据质量管理的过程。
这包括数据清洗、数据验证和数据监控等活动。
8.元数据管理：在数据仓库中，元数据是描述数据的数据。
在这一步骤中，需要定义和管理元数据，以便用户能够理解数据的含义和含义。
这包括建立元数据仓库、元数据标准和元数据管理工具等。
9.安全和访问控制：在这一步骤中，需要制定数据仓库的安全策略和访问控制机制。
阿里数据仓库模型设计
从DWD层进行轻度清洗，转换， 汇总聚合生成DW 层数据，如字符 合并，EMAIL,证件号，日期，手 机号转换，合并；用代理键取代 维度；按各个维度进行聚合汇总
支付宝业务系统简介
业务特点
类金融交易：充值、提现、账务管理 类电子商务：购物交易过程变更、实际交易（对B 机票、对C水电等） 非纯电子商务；纯金融
线上子系统多而杂
截止到2011年6月共有各类线上子系统259个 类型多样：对C、对B、对内、对金融机构
系统间依赖程度参差不齐
垂直依赖（业务与核心） 跨层依赖（跨过交易到账务）
支付宝业务系统
四大平台
资金平台 客户平台 支付平台 交易平台
五大域
商户域 用户域
两条线
会员线
支撑域
风控域 金融线
无线域
支付宝数据仓库架构原则
底层业务的数据驱动为导向同时结合业务需求驱动 便于数据分析
屏蔽底层复杂业务 简单、完整、集成的将数据暴露给分析层
底层业务变动与上层需求变动对模型冲击最小化
如按年月季天对一些维度进行聚合生成业务需要的事实数据dw模型架构第一层介绍ods层功能ods层是数据仓库准备区为dwd层提供基础原始数据减少对业务系统影响建模方式及原则数据保留时间根据实现业务需求而定可以分表进行周期存储存储周期不长数据不做清洗转换和业务系统一样按主题逻辑划分数据模型和粒度和业务系统数据模型保留一致3nf从业务系统以增量方式抽取加载到odsdw模型架构第二层介绍dwd层功能为dw层提供来源明细数据提供业务系统细节数据的长期沉淀为未来分析类需求的扩展提供历史数据支撑建模方式及原则数据模型与ods层一致3nf不做清洗转换处理为支持数据重跑可额外增加数据业务日期字段可按天月年进行分表用增量ods层数据和前一天dwd相关表进行merge处理dw模型架构第三层介绍dw层功能为dmst层提供细粒度数据细化成dwb和dwsdwb是根据dwd明细数据进行清洗转换如维度转代理键身份证清洗会员注册来源清洗字段合并空值处理脏数据处理ip清洗转换账户余额清洗资金来源清洗等dws是根据dwb层数据按各个维度id进行粗粒度汇总聚合如按交易来源交易类型进行汇总建模方式及原则聚合汇总增加派生事实关联其它主题的事实表dw层可能会跨主题域dwb保持低粒度汇总加工数据dws保持高粒度汇总数数据模型可能采用反范式设计合并信息等dw模型架构第三层介绍dw层dw模型架构第四层介绍dm层功能这一层可以是一些宽表是根据dw层数据按照各种维度或多种维度组合把需要查询的一些事实字段进行汇总统计并作为单独的列进行存储满足一些特定查询数据挖掘应用应用集市数据存储建模方式及原则尽量减少数据访问时计算优化检索维度建模星形模型事实拉宽度量预先计算分表存储dw模型架构第四层介绍dm层dw模型架构第五层介绍st层功能st层面向用户应用和分析需求包括前端报表分析图表kpi仪表盘olap专题等分析面向最终结果用户适合作olap报表模型如rolapmolap根据dw层经过聚合汇总统计后的粗粒度事实表建模方式及原则保持数据量小维度建模星形模型各种维度代理键度量增加数据业务日期字段支持数据重跑不分表存储dw模型架构第五层介绍st层细化dw建模对dw中各个主题业务建模进行了细分每个层次具有不同的功能
数据仓库表设计方案
数据仓库表设计方案
数据仓库表设计方案是指根据数据仓库的需求，将各种数据整合、清洗、加工，并以表的形式存储到数据仓库中。
以下是一个数据仓库表设计方案的基本框架。
首先，需要确定数据仓库的维度。
维度是指数据分析的角度，比如时间、地点、产品、客户等。
根据具体的业务需求，确定需要的维度，并为每个维度创建对应的表。
接下来，需要确定数据仓库的度量。
度量是指需要进行统计、计算的指标，比如销售额、库存量、客户数量等。
根据具体的业务需求，确定需要的度量，并为每个度量创建对应的表。
然后，在确定了维度和度量后，需要设计事实表。
事实表是数据仓库中的核心表，用于存储各个维度和度量之间的关系。
每个事实表对应一个业务过程，比如销售订单、库存变动等。
事实表通常含有一个主键，用于关联维度表，以及多个外键，用于关联度量表。
此外，数据仓库表设计方案还需要考虑数据的清洗和加工。
数据清洗是指对原始数据的处理，去除重复、缺失、错误等不规范的数据。
数据加工是指对清洗后的数据进行计算、汇总、聚合等操作，以生成可供分析的数据。
最后，还需要考虑数据的索引和分区。
索引是指对表中的字段建立索引，提高查询效率。
分区是指将表中的数据按照某一字段进行分组存储，方便查询和维护。
综上所述，数据仓库表设计方案需要根据具体的业务需求确定维度、度量、事实表，并考虑数据的清洗和加工，以及索引和分区等因素。
通过合理的设计，可以提高数据仓库的查询效率和数据分析的准确性。
仓库管理系统数据库设计说明书
仓库管理系统数据库设计说明书仓库管理系统数据库设计说明书1、引言1.1 目的本文档旨在为仓库管理系统的数据库设计提供详细说明，包括系统的需求分析、数据模型设计、数据库表结构以及数据字典等内容，以帮助开发人员快速、准确地进行系统开发工作。
1.2 范围本文档适用于仓库管理系统的数据库设计，主要包括仓库、货物、库存、进货单、出货单等重要模块的设计说明。
2、数据需求分析2.1 功能需求仓库管理系统需要具备以下功能：- 仓库管理：包括仓库信息的录入、修改和查询等功能。
- 货物管理：包括货物信息的录入、修改和查询等功能。
- 库存管理：包括库存的增加、减少、查询等功能。
- 进货管理：包括进货单的录入、修改和查询等功能。
- 出货管理：包括出货单的录入、修改和查询等功能。
- 报表：根据用户需求，相应的报表。
2.2 数据需求根据上述功能需求，我们需要设计以下数据表：- 仓库表（Warehouse）：存储仓库的基本信息，包括仓库编号、仓库名称、仓库地质等字段。
- 货物表（Goods）：存储货物的基本信息，包括货物编号、货物名称、货物类型等字段。
- 库存表（Inventory）：存储仓库中货物的库存情况，包括仓库编号、货物编号、库存数量等字段。
- 进货单表（PurchaseOrder）：存储进货单的信息，包括进货单编号、货物编号、进货日期、进货数量等字段。
- 出货单表（SalesOrder）：存储出货单的信息，包括出货单编号、货物编号、出货日期、出货数量等字段。
3、数据模型设计基于上述数据需求，我们设计了以下数据模型：仓库表（Warehouse）- 仓库编号（WarehouseID）：主键，唯一标识仓库。
- 仓库名称（WarehouseName）：存储仓库的名称。
- 仓库地质（WarehouseAddress）：存储仓库的地质。
货物表（Goods）- 货物编号（GoodsID）：主键，唯一标识货物。
- 货物名称（GoodsName）：存储货物的名称。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据仓库的设计和建模
数据仓库的设计和建模随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析越来越多的数据。
数据仓库应运而生，成为企业中的重要一环。
数据仓库的设计和建模是确保数据仓库能够正常运行的关键一步。
本文将为您介绍数据仓库设计和建模的过程和注意事项。
一、数据仓库的设计数据仓库设计是指选择适合企业现有业务模型的数据仓库，以及选择适合的数据仓库模型。
在数据仓库设计过程中，需要注意以下几点：1.需求分析在设计数据仓库之前，必须先了解企业的需求。
只有充分了解企业的需求，才能选择适合的数据仓库模型。
的确，基本的关系型数据仓库并不是适合所有企业的最佳选择。
有些企业需要NoSQL数据存储解决方案；另一些企业可能需要一个大数据仓库。
2.选择合适的结构设计数据仓库的一个重要方面是结构。
企业需要选择一个适当的结构，以方便数据仓库的管理。
该设计需要考虑到多个因素，如数据交换、备份和恢复等方面。
3.确定数据清洗规则仓库设计人员需要为仓库中的数据制定一些清洗规则。
例如，数据可以进行缺失值检查；去除不匹配的条目；并标准化数据格式。
所有这些工作都是为了保证数据质量。
4.数据集成在数据仓库中，数据可以从多个来源汇总，包括企业主机、云存储、应用程序和外部第三方服务，还可以使用ETL(抽取、转换和加载)工具来协调所有这些数据源。
5.元数据管理元数据管理是管理数据仓库的一个关键方面。
元数据是有关数据的数据。
在数据仓库中，元数据指用于管理和发现数据资源的数据。
这些数据包括数据定义、数据源、字段名称和数据类型等。
二、数据仓库的建模数据建模是一个基于模型的设计方法，它将复杂的数据模型转化为可视化的图形模型，以简化数据的管理和维护。
数据建模应该包括以下步骤：1.确定数据实体数据建模开始于确定数据实体。
数据实体就是指组织中的实际事物，例如客户、订单、产品。
通常情况下，数据实体可以通过问题领域的分析来确定。
2.确定关系确定数据实体后，需要确定数据实体之间的关系。
关系通常定义为“一对多”、“多对多”或“一对一”，可以通过实体之间的相互依赖性来确定。
让阿里金融分析师来告诉你银行数据仓库的10个主题模型
让阿里金融分析师来告诉你银行数据仓库的10个主题模型在银行主题模型中，每个数据仓库的实施公司会有金融行业或银行业的主题模型，这个模型会根据新的业务不断进行完善，是各实施公司的业务经验积累。
一个良好的模型对数据仓库的实施起到了事半功倍的效果，虽然不同的公司会有不同的主题模型产品，但每个公司的产品基本上分为以下几个主题：1、当事人（PARTY）是指银行所服务的任意对象和感兴趣进行分析的各种对象。
如：个人或公司客户、潜在客户、代理机构、雇员、合作伙伴等。
一个当事人可以同时是这当中的许多角色。
借助当事人主题的建立可以实现基于客户基本信息的分析，是实现以客户为中心的各种分析应用的重要基础。
PARTY主题一般包括：*外部机构、政府部门、行业监管机构等；*在银行登记注册开立账户的单位、个人普通客户；*和银行有业务往来的其他金融机构（如国内同业、海外代理行等）；*银行机构的雇员（含柜员、客户经理等）；*客户的干系人（如个人客户的配偶、子女，公司的法人等）；*潜在客户（如交易对手，无账号交易客户等）；那在实施过程中，除了对客户进行分类外，重点需要关注：（1）客户ID：为每位客户确定一个唯一的ID，由于不同的系统都会有客户ID，如何分析是否是同一个客户？许多银行都会有ECIF系统来唯一确定客户，如果已经有全行的唯一客户ID，那将减少许多整合工作，只需按一定规则将其他潜在客户、干系人分配唯一ID即可。
如果没有ECIF系统可以在主题模型进行整合，如按证件类型、证件号码、姓名、性别来识别唯一客户，将各源系统中的客户识别成唯一客户后，再将各源系统的客户信息进行整合。
（2）客户之间关系设计：由于一个客户可能有多个角色，一般可以通过客户关系表来确定。
比如既是员工也是客户可在关系表中存放客户ID和员工ID的关系类型是同一个人，既是个人客户又是企业法人，可在关系表中存放客户ID和企业ID的关系类型为企业法人关系。
（3）客户主题是整个模型的中心，其它的所有主题都会和客户主题进行关联，因此如何与其他主题进行关联也需要重点考虑。
阿里OneData构建数据指标体系
阿⾥OneData构建数据指标体系数据指标来辅助业务决策GMV、⽇活⽤户、⽉活⽤户、PV、UV、页⾯停留时长OneData指标规范以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，定义业务域、数据域、业务过程、度量/原⼦指标、维度、维度属性、修饰词、修饰类型、时间周期、派⽣指标等。
业务域：⽐数据域更⾼维度的业务划分⽅法，适⽤于特别庞⼤的业务系统，且业务板块之间的指标或业务重叠性较⼩。
例如⽤车业务板块包含乘客端、司机端，电商业务板块包含商城、返利模块。
业务过程：业务过程可以概括为⼀个个不可拆分的⾏为事件，如下单、⽀付、评价等业务过程/事件。
这⾥的事件跟埋点的事件类似，详情可查看业务域倒还能理解，简单来说就是对不同业务的分类；业务过程也容易理解，相当于画业务流程图数据域：是联系较为紧密的数据主题的集合，是对业务对象⾼度概括的概念层归类，⽬的是便于数据管理与应⽤。
简⽽⾔之，数据域就类似于我们电脑桌⾯要建⽴不同的⽂件夹来存储数据，这些个⽂件夹名就是数据域。
维度：是度量的环境，⽤来反映业务的⼀类属性，这类属性的集合构成⼀个维度，可以从who-where-when-what层⾯来看。
维度属性：维度属性⾪属于维度，相当于维度的具体说明，如⽤户维度中性别为男、⼥。
修饰词：指除了统计维度以外指标的业务场景。
修饰类型：对修饰词的抽象划分。
简⽽⾔之，维度和修饰都可以理解为原⼦指标的⼀些限定条件，懂sql的会更好理解⼀些，⼀般是写sql时，放在where语句后边的。
度量/原⼦指标：原⼦指标和度量含义相同，某⼀业务⾏为事件下的度量，是业务定义中不可拆分的指标，如注册数。
时间周期：⽤来明确数据统计的时间范围或是时间点，如最近30天、⾃然周、截⾄当⽇等。
指标类型：包含原⼦指标、派⽣指标。
原⼦指标 = ⾏为事件+度量派⽣指标 = ⼀个原⼦指标+多个修饰词+时间周期例如：原⼦指标=完单量，派⽣指标=近⼀周iOS乘客完单量，包含时间周期=近⼀周，修饰词=iOS，维度=乘客，原⼦指标=完单量。
数仓模型层说明书
数仓模型层说明书一、简介数据仓库模型层，也称为数仓模型层，是数据仓库架构中的核心组成部分。
它负责将原始数据转化为有组织、有意义的信息，以便进行数据分析和业务决策。
本说明书将详细描述数仓模型层的构成、功能和设计原则。
二、数仓模型层构成数仓模型层通常由以下三个层次构成：1. 物理层：这一层主要负责存储和管理原始数据。
它包括各种数据源（如数据库、数据文件等）和数据存储介质（如硬盘、SSD等）。
2. 逻辑层：这一层是数仓模型的核心，负责将物理层的数据转化为逻辑视图。
它包括数据模型（如星型模型、雪花模型等）和元数据（描述数据的数据）。
3. 应用层：这一层提供数据服务，支持各种数据分析和业务应用。
它包括报表、仪表盘、数据挖掘工具等。
三、数仓模型层功能数仓模型层的主要功能包括：1. 数据整合：将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据冗余和冲突。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据建模：通过建立逻辑模型，将数据组织成有意义的结构，便于分析和查询。
4. 数据安全：提供数据访问控制和安全保障，确保数据的机密性和完整性。
5. 数据服务：提供各种数据服务和应用，支持业务分析和决策。
四、数仓模型层设计原则在进行数仓模型层设计时，应遵循以下原则：1. 面向主题：设计时应以业务需求为导向，将数据按照主题进行组织，如销售、库存等。
2. 层次分明：物理层、逻辑层和应用层应层次分明，避免数据的冗余和冲突。
3. 灵活性：设计时应考虑未来的业务变化和扩展，保持模型的灵活性和可扩展性。
4. 性能优化：通过对数据的合理组织和索引，优化查询性能，提高数据处理效率。
5. 安全性：确保数据的安全性和隐私保护，控制对数据的访问和操作。
6. 标准化：遵循统一的数据标准和规范，保证数据的准确性和一致性。
7. 可维护性：设计时应考虑维护的便利性，降低维护成本。
8. 最佳实践：参考业界最佳实践，不断优化和完善数仓模型层的设计。
数仓模型设计原则
数仓模型设计原则
1. 明确业务需求：数仓模型应该紧密关联业务，准确反映业务现状和要求，满足业务分析需求。
2. 清晰数据架构：数仓模型应该按照一定的规则、约束和标准，由基础数据、汇总数据、指标数据和其他数据层次组成，使得数据能够在不同层次之间流转和分析。
3. 有效维度建模：数仓模型需要将业务中复杂的概念和关系抽象为可重用的维度，使得维度成为数据分析和查询的基础。
4. 模块化可维护：数仓模型需要采用模块化的设计，方便模型的维护和升级，并且具有可扩展性和可重用性。
5. 数据质量保证：数仓模型需要在设计阶段考虑数据质量问题，包括数据来源、数据清洗、数据同步等，确保数据准确性和一致性。
6. 保证数据安全：数仓模型中的数据需要根据不同的角色和权限进行访问控制，保证数据的安全性和隐私性。
7. 可操作性和易用性：数仓模型需要保证数据的操作性和易用性，同时需要具备数据可视化和数据分析的能力，方便用户进行数据挖掘和分析。
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从DW层的数据进行粗粒度 聚合汇总；按业务需求对事 实进行拉宽形成宽表
从DWD层进行轻度清洗，转换， 汇总聚合生成DW层数据，如字符 合并，EMAIL,证件号，日期，手 机号转换，合并；用代理键取代 维度；按各个维度进行聚合汇总
自下而上 Ralph Kimbal
• 按照实际的应用需求，加载需要的数据，不需要的数据不必要加载到数据 仓库当中。
• 这种方式建设周期较短，客户能够很快看到结果，适合做项目类数据仓库。
混合法
• 结合自上而下、自下而上两种构造数据仓库的方法，结合企业自身特点， 分析业务环境构造数据仓库底层数据基础，再按照实际的应用需求构造数 据仓库上层数据。
IBM FSDM九大数据概念
当事人
协议 介质
地理位置 资源项
产品 介质
分类
帐户
渠道
条件
事件
业务方向
主要变化：
1. 将产品中的介质以及 分类中的帐户和渠道独 立出来作为单独的数据 概念
2.条件和分类不作为单 独的数据概念，分散在 各个数据概念中。
3.业务方向中的部分在 事件数据概念中体现
支付宝九大数据概念
▪ 仓库层次更加清晰，对外暴露数据更加统一
❖ 需求驱动为主
传统仓库架构方法
…
支付宝交易主题现状
数据仓库模型建设目标示意图
仓库基础数据层建设的意义
❖ 避免底层业务变动对上层需求影响过大 ❖ 屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层
呈现业务数据 ❖ 仓库数据更加丰富 ❖ 建设高内聚松耦合的数据组织，使得数据从业务角度可分
根据ODS增量数据进行 merge生成全量数据，不做 清洗转换，保留原始全量数 据
源 数 据
点击流数据 （Click stream）
数据库数据 （OLTP）
文档数据
其它数据
（Documents） （Other）
建立企业级概念数据模型(CDM) 的基本架构
相关方 描述 位置 相关方类型
安排类型
相关方关系
相关方
相关方及安排间的 关系 安排
▪ 业务概念框架提供了一套通用的结构， 它描述了所有业务环境
支付宝业务系统简介
❖业务特点
▪ 类金融交易：充值、提现、账务管理 ▪ 类电子商务：购物交易过程变更、实际交易（对B
机票、对C水电等） ▪ 非纯电子商务；纯金融
❖线上子系统多而杂
▪ 截止到2011年6月共有各类线上子系统259个 ▪ 类型多样：对C、对B、对内、对金融机构
❖系统间依赖程度参差不齐
▪ 垂直依赖（业务与核心） ▪ 跨层依赖（跨过交易到账务）
ODS层
数据准备区，数据来源是各 业务系统的源数据，物理模 型和业务系统模型一致。
服务领域
前端报表展现，主题分析， KPI报表
数据挖掘，自定义查询，应 用集市
为EDW提供各种统计汇总数 据
为EDW提供各主题业务明细 数据
为其它逻辑层提供数据，为 统一数据视图子系统提供数 据实时查询
数据ETL过程描述
▪ 业务系统变化影响削弱在基础数据层（资金订单改造） ▪ 结合自上而下的建设方法削弱需求变动对模型的影响 ▪ 数据水平层次清晰化
❖ 高内聚松耦合
▪ 主题之内或各个完整意义的系统内数据的高内聚 ▪ 主题之间或各个完整意义的系统间数据的松耦合
❖ 构建仓库基础数据层
▪ 使得底层业务数据整合工作与上层应用开发工作相隔离， 为仓库大规模开发奠定基础
割，有助于数据和团队的扩展。
第三方支付企业支付宝数据仓库体系结构
数
KPI
账单应用
日志产品应用
其它……
据
应 用
报表展示
自定义查询
数据分析
数据挖掘
元
数
据
数据应用（ST）
管 理
数 据
数据集市、宽表（DM）
数
仓
库
E 低粒度汇总加工数据（DWB）
高粒度汇总数据（DWS） 据 质
T 议 条件
产品 条件 分类
当事人 条件 分类
地理位置
介质 条件
资源项
渠道 条件 分类
帐户
事件 业务方向
第三方支付企业支付宝数据模型设计
➢基于OMG推出的数据仓库元数据管理的CWM模型 (Common Warehouse Metamodel) ➢物理模型设计 PDM设计方法 ➢参考IBM的FSDM金融行业的数据仓库通用模板 ➢参考NCR Teradata 金融服务逻辑数据模型（FS-LDM ）， ➢参考新巴塞尔资本协议（Basel II Capital Accord）需提供 三到五年的数据的规范
5. ST
数据应用层
DW五层模型架构介绍
数据来源及建模方式
ST层
数据来自DW层，采用维度 建模，星型架构
DM层
数据来自DW层，采用维度 建模，星型架构
DW层
数据来自DWD层，是DW事 实层，采用维度建模，星型 架构,这一层可细分为dwb 和
dws
DWD层
数据来自ODS层，是DW明 细事实层,数据模型是ODS 一致
数据建模介绍
数据仓库构造方法
自上而下 Bill Inmon
• 从整个企业的业务环境入手，分析其中的概念，应该有什么样的数据，达 成概念完整性，并不从它需要支持那些应用入手。
• 一个企业建立唯一的数据中心，就像一个数据的仓库，其中数据是经过整 合、经过清洗、去掉脏数据的、标准的，能够提供统一的视图。
▪ IBM业务概念间最初的关系提供了
相关方 合约 位置 分类 产品/服务 资源 事件 业务方向 条件
➢所有业务信息都是可以用九大概念的词汇来表示 ➢每一种信息概念都可用三个分层来详细说明： I. 分类分层（是什么） II. 描述分层（有什么） III. 关系分层（做什么）
九大数据概念变迁
支付宝业务系统
四大平台
资金平台 客户平台 支付平台 交易平台
五大域
商户域 用户域 支撑域 风控域 无线域
两条线
会员线 金融线
支付宝数据仓库架构原则
❖ 底层业务的数据驱动为导向同时结合业务需求驱动 ❖ 便于数据分析
▪ 屏蔽底层复杂业务 ▪ 简单、完整、集成的将数据暴露给分析层
❖ 底层业务变动与上层需求变动对模型冲击最小化
综合上述规范和要求，同时结合支付宝实际的业务， 推出数据仓库5层架构体系
DW五层模型架构介绍
❖ DW五层模型是按照EDW各个应用层次的需求进行分层细 化而来的，每个层次满足不同的应用。
❖ 分为以下5层：
1. ODS 数据准备层
2. DWD 数据明细层
3. DW(B/S) 数据汇总层
4. DM
数据集市层