| [[426986]]
本文转载自微信公众号「数仓宝贝库」，作家范钢 孙玄 。转载本文请干总共仓宝贝库公众号。
前边部分是对数据的辘集，然后经过ETL过程，最终存入数据仓库。这部分是通过一切技能收罗数据，然则它的开辟与数据利用需求无关。因为数据仓库存储的是曩昔数年的数据，而数据利用需求老是在变。要是数据利用需求一变化，就需要修改数据仓库的表结构，那么这数年的数据齐必须要从头臆想，系统就会永久处于一种极端不相识的情状，缓助本钱极高。是以，唯特殊据仓库的开辟与数据利用需求无关，智商保证需求变更对数据仓库莫得影响，智商让系统相识运转。
背面部分是阐发不同的数据分析需求，从数据仓库中赢得数据，完成各自的数据分析，将最终的分析后果写入数据集市。数据集市的开辟是与各自的数据分析的需求息息干系的，每次需求变更时，变更的是各自的数据集市，而不是数据仓库。
01多维数据建模
经过前边一系列的ETL过程(什么是ETL?一文掌持ETL谋划过程)，咱们最终将数据装载到数据仓库中。数据仓库是按照多维数据模子的想路进行开辟的。在多维数据模子中，动态数据就升沉为了事实表，静态数据就升沉为了维度表。进项发票事实表、销项发票事实表齐是事实表，但从其中关联出来了日历维度表、征税东说念主维度表、税务机关维度表、地域维度表与行业维度表。
多维数据模子的谋划有两种想路：雪花模子与星形模子，如下图所示。
雪花模子与星形模子
左图是雪花模子的谋划，它最大的本性是在维度表上还要关联维度表，如在征税东说念主维度表的基础上还要关联行业维度表。这么谋划比拟容易认知，但会酿成时时的join操作，在海量数据中裁减查询性能。比喻，要对进项发票进行地域的统计，就需要将进项发票事实表与征税东说念主维度表干系联，再关联税务机关维度表、地域维度表，智商完成，这极大影响了系统性能。因此，为了栽培查询性能，基于空间换期间的想想，咱们又冷落了星形模子。
右图是星形模子的谋划，它最大的本性是不会再有维度与维度的关联，而是整个维度表齐只与事实表关联。比喻对进项发票进行地域分析，只需要进项发票事实表关联地域维度表就不错了，在海量数据中的性能将得到极大的栽培。
接着，在以上事实表的基础上，还不错从不同的维度与粒度对数据进行汇总，形成团员表。比喻，对进项发票事实表按照行业进行汇总，大略按照地域进行汇总，形成“进项发票行业团员表”与“进项发票地域团员表”，等等。
以上的分析齐是在“开票主题域”中进行的，但是按照业务经过，还有“汇报主题域”“征收主题域”“稽察主题域”等，如下图所示。这么，数据中台就按照业务模块诀别为了多个主题域，然后在各个主题域进行多维建模，形成数据仓库。但各个主题域不错领有共同的维度表，如征税东说念主维度表、税务机关维度表等。
主题域模子
02数据中台的分层
数据中台的开辟，除了按照主题域进行纵向诀别，还要通过分层进行横向诀别。数据中台通过分层，诀别为原始数据层(STAGE)、细节数据层(ODS/DWD)、轻度空洞层(MID/DWS)与数据集市层(DM)，如下图所示。每一层的数据齐存储在Hive数据库中，然后通过Schema诀别出不同的档次。
数据中台的系统分层
最底层是原始数据层(STAGE)。整个的原始数据齐在这里，通过Schema进行诀别，来自哪个数据开首就存储在哪个Schema中，何况表名与原始库的表名一致。
接着是细节数据层(ODS/DWD)，它是经过ETL过程以后导入数据仓库的事实表与维度表。ETL过程的中间临时表存入名为etl的Schema，数据仓库的事实表与维度表存入名为dw的Schema。同期，制订定名设施，事实表以dw_fact_xxx定名，如订单事实表dw_fact_order，维度表以dw_dim_xxx定名，如日历维度表dw_dim_date。
紧接着是轻度空洞层(MID/DWS)，它是在事实表的基础上按照不同维度与粒度形成的团员表。团员表以dw_agg_xxx定名，如进项发票按征税东说念主团员表dw_agg_jxfp_nsr、进项发票按税务机关团员表dw_agg_jxfp_swjg等。
终末，是在数据仓库之上的数据集市层(DM)，它通过抽取前两层中的事实表与团员表的数据，按照不同的用户需求进行数据分析，终末形成数据后果。数据集市既包括最终后果表，也包括中间后果表。数据集市以dw_dm_xxx定名，如“购车东说念主未交纳车辆购置税预警”属于“活泼车破费税”分析模块，它需要臆想出应免税数据dw_dm_jdcxfs_ms，然后臆想出未缴税数据dw_dm_jdcxfs_wjs。大巨额惯例数据分析便是这么通过SparkSQL进行的。
kaiyun体育
本书摘编自《架构真意：企业级利用架构谋划要领论与实行》，经出书方授权发布。
|
