阿里数据仓库模型设计
数据仓库主题设计及元数据设计
数据仓库主题设计及元数据设计3.4 明确仓库的对象：主题和元数据大多数商务数据都是多维的，所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法，必须有一种新的方法来表达多维数据。
现阶段流行的有2种方法，一是面向对象方法，即把商务数据抽象为对象，再使用Rational Rose等对象建模工具来表达这些对象；另一种方法就是使用信息包图，这是一种简便且高效的方法，在项目中使用的普及率很高。
信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。
自上而下的建模技术从用户的观点开始设计。
用户的观点是通过与用户交流得到的，可以进一步明确用户的信息需求。
自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响商务活动的方式，它使得设计者可以围绕着一个通常的主题或商务领域进行信息包的开发。
下面就详述如何通过信息打包技术建立信息包图，从而确定数据仓库中的主题和元数据。
3.4.1 信息打包技术1．信息打包技术的基本使用信息打包法是一种自顶向下的设计方法，它从管理者的角度出发把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性。
此法具体分4个阶段：（1）采用自顶向下的方法对商务数据的多维特性进行分析，用信息打包图表示维度和类别之间的传递和映射关系，建立概念模型。
其中类别是按一定的标准对一个维度的分类划分，如产品可按颜色、质地、产地和销地等不同标准分类。
（2）对企业的大量的指标实体数据进行筛选，提取出可利用的中心指标。
其中指标也称为关键性能指标和关键商务测量的值，是在维度空间衡量商务信息的一种方法。
比如产品收入金额、原材料消耗、补充新雇员或设备运行时间等都可以叫做指标。
（3）在信息打包图的基础上构造星形图，对其中的详细类别实体进行分析，进一步扩展为雪花图，建立逻辑模型。
（4）在星形图和雪花图的基础上，根据所定义数据标准，通过对实体、键标、非键标、数据容量、更新频率和实体特征进行定义，完成物理数据模型的设计。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
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。
智能制造中的数据仓库设计与应用
智能制造中的数据仓库设计与应用一、智能制造概述随着信息技术的飞速发展，智能制造已成为各国推进制造业转型升级的重要手段。
智能制造是指以数字化技术为基础，通过智能化、网络化、自动化等方式，实现制造全生命周期的智能化管理与运营。
而在智能制造中，数据是支撑其实现的核心。
因此，如何有效地管理和利用生产过程和产品信息所产生的大量数据已成为智能制造中一个重要问题。
二、数据仓库设计原则数据仓库是智能制造中存储和管理大量数据的重要手段。
在进行数据仓库的设计时，需要遵循以下几个原则：1.统一性原则：所有数据都应该从一个数据来源中获取，保证数据的唯一性。
2.独立性原则：数据仓库应该与操作性数据库相独立，以免对操作系统产生影响。
3.持久性原则：数据仓库的数据应该长期保存，以便后期的分析和查询。
4.可伸缩性原则：数据仓库应该具备良好的扩展性和可伸缩性，以满足日后数据量增大的需求。
5.安全性原则：数据仓库中的数据应该得到保护，避免数据泄露和数据被篡改。
三、数据仓库的应用数据仓库是智能制造的核心手段之一，具有多种应用场景。
其中包括：1.生产过程监控：数据仓库可以实时收集和存储生产过程中的各类数据，并通过可视化的方式展示。
通过对差异数据的分析，可以及时调整生产流程，提升生产效率。
2.质量管理：数据仓库可以收集制造过程中出现的各类质量数据，通过数据挖掘和分析，可以发现问题所在，及时监测和改进生产过程。
3.预测性维护：数据仓库可以收集并存储设备运行数据等信息。
通过对数据的分析和挖掘，可以及早发现问题并进行维修和保养，减少生产停顿时间。
4.供应链优化：数据仓库可以存储供应链相关的数据，包括订单信息、物流信息、采购信息等。
通过对数据的分析和挖掘，可以优化物流、降低成本及提高客户满意度等。
四、数据仓库建设过程建设数据仓库需要进行多项工作，包括：1.需求分析：根据业务需求，确定数据仓库的具体应用场景和需要收集的数据内容。
2.数据模型设计：根据数据需求设计数据模型，确保数据可控、易于管理。
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模
通俗易懂数仓建模—Inmon范式建模与Kimball维度建模在数据仓库领域，有两位大师，一位是“数据仓库”之父B i l l I n m o n，一位是数据仓库权威专家R a l p h K im ba l l，两位大师每人都有一本经典著作，I n m o n大师著作《数据仓库》及K im ba l l大师的《数仓工具箱》，两本书也代表了两种不同的数仓建设模式，这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。
今天我们就来聊下这两种建模方式——范式建模和维度建模。
本文开始先简单理解两种建模的核心思想，然后根据一个具体的例子，分别使用这两种建模方式进行建模，大家便会一目了然！一、两种建模思想对于In mo n和K i m ba l l两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难懂的文字，大家读完估计也不会收获太多，所以我根据自己的理解用通俗的语言提炼出最核心的概念。
范式建模范式建模是数仓之父In mo n所倡导的，“数据仓库”这个词就是这位大师所定义的，这种建模方式在范式理论上符合3N F，这里的3N F与O L T P中的3N F还是有点区别的：关系数据库中的3N F是针对具体的业务流程的实体对象关系抽象，而数据仓库的3N F是站在企业角度面向主题的抽象。
I n m o n模型从流程上看是自上而下的，自上而下指的是数据的流向，“上”即数据的上游，“下”即数据的下游，即从分散异构的数据源-> 数据仓库-> 数据集市。
以数据源头为导向，然后一步步探索获取尽量符合预期的数据，因为数据源往往是异构的，所以会更加强调数据的清洗工作，将数据抽取为实体-关系模型，并不强调事实表和维度表的概念。
维度建模K i m b al l模型从流程上看是自下而上的，即从数据集市-> 数据仓库-> 分散异构的数据源。
K i mb a l l是以最终任务为导向，将数据按照目标拆分出不同的表需求，数据会抽取为事实-维度模型，数据源经E T L转化为事实表和维度表导入数据集市，以星型模型或雪花模型等方式构建维度数据仓库，架构体系中，数据集市与数据仓库是紧密结合的，数据集市是数据仓库中一个逻辑上的主题域。
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。
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。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
电商平台的数据仓库设计与实现
电商平台的数据仓库设计与实现随着互联网技术的不断发展，电子商务成为新的商业模式，电商平台已经成为企业和消费者交流的新平台。
然而，随着电商平台的不断发展，数据量也不断增加，如何管理和分析这些数据成为了电商平台所面临的挑战。
因此，为了更好的管理和分析大量数据，电商平台需要建立自己的数据仓库。
一、数据仓库简介数据仓库是为了满足企业分析和决策需要而建立的一种数据管理系统。
数据仓库具有决策支持和分析功能，是基于主题的、集成的、稳定的、随时间变化而更新的且支持管理决策的数据集合。
二、电商平台数据仓库的设计和实现1.需求分析在设计和实现电商平台数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是确定数据仓库需要包含什么数据、数据的来源、数据存储方式以及数据的分析需求。
具体的需求分析包括以下几个方面：(1)确定数据仓库的主题和范围。
电商平台的数据包括交易记录、用户信息、商品信息、库存状态等信息，因此需要确定数据仓库的主题和范围。
(2)确定数据来源。
确定数据仓库的数据来源，包括各个系统的数据、外部数据源的数据等。
(3)确定数据存储方式。
确定数据存储方式，需要考虑到数据的规模、岛屿的数据集成以及数据的安全性等因素。
(4)确定数据的分析需求。
需求分析的关键是确定数据的分析需求，包括数据的分析维度、分析对象等。
2.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到数据仓库中。
因为电商平台的数据来源是多样的，包括终端设备、交易系统、物流系统等，因此需要进行数据集成。
数据集成的过程包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤。
具体来说，数据抽取是将外部数据源中的数据抽取到本地数据库中;数据转换是将抽取的数据进行转换、清洗和质量控制;数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中。
3.数据建模数据建模是指利用数据建模工具将抽取的数据进行建模，分析其业务规则，形成数据模型。
在电商平台数据仓库的建模中，需要注意以下几个方面：(1)建立事实表和维度表。
大数据：ER、维度、DataVault模型简述
⼤数据：ER、维度、DataVault模型简述⼀、为什么需要建⽴数据模型数据模型是组织和存储数据的⽅法；适合业务和基础数据存储环境的模型，具有以下⼏点好处：1. 性能：快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐；2. 成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果复⽤，降低数据系统中的存储和计算成本；3. 效率：改善⽤户使⽤数据的体验，提⾼使⽤数据的效率；4. 质量：改善数据统计⼝径的不⼀致性，减少数据计算错误的可能性；⼆、关系数据库系统、数据仓库、OLTP和OLAP 系统区别⼤量的数据仓库系统依托强⼤的关系数据库能⼒存储和处理数据，其采⽤数据模型⽅法也是基于关系数据库理论；OLTP 系统：通常⾯向的主要数据操作是随机读写，主要采⽤满⾜ 3NF 的实体关系型存储数据，从⽽在事务处理中解决数据的冗余和⼀致性问题；OLAP 系统：⾯向的主要数据操作是批量读写，不关注事务处理的⼀致性，主要关注数据的整合，以及在⼀次性的复杂数据查询和处理中的性能；三、典型的数据仓库建模⽅法论1、ER（Entity Relationship 实体关系）模型数据仓库之⽗ Bill INmon 提出的建模⽅法：从全企业的⾼度设计⼀个 3NF 模型，⽤实体关系（ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合 3NF。
数据仓库中的 3NF 和 OLTP 系统中的 3NF 的区别：数据仓库的 3NF 是站在企业⾓度⾯向主题的抽象，⽽不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象；数据仓库的 3NF 特点：1. 需要全⾯连接企业业务和数据；2. 实施周期⾮常长；3. 对建模⼈员的要求较⾼；采⽤ ER 模型建设数据仓库模型的出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业⾓度按主题进⾏相似性组合和合并，并进⾏⼀致性处理，为数据分析决策服务，但并不能直接⽤于分析决策；ER 模型建模步骤：1. ⾼层模型：⼀个⾼度抽象的模型，描述主要的主题以及主题间的关系，⽤于描述企业的业务总体概况；2. 中层模型：在⾼层模型的基础上，细化主题的数据项；3. 物理模型（也叫底层模型）：在中层模型的基础上，考虑物理存储，同时基于性能和平台特点进⾏物理属性的设计，或者做⼀些表的合并、分区设计；2、维度模型维度模型：从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，重点关注⽤户如何更快速的完成需求分析，具有较好的⼤规模复杂查询的响应性能；维度模型的典型代表：星形模型，以及在⼀些特殊场景下使⽤的雪花模型；维度模型设计步骤：1. 选择需要进⾏分析决策的业务过程；2. 选择粒度：在数据分析中，要预判所有分析需求要细分的程度，决定选择的粒度。
数据仓库中的数据模型设计与优化
数据仓库中的数据模型设计与优化数据仓库是指将企业的各种数据进行整合、清洗和加工，形成供决策支持和分析的统一数据源。
而数据模型设计是数据仓库开发的重要环节，它决定了数据仓库的结构、组织方式和性能优化。
一、数据仓库的设计原则1.1 单一事实表数据仓库通常由事实表和维度表组成，事实表记录了业务中的主要事实和指标，而维度表则用于描述事实所处的背景信息。
在数据模型设计中，一个明确的原则是尽量将事实表设计为单一的，即每个事实表只包含一种类型的事实。
这样可以避免冗余的数据和复杂的关联关系，提高查询性能。
1.2 星型模型和雪花模型在数据模型设计中，常用的两种模型是星型模型和雪花模型。
星型模型采用了以一个或多个事实表为中心，周围围绕着多个维度表构成的星形结构，简洁明了，易于理解和查询。
而雪花模型在星型模型的基础上进一步标准化了维度表，将其拆分成多张表，从而减少数据冗余。
选择采用哪种模型需要根据具体业务需求和数据特点做出合理的判断。
1.3 维度的层次结构维度表是数据仓库中最重要的组成部分，它用于描述事实所处的背景信息，如时间、地理位置、产品等。
在维度表的设计中，一个重要的考虑因素是维度的层次结构。
比如时间维度可以按照年、季度、月等层次进行划分，产品维度可以按照品类、品牌、型号等层次进行划分。
合理的维度层次结构可以提高数据仓库的查询效率和用户体验。
二、数据模型设计的优化技巧2.1 行列存储在数据仓库中，数据通常以行为单位进行存储和查询。
然而，当数据量达到一定规模时，行存储方式会造成大量的IO操作和数据冗余。
为了提高查询效率和节省存储空间，可以采用列存储的方式，即将相同列的数据连续存储在一起，从而减少IO操作和数据冗余。
2.2 分区和分桶数据仓库中的数据量通常非常庞大，为了提高查询效率，可以采用分区和分桶的技术。
分区是指将数据按照某个规则划分成多个逻辑部分，如按照时间、地理位置等划分。
而分桶是指在每个分区中将数据再划分成多个小的数据块，从而减小每次查询的数据量。
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。
使用odps和hive后对数据库与数据仓库概念的理解
使用odps和hive后对数据库与数据仓库概念的理解暑假实习使用了两个月的odps ，回学校看了下Hadoop的Hive，让我对数据库与数据仓库增进了一些理解，记录下来。
简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，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，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
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，它的两个基本的元素是维表和事实表。
维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。
任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。
以银行业务为例。
数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。
数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。
比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。
如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。
事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。
而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。
这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
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”。
那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。
“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。
《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
数据仓库架构及各组件方案选型
底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端 工具将数据清理、转换并加载到该层。 中间层：数据仓库中的中间层是使用 ROLAP 或 MOLAP 模型实现的 OLAP 服务器。 对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库 之间的中介。 顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者 API，通常的 应用包括数据查询、报表制作、BI 数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开 发。 从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图 了。
传统上数据仓库的存储从 100GB 起，直连可能会导致数据查询处理速度慢， 因为要直接从数据仓库查询准确的数据，或者是准确的输入，过程中要过滤掉 很多非必要数据，这对数据库以及前端 BI 工具的性能要求相当高，基本性能 不会太高。
另外，在处理复杂维度分析时性能也受限，由于其缓慢性和不可预测性，很少 应用在大型数据平台。要执行高级数据查询，数据仓库应该在低级实例下被扩 展从而简化数据查询。
数据仓库架构及各组件方案选型
企业数据仓库架构
关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成 工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给 终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方式扩展数据仓库的能力， 我们讲集中讨论最本质的问题，在不考虑过多技术细节的情况下，整个层次架 构可以被划分为 4 层：
• 原始数据层（数据源） • 数据仓库架构形态 • 数据的采集、收集、清洗和转换 • 应用分析层
单层架构（直连）
大多数情况下，数据仓库是一个关系型数据库，包含了允许多维数据的模块， 或者分为多个易于访问的多主题信息域，最简单的数据仓库只有一层架构。
数据仓库课程设计
数据仓库 课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据仓库的概念、作用及其在商业智能中的应用。
2. 学生能够掌握数据仓库的基本架构、设计原则以及数据仓库的构建流程。
3. 学生能够了解不同类型的数据仓库技术，并分析其优缺点。
技能目标：1. 学生能够运用数据仓库设计原则，进行简单数据仓库的模型设计。
2. 学生能够利用相关工具进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作，实现数据从源系统到数据仓库的迁移。
3. 学生能够运用查询工具对数据仓库中的数据进行多维分析，为决策提供支持。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据仓库在现代企业中的重要性，增强对数据分析的兴趣和热情。
2. 学生能够形成团队合作意识，通过小组合作完成数据仓库设计和实施任务。
3. 学生能够关注数据仓库技术的发展趋势，培养对新技术、新知识的探索精神。
课程性质：本课程为信息技术课程，以实践操作为主，理论讲解为辅。
学生特点：学生为高中年级，具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，帮助学生掌握数据仓库的相关知识和技能。
在教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问、讨论，培养其独立思考和解决问题的能力。
同时，注重培养学生的团队合作精神和情感态度价值观。
二、教学内容1. 数据仓库概念与作用- 数据仓库的定义、特点- 数据仓库在商业智能中的应用2. 数据仓库架构与设计原则- 数据仓库的基本架构- 数据仓库设计原则：星型模型、雪花模型- 数据仓库构建流程：需求分析、数据建模、数据抽取、数据存储与查询3. 数据仓库技术与工具- 不同类型的数据仓库技术：关系型数据库、多维数据库- 数据仓库相关工具：ETL工具、OLAP工具4. 数据仓库实施与优化- 数据仓库的实施步骤- 数据仓库性能优化策略5. 数据仓库应用案例分析- 案例介绍：企业数据仓库实施背景、需求- 案例分析：数据仓库设计、实施过程及效果评估教学内容安排与进度：第1周：数据仓库概念与作用第2周：数据仓库架构与设计原则第3周：数据仓库技术与工具第4周：数据仓库实施与优化第5周：数据仓库应用案例分析教材章节关联：第1章：数据仓库概述第2章：数据仓库架构与设计第3章：数据仓库技术第4章：数据仓库实施与优化第5章：数据仓库应用案例三、教学方法1. 讲授法：- 对于数据仓库的基本概念、架构、设计原则等理论知识，采用讲授法进行教学，使学生在短时间内掌握课程核心内容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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）
数据仓库建设规范
表命名解释
层次 ODS, DWD, DWB,DWS, DM,ST 如ODS_TRD_TRADE_BASE_YYYYMMDD, DWD_TRD_TRADE_BASE_YYYYMMDD； 表内容 表名视图名总长度不超过64个字符 ODS层和DWD层：[层次]_[主题]_[业务系统表名字]_[分表规则] DWB(含)以上层次表名字：[层次]_[主题]_[有意义的缩写]_[分表规则] 尽量详尽说明表的具体内容 分表规则 日表YYYYMMDD 月表YYYYMM 日汇总DS,月汇总MS,日累计DT,月累计MT
源 数 据
点击流数据 （Click stream）
数据库数据 （OLTP）
文档数据 （Documents）
其它数据 （Other）
建立企业级概念数据模型(CDM) 的基本架构
相关方关系
相关方 描述
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 IBM业务概念间最初的关系提供了
相关方 合约
数据仓库建设规范
表命名规范 程序命名规范 开发模板 通用S范
表名命名格式说明 [层次]_[主题] [_表内容]_[分表规则] T表命名格式说明 T_[层次]_[主题] [_表内容] 临时表名命名格式说明 [tmp]_所属程序名_[自定义序号1..10] [temp]_[操作者缩写]_YYYYMMDD_[表内容] 视图命名格式说明 V_[表名] DWB层视图仍以DWB_开头，为了兼容日后业务变动
数据仓库建设规范
程序命名规范
程序命名 [目标表名(去除分表规则部分)]_[程序类型].tcl 程序名称一律小写 解释 目标表名(去除分表规则部分) 目标表名为程序生成数据的表名，如数据 ODS_TRD_TRADE_BASE_YYYYMMDD-> DWD_TRD_TRADE_BASE_YYYYMMDD，那么程序命名成 dwd_trd_trade_base_dd.tcl
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 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 服务领域 数据ETL过程描述
IBM FSDM九大数据概念 支付宝九大数据概念
协议 介质
协议 条件
当事人
主要变化：
产品 介质
当事人 条件 分类
地理位置
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
产品 条件 分类 地理位置
分类 帐户 资源项 渠道
介质
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
为EDW 提供各种统计汇总数 据
DWD层
为EDW 提供各主题业务明细 数据
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 通过支付宝分发中心平台， 把业务数据抽取落地成文本 文件，再装载到数据仓库 ODS层，不做清洗转换
ODS层
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
DW模型架构第三层介绍-DW层
功能 为DM,ST层提供细粒度数据,细化成DWB和DWS DWB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 据 数据模型可能采用反范式设计，合并信息等
传统仓库架构方法
需求驱动为主
…
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 割，有助于数据和团队的扩展。
位置
相关方
位置
分类
相关方类型 相关方及安排间的 关系
产品/服务 资源 事件
业务方向
条件
安排
安排类型
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
条件 资源项
条件
渠道 条件 分类 事件 业务方向
事件
业务方向
帐户
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 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ODS
从DW 层的数据进行粗粒度 聚合汇总；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 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
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ROLAP，MOLAP 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
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
DW模型架构第五层介绍-ST层
DW五层模型架构特点
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。 保留了最细粒度数据 满足了不同维度，不同事实的信息 满足数据重新生成 不同层次的数据支持数据重新生成 无需备份恢复 解决了由不同故障带来的数据质量问题 消除了重新初始化数据的烦恼 减少应用对DW的压力 以业务应用驱动为向导建模，通过ST、DM层提供数据 避免直接操作基础事实表 降低数据获取时间 快速适应需求变更 适应维度变化 明细基础数据层稳定，适应前端应用层业务需求变更 所有前端应用层模型之间不存在依赖，需求变更对DW整个模型影响范围小 能适应短周期内上线下线需求
数据建模介绍
数据仓库构造方法
自上而下
Bill Inmon
自下而上 Ralph Kimbal
• 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。
• 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。
DW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