一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse DW）是為了便于多維分析和多角度展現(xiàn)而將數(shù)據(jù)按特定的模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它的數(shù)據(jù)基于OLTP源系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是細(xì)節(jié)的、集成的、面向主題的，以O(shè)LAP系統(tǒng)的分析需求為目的。

　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)模型包括了星型架構(gòu)（圖二：pic2.bmp）與雪花型架構(gòu)（圖三：pic3.bmp）兩種模式。如圖所示，星型架構(gòu)的中間為事實(shí)表，四周為維度表，類(lèi)似星星；而相比較而言，雪花型架構(gòu)的中間為事實(shí)表，兩邊的維度表可以再有其關(guān)聯(lián)子表，從而表達(dá)了清晰的維度層次關(guān)系。

　　從OLAP系統(tǒng)的分析需求和ETL的處理效率兩方面來(lái)考慮：星型結(jié)構(gòu)聚合快，分析效率高；而雪花型結(jié)構(gòu)明確，便于與OLTP系統(tǒng)交互。因此，在實(shí)際項(xiàng)目中，我們將綜合運(yùn)用星型架構(gòu)與雪花型架構(gòu)來(lái)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

　　那么，下面我們就來(lái)看一看，構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的流程。

　　二、構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)五步法

　　（一）、確定主題

　　即確定數(shù)據(jù)分析或前端展現(xiàn)的主題。例如：我們希望分析某年某月某一地區(qū)的啤酒銷(xiāo)售情況，這就是一個(gè)主題。主題要體現(xiàn)出某一方面的各分析角度（維度）和統(tǒng)計(jì)數(shù)值型數(shù)據(jù)（量度）之間的關(guān)系，確定主題時(shí)要綜合考慮。

　　我們可以形象的將一個(gè)主題想象為一顆星星：統(tǒng)計(jì)數(shù)值型數(shù)據(jù)（量度）存在于星星中間的事實(shí)表；分析角度（維度）是星星的各個(gè)角；我們將通過(guò)維度的組合，來(lái)考察量度。那么，“某年某月某一地區(qū)的啤酒銷(xiāo)售情況”這樣一個(gè)主題，就要求我們通過(guò)時(shí)間和地區(qū)兩個(gè)維度的組合，來(lái)考察銷(xiāo)售情況這個(gè)量度。從而，不同的主題來(lái)源于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的不同子集，我們可以稱(chēng)之為數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)集市體現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)某一方面的信息，多個(gè)數(shù)據(jù)集市構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

　　（二）、確定量度

　　在確定了主題以后，我們將考慮要分析的技術(shù)指標(biāo)，諸如年銷(xiāo)售額之類(lèi)。它們一般為數(shù)值型數(shù)據(jù)。我們或者將該數(shù)據(jù)匯總，或者將該數(shù)據(jù)取次數(shù)、獨(dú)立次數(shù)或取最大最小值等，這樣的數(shù)據(jù)稱(chēng)為量度。

　　量度是要統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)，必須事先選擇恰當(dāng)，基于不同的量度可以進(jìn)行復(fù)雜關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）等的設(shè)計(jì)和計(jì)算。

　　（三）、確定事實(shí)數(shù)據(jù)粒度

　　在確定了量度之后，我們要考慮到該量度的匯總情況和不同維度下量度的聚合情況。考慮到量度的聚合程度不同，我們將采用“最小粒度原則”，即將量度的粒度設(shè)置到最小。

　　例如：假設(shè)目前的數(shù)據(jù)最小記錄到秒，即數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄了每一秒的交易額。那么，如果我們可以確認(rèn)，在將來(lái)的分析需求中，時(shí)間只需要精確到天就可以的話(huà)，我們就可以在ETL處理過(guò)程中，按天來(lái)匯總數(shù)據(jù)，此時(shí)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中量度的粒度就是“天”；反過(guò)來(lái)，如果我們不能確認(rèn)將來(lái)的分析需求在時(shí)間上是否需要精確到秒，那么，我們就需要遵循“最小粒度原則”，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的事實(shí)表中保留每一秒的數(shù)據(jù)，以便日后對(duì)“秒”進(jìn)行分析。

　　在采用“最小粒度原則”的同時(shí)，我們不必?fù)?dān)心海量數(shù)據(jù)所帶來(lái)的匯總分析效率問(wèn)題，因?yàn)樵诤罄m(xù)建立多維分析模型（CUBE）的時(shí)候，我們會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)提前進(jìn)行匯總，從而保障產(chǎn)生分析結(jié)果的效率。關(guān)于建立多維分析模型（CUBE）的相關(guān)問(wèn)題，我們將在下期欄目中予以闡述。

　　（四）、確定維度

　　維度是指分析的各個(gè)角度。例如我們希望按照時(shí)間，或者按照地區(qū)，或者按照產(chǎn)品進(jìn)行分析，那么這里的時(shí)間、地區(qū)、產(chǎn)品就是相應(yīng)的維度。基于不同的維度，我們可以看到各量度的匯總情況，也可以基于所有的維度進(jìn)行交叉分析。

　　這里我們首先要確定維度的層次（Hierarchy）和級(jí)別（Level）（圖四：pic4.bmp）。如圖所示，我們?cè)跁r(shí)間維度上，按照“年-季度-月”形成了一個(gè)層次，其中“年”、“季度”、“月”成為了這個(gè)層次的3個(gè)級(jí)別；同理，當(dāng)我們建立產(chǎn)品維度時(shí)，我們可以將“產(chǎn)品大類(lèi)-產(chǎn)品子類(lèi)-產(chǎn)品”劃為一個(gè)層次，其中包含“產(chǎn)品大類(lèi)”、“產(chǎn)品子類(lèi)”、“產(chǎn)品”三個(gè)級(jí)別。

　　那么，我們分析中所用到的這些維度，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的存在形式是怎樣的呢？

　　我們可以將3個(gè)級(jí)別設(shè)置成一張數(shù)據(jù)表中的3個(gè)字段，比如時(shí)間維度；我們也可以使用三張表，分別保存產(chǎn)品大類(lèi)、產(chǎn)品子類(lèi)、產(chǎn)品三部分?jǐn)?shù)據(jù)，比如產(chǎn)品維度。（圖五：pic5.bmp）

　　另外，值得一提的是，我們?cè)诮⒕S度表時(shí)要充分使用代理鍵。代理鍵是數(shù)值型的ID號(hào)碼（例如圖六中每張表的第一個(gè)字段），它唯一標(biāo)識(shí)了每一維度成員。更重要的是，在聚合時(shí)，數(shù)值型字段的匹配和比較，JOIN效率高，便于聚合。同時(shí)，代理鍵對(duì)緩慢變化維度有著重要的意義，在原數(shù)據(jù)主鍵相同的情況下，它起到了對(duì)新數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)作用。

　　在此，我們不妨談一談維度表隨時(shí)間變化的問(wèn)題，這是我們經(jīng)常會(huì)遇到的情況，我們稱(chēng)其為緩慢變化維度。

　　比如我們?cè)黾恿诵碌漠a(chǎn)品，或者產(chǎn)品的ID號(hào)碼修改了，或者產(chǎn)品增加了一個(gè)新的屬性，此時(shí)，維度表就會(huì)被修改或者增加新的記錄行。這樣，我們?cè)贓TL的過(guò)程中，就要考慮到緩慢變化維度的處理。對(duì)于緩慢變化維度，有三種情況：

　　1、緩慢變化維度第一種類(lèi)型：

　　歷史數(shù)據(jù)需要修改。這種情況下，我們使用UPDATE方法來(lái)修改維度表中的數(shù)據(jù)。例如：產(chǎn)品的ID號(hào)碼為123，后來(lái)發(fā)現(xiàn)ID號(hào)碼錯(cuò)了，需要改寫(xiě)成456，那么，我們就在ETL處理時(shí)，直接修改維度表中原來(lái)的ID號(hào)碼為456。

　　2、緩慢變化維度第二種類(lèi)型：

　　歷史數(shù)據(jù)保留，新增數(shù)據(jù)也要保留。這時(shí)，要將原數(shù)據(jù)更新，將新數(shù)據(jù)插入，我們使用UPDATE / INSERT。比如：某一員工2005年在A部門(mén)，2006年時(shí)他調(diào)到了B部門(mén)。那么在統(tǒng)計(jì)2005年的數(shù)據(jù)時(shí)就應(yīng)該將該員工定位到A部門(mén)；而在統(tǒng)計(jì)2006年數(shù)據(jù)時(shí)就應(yīng)該定位到B部門(mén)，然后再有新的數(shù)據(jù)插入時(shí)，將按照新部門(mén)（B部門(mén)）進(jìn)行處理，這樣我們的做法是將該維度成員列表加入標(biāo)識(shí)列，將歷史的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為“過(guò)期”，將目前的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為“當(dāng)前的”。另一種方法是將該維度打上時(shí)間戳，即將歷史數(shù)據(jù)生效的時(shí)間段作為它的一個(gè)屬性，在與原始表匹配生成事實(shí)表時(shí)將按照時(shí)間段進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這種方法的好處是該維度成員生效時(shí)間明確。

　　3、緩慢變化維度第三種類(lèi)型：

　　新增數(shù)據(jù)維度成員改變了屬性。例如：某一維度成員新加入了一列，該列在歷史數(shù)據(jù)中不能基于它瀏覽，而在目前數(shù)據(jù)和將來(lái)數(shù)據(jù)中可以按照它瀏覽，那么此時(shí)我們需要改變維度表屬性，即加入新的字段列。那么，我們將使用存儲(chǔ)過(guò)程或程序生成新的維度屬性，在后續(xù)的數(shù)據(jù)中將基于新的屬性進(jìn)行查看。

　　（五）、創(chuàng)建事實(shí)表

　　在確定好事實(shí)數(shù)據(jù)和維度后，我們將考慮加載事實(shí)表。

　　在公司的大量數(shù)據(jù)堆積如山時(shí)，我們想看看里面究竟是什么，結(jié)果發(fā)現(xiàn)里面是一筆筆生產(chǎn)記錄，一筆筆交易記錄… 那么這些記錄是我們將要建立的事實(shí)表的原始數(shù)據(jù)，即關(guān)于某一主題的事實(shí)記錄表。

　　我們的做法是將原始表與維度表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成事實(shí)表（圖六：pic6.bmp）。注意在關(guān)聯(lián)時(shí)有為空的數(shù)據(jù)時(shí)（數(shù)據(jù)源臟），需要使用外連接，連接后我們將各維度的代理鍵取出放于事實(shí)表中，事實(shí)表除了各維度代理鍵外，還有各量度數(shù)據(jù)，這將來(lái)自原始表，事實(shí)表中將存在維度代理鍵和各量度，而不應(yīng)該存在描述性信息，即符合“瘦高原則”，即要求事實(shí)表數(shù)據(jù)條數(shù)盡量多（粒度最小），而描述性信息盡量少。

　　如果考慮到擴(kuò)展，可以將事實(shí)表加一唯一標(biāo)識(shí)列，以為了以后擴(kuò)展將該事實(shí)作為雪花型維度，不過(guò)不需要時(shí)一般建議不用這樣做。

　　事實(shí)數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心，需要精心維護(hù)，在JOIN后將得到事實(shí)數(shù)據(jù)表，一般記錄條數(shù)都比較大，我們需要為其設(shè)置復(fù)合主鍵和索引，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性和基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢(xún)性能優(yōu)化。事實(shí)數(shù)據(jù)表與維度表一起放于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如果前端需要連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行查詢(xún)，我們還需要建立一些相關(guān)的中間匯總表或物化視圖，以方便查詢(xún)。

　　三、什么是ETL

　　在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建中，ETL貫穿于項(xiàng)目始終，它是整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生命線(xiàn)，包括了數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)換、加載等各個(gè)過(guò)程。如果說(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一座大廈，那么ETL就是大廈的根基。ETL抽取整合數(shù)據(jù)的好壞直接影響到最終的結(jié)果展現(xiàn)。所以ETL在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目中起著十分關(guān)鍵的作用，必須擺到十分重要的位置。

　　ETL是數(shù)據(jù)抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、加載（Load ）的簡(jiǎn)寫(xiě)，它是指：將OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取出來(lái)，并將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和整合，得出一致性的數(shù)據(jù)，然后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。例如：下圖就向我們展示了ETL的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換效果。（圖七：pic7.bmp）

　　那么，在這一轉(zhuǎn)換過(guò)程中，我們就完成了對(duì)數(shù)據(jù)格式的更正、對(duì)數(shù)據(jù)字段的合并、以及新增指標(biāo)的計(jì)算三項(xiàng)操作。類(lèi)似地，我們也可以根據(jù)其他需求，完善數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。

　　簡(jiǎn)而言之，通過(guò)ETL，我們可以基于源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來(lái)生成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。ETL為我們搭建了OLTP系統(tǒng)和OLAP系統(tǒng)之間的橋梁。

　　五、項(xiàng)目實(shí)踐技巧

　　（一）、準(zhǔn)備區(qū)的運(yùn)用

　　在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)源位于一臺(tái)服務(wù)器上，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在另一臺(tái)服務(wù)器端，考慮到數(shù)據(jù)源Server端訪(fǎng)問(wèn)頻繁，并且數(shù)據(jù)量大，需要不斷更新，所以可以建立準(zhǔn)備區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)（圖八：pic8.bmp）。先將數(shù)據(jù)抽取到準(zhǔn)備區(qū)中，然后基于準(zhǔn)備區(qū)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這樣處理的好處是防止了在原OLTP系統(tǒng)中頻繁訪(fǎng)問(wèn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算或排序等操作。

　　例如我們可以按照天將數(shù)據(jù)抽取到準(zhǔn)備區(qū)中，基于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)，我們將進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、整合、將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性處理。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)中將存在原始抽取表、轉(zhuǎn)換中間表和臨時(shí)表以及ETL日志表等。

　　（二）、時(shí)間戳的運(yùn)用

　　時(shí)間維度對(duì)于某一事實(shí)主題來(lái)說(shuō)十分重要，因?yàn)椴煌臅r(shí)間有不同的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息，那么按照時(shí)間記錄的信息將發(fā)揮很重要的作用。在ETL中，時(shí)間戳有其特殊的作用，在上面提到的緩慢變化維度中，我們可以使用時(shí)間戳標(biāo)識(shí)維度成員；在記錄數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的操作時(shí)，我們也將使用時(shí)間戳標(biāo)識(shí)信息。例如：在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取時(shí)，我們將按照時(shí)間戳對(duì)OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，比如在午夜0：00取前一天的數(shù)據(jù)，我們將按照OLTP系統(tǒng)中的時(shí)間戳取GETDATE到GETDATE減一天，這樣得到前一天數(shù)據(jù)。

　　（三）、日志表的運(yùn)用

　　在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，難免會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)處理錯(cuò)誤，產(chǎn)生出錯(cuò)信息，那么我們?nèi)绾潍@得出錯(cuò)信息并及時(shí)修正呢? 方法是我們使用一張或多張Log日志表，將出錯(cuò)信息記錄下來(lái)，在日志表中我們將記錄每次抽取的條數(shù)、處理成功的條數(shù)、處理失敗的條數(shù)、處理失敗的數(shù)據(jù)、處理時(shí)間等等。這樣，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，我們很容易發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在，然后對(duì)出錯(cuò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正或重新處理。

　　（四）、使用調(diào)度

　　在對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行增量更新時(shí)必須使用調(diào)度（圖九：pic9.bmp），即對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)表進(jìn)行增量更新處理。在使用調(diào)度前要考慮到事實(shí)數(shù)據(jù)量，確定需要多長(zhǎng)時(shí)間更新一次。比如希望按天進(jìn)行查看，那么我們最好按天進(jìn)行抽取，如果數(shù)據(jù)量不大，可以按照月或半年對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。如果有緩慢變化維度情況，調(diào)度時(shí)需要考慮到維度表更新情況，在更新事實(shí)數(shù)據(jù)表之前要先更新維度表。

　　調(diào)度是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，要考慮縝密。在ETL的流程搭建好后，要定期對(duì)其運(yùn)行，所以調(diào)度是執(zhí)行ETL流程的關(guān)鍵步驟。每一次調(diào)度除了寫(xiě)入Log日志表的數(shù)據(jù)處理信息外，還要使用發(fā)送Email或報(bào)警服務(wù)等，這樣也方便的技術(shù)人員對(duì)ETL流程的把握，增強(qiáng)了安全性和數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。

　　五、總結(jié)

　　構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要簡(jiǎn)單的五步，掌握了這五步的方法，我們可以構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。然而，每一步都有很深的內(nèi)容需要研究與挖掘，尤其在實(shí)際項(xiàng)目中，我們要綜合考慮。例如：如果數(shù)據(jù)源的臟數(shù)據(jù)很多，在搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前我們首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，以剔除掉不需要的信息和臟數(shù)據(jù)。

　　ETL是OLTP系統(tǒng)和OLAP系統(tǒng)之間的橋梁，是數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的通道。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的項(xiàng)目實(shí)施中，它關(guān)系到整個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)質(zhì)量，所以馬虎不得，必須將其擺到重要位置，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)這一大廈的根基筑牢！

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