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  詳解數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS

發(fā)布日期：2022/12/21 11:32:49      瀏覽量：

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數(shù)據(jù)流向

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應用示例

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何為數(shù)倉DW

Data warehouse（可簡寫為DW或者DWH）數(shù)據(jù)倉庫，是在數(shù)據(jù)庫已經(jīng)大量存在的情況下，它是一整套包括了etl、調(diào)度、建模在內(nèi)的完整的理論體系。

數(shù)據(jù)倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，主要應用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持復雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。目前行業(yè)比較流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。

數(shù)據(jù)倉庫并不是數(shù)據(jù)的最終目的地，而是為數(shù)據(jù)最終的目的地做好準備，這些準備包含：清洗、轉(zhuǎn)義、分類、重組、合并、拆分、統(tǒng)計等

主要特點

• 面向主題

• 操作型數(shù)據(jù)庫組織面向事務處理任務，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進行組織。

• 主題是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通過與多個操作型信息系統(tǒng)相關。

• 集成

• 需要對源數(shù)據(jù)進行加工與融合，統(tǒng)一與綜合

• 在加工的過程中必須消除源數(shù)據(jù)的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息時關于整個企業(yè)的一致的全局信息。（關聯(lián)關系）

• 不可修改

• DW中的數(shù)據(jù)并不是最新的，而是來源于其他數(shù)據(jù)源

• 數(shù)據(jù)倉庫主要是為決策分析提供數(shù)據(jù)，涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢

• 與時間相關

• 處于決策的需要數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都需要標明時間屬性

與數(shù)據(jù)庫的對比

• DW：專門為數(shù)據(jù)分析設計的，涉及讀取大量數(shù)據(jù)以了解數(shù)據(jù)之間的關系和趨勢

• 數(shù)據(jù)庫：用于捕獲和存儲數(shù)據(jù)

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為何要分層

數(shù)據(jù)倉庫中涉及到的問題：

1. 為什么要做數(shù)據(jù)倉庫？

2. 為什么要做數(shù)據(jù)質(zhì)量管理？

3. 為什么要做元數(shù)據(jù)管理？

4. 數(shù)倉分層中每個層的作用是什么？

5. …...

在實際的工作中，我們都希望自己的數(shù)據(jù)能夠有順序地流轉(zhuǎn)，設計者和使用者能夠清晰地知道數(shù)據(jù)的整個聲明周期，比如下面左圖。

但是，實際情況下，我們所面臨的數(shù)據(jù)狀況很有可能是復雜性高、且層級混亂的，我們可能會做出一套表依賴結(jié)構混亂，且出現(xiàn)循環(huán)依賴的數(shù)據(jù)體系，比如下面的右圖。

為了解決我們可能面臨的問題，需要一套行之有效的數(shù)據(jù)組織、管理和處理方法，來讓我們的數(shù)據(jù)體系更加有序，這就是數(shù)據(jù)分層。數(shù)據(jù)分層的好處：

• 清晰數(shù)據(jù)結(jié)構：讓每個數(shù)據(jù)層都有自己的作用和職責，在使用和維護的時候能夠更方便和理解

• 復雜問題簡化：將一個復雜的任務拆解成多個步驟來分步驟完成，每個層只解決特定的問題

• 統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑：通過數(shù)據(jù)分層，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)出口，統(tǒng)一輸出口徑

• 減少重復開發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層，開發(fā)通用的中間層，可以極大地減少重復計算的工作

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數(shù)據(jù)分層

每個公司的業(yè)務都可以根據(jù)自己的業(yè)務需求分層不同的層次；目前比較成熟的數(shù)據(jù)分層：數(shù)據(jù)運營層ODS、數(shù)據(jù)倉庫層DW、數(shù)據(jù)服務層ADS(APP)。

數(shù)據(jù)運營層ODS

數(shù)據(jù)運營層：Operation Data Store 數(shù)據(jù)準備區(qū)，也稱為貼源層。數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，經(jīng)過抽取、洗凈、傳輸，也就是ETL過程之后進入本層。該層的主要功能：

• ODS是后面數(shù)據(jù)倉庫層的準備區(qū)

• 為DWD層提供原始數(shù)據(jù)

• 減少對業(yè)務系統(tǒng)的影響

在源數(shù)據(jù)裝入這一層時，要進行諸如去噪（例如有一條數(shù)據(jù)中人的年齡是 300 歲，這種屬于異常數(shù)據(jù)，就需要提前做一些處理）、去重(例如在個人資料表中，同一 ID 卻有兩條重復數(shù)據(jù)，在接入的時候需要做一步去重)、字段命名規(guī)范等一系列操作。

但是為了考慮后續(xù)可能需要追溯數(shù)據(jù)問題，因此對于這一層就不建議做過多的數(shù)據(jù)清洗工作，原封不動地接入原始數(shù)據(jù)也可以，根據(jù)業(yè)務具體分層的需求來做。

這層的數(shù)據(jù)是后續(xù)數(shù)據(jù)倉庫加工數(shù)據(jù)的來源。數(shù)據(jù)來源的方式：

• 業(yè)務庫

• 經(jīng)常會使用sqoop來抽取，例如每天定時抽取一次。

• 實時方面，可以考慮用canal監(jiān)聽mysql的binlog，實時接入即可。

• 埋點日志

• 日志一般以文件的形式保存，可以選擇用flume定時同步

• 可以用spark streaming或者Flink來實時接入

• kafka也OK

• 消息隊列：即來自ActiveMQ、Kafka的數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)倉庫層

數(shù)據(jù)倉庫層從上到下，又可以分為3個層：數(shù)據(jù)細節(jié)層DWD、數(shù)據(jù)中間層DWM、數(shù)據(jù)服務層DWS。

數(shù)據(jù)細節(jié)層DWD

數(shù)據(jù)細節(jié)層：data warehouse details，DWD(數(shù)據(jù)清洗/DWI)

該層是業(yè)務層和數(shù)據(jù)倉庫的隔離層，保持和ODS層一樣的數(shù)據(jù)顆粒度；主要是對ODS數(shù)據(jù)層做一些數(shù)據(jù)的清洗和規(guī)范化的操作，比如去除空數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)、離群值等。

為了提高數(shù)據(jù)明細層的易用性，該層通常會才采用一些維度退化方法，將維度退化至事實表中，減少事實表和維表的關聯(lián)。

數(shù)據(jù)中間層DWM

數(shù)據(jù)中間層：Data Warehouse Middle，DWM

該層是在DWD層的數(shù)據(jù)基礎上，對數(shù)據(jù)做一些輕微的聚合操作，生成一些列的中間結(jié)果表，提升公共指標的復用性，減少重復加工的工作。

簡答來說，對通用的核心維度進行聚合操作，算出相應的統(tǒng)計指標。

數(shù)據(jù)服務層DWS

數(shù)據(jù)服務層：Data Warehouse Service，DWS(寬表-用戶行為，輕度聚合)

該層是基于DWM上的基礎數(shù)據(jù)，整合匯總成分析某一個主題域的數(shù)據(jù)服務層，一般是寬表，用于提供后續(xù)的業(yè)務查詢，OLAP分析，數(shù)據(jù)分發(fā)等。

一般來說，該層的數(shù)據(jù)表會相對較少；一張表會涵蓋比較多的業(yè)務內(nèi)容，由于其字段較多，因此一般也會稱該層的表為寬表。

• 用戶行為，輕度聚合對DWD

• 主要對ODS/DWD層數(shù)據(jù)做一些輕度的匯總。

數(shù)據(jù)應用層ADS

數(shù)據(jù)應用層：Application Data Service，ADS(APP/DAL/DF)-出報表結(jié)果

該層主要是提供給數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)，一般會存放在ES、Redis、PostgreSql等系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用；也可能存放在hive或者Druid中，供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘使用，比如常用的數(shù)據(jù)報表就是存在這里的。

事實表 Fact Table

事實表是指存儲有事實記錄的表，比如系統(tǒng)日志、銷售記錄等。事實表的記錄在不斷地增長，比如電商的商品訂單表，就是類似的情況，所以事實表的體積通常是遠大于其他表。

維表層Dimension（DIM）

維度表（Dimension Table）或維表，有時也稱查找表（Lookup Table），是與事實表相對應的一種表；它保存了維度的屬性值，可以跟事實表做關聯(lián)，相當于將事實表上經(jīng)常重復出現(xiàn)的屬性抽取、規(guī)范出來用一張表進行管理。維度表主要是包含兩個部分：

• 高基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是用戶資料表、商品資料表類似的資料表，數(shù)據(jù)量可能是千萬級或者上億級別

• 低基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是配置表，比如枚舉字段對應的中文含義，或者日期維表等；數(shù)據(jù)量可能就是個位數(shù)或者幾千幾萬。

臨時表TMP

每一層的計算都會有很多臨時表，專設一個DWTMP層來存儲我們數(shù)據(jù)倉庫的臨時表

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數(shù)據(jù)集市

狹義ADS層；廣義上指hadoop從DWD DWS ADS 同步到RDS的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)集市（Data Mart），也叫數(shù)據(jù)市場，數(shù)據(jù)集市就是滿足特定的部門或者用戶的需求，按照多維的方式進行存儲，包括定義維度、需要計算的指標、維度的層次等，生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)立方體。

從范圍上來說，數(shù)據(jù)是從企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，或者是更加專業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫中抽取出來的。數(shù)據(jù)中心的重點就在于它迎合了專業(yè)用戶群體的特殊需求，在分析、內(nèi)容、表現(xiàn)，以及易用方面。數(shù)據(jù)中心的用戶希望數(shù)據(jù)是由他們熟悉的術語表現(xiàn)的。

帶有數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)倉儲結(jié)構

區(qū)別數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)集市就是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，它主要面向部門級業(yè)務，并且只面向某個特定的主題。為了解決靈活性與性能之間的矛盾，數(shù)據(jù)集市就是數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構中增加的一種小型的部門或工作組級別的數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)集市存儲為特定用戶預先計算好的數(shù)據(jù)，從而滿足用戶對性能的需求。數(shù)據(jù)集市可以在一定程度上緩解訪問數(shù)據(jù)倉庫的瓶頸。

理論上講，應該有一個總的數(shù)據(jù)倉庫的概念，然后才有數(shù)據(jù)集市。實際建設數(shù)據(jù)集市的時候，國內(nèi)很少這么做。國內(nèi)一般會先從數(shù)據(jù)集市入手，就某一個特定的主題（比如企業(yè)的客戶信息）先做數(shù)據(jù)集市，再建設數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市建立的先后次序之分，是和設計方法緊密相關的。而數(shù)據(jù)倉庫作為工程學科，并沒有對錯之分。

在數(shù)據(jù)結(jié)構上，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的數(shù)據(jù)的集合。而數(shù)據(jù)集市通常被定義為星型結(jié)構或者雪花型數(shù)據(jù)結(jié)構，數(shù)據(jù)集市一般是由一張事實表和幾張維表組成的。

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問題總結(jié)

ODS與DWD區(qū)別？

問：還是不太明白 ods 和 dwd 層的區(qū)別，有了 ods 層后感覺 dwd 沒有什么用了。

答：嗯，我是這樣理解的，站在一個理想的角度來講，如果 ods 層的數(shù)據(jù)就非常規(guī)整，基本能滿足我們絕大部分的需求，這當然是好的，這時候 dwd 層其實也沒太大必要。但是現(xiàn)實中接觸的情況是 ods 層的數(shù)據(jù)很難保證質(zhì)量，畢竟數(shù)據(jù)的來源多種多樣，推送方也會有自己的推送邏輯，在這種情況下，我們就需要通過額外的一層 dwd 來屏蔽一些底層的差異。

問：我大概明白了，是不是說 dwd 主要是對 ods 層做一些數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化的操作，dws 主要是對 ods 層數(shù)據(jù)做一些輕度的匯總?

答：對的，可以大致這樣理解。

APP層干什么的？

問：感覺DWS層是不是沒地方放了，各個業(yè)務的DWS表是應該在 DWD還是在 app?

答：這個問題不太好回答，我感覺主要就是明確一下DWS層是干什么的，如果你的DWS層放的就是一些可以供業(yè)務方使用的寬表表，放在 app 層就行。如果你說的數(shù)據(jù)集市是一個比較泛一點的概念，那么其實 dws、dwd、app 這些合起來都算是數(shù)據(jù)集市的內(nèi)容。

問：那存到 Redis、ES 中的數(shù)據(jù)算是 app層嗎?

答：算是的，我個人的理解，app 層主要存放一些相對成熟的表，能供業(yè)務側(cè)使用的。這些表可以在 Hive 中，也可以是從 Hive 導入 Redis 或者 ES 這種查詢性能比較好的系統(tǒng)中。

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附錄

1. ETL

ETL ：Extract-Transform-Load，用于描述將數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載到目的端的過程。

2. 寬表

• 含義：指字段比較多的數(shù)據(jù)庫表。通常是指業(yè)務主體相關的指標、緯度、屬性關聯(lián)在一起的一張數(shù)據(jù)庫表。

• 特點：

• 寬表由于把不同的內(nèi)容都放在同一張表，寬表已經(jīng)不符合三范式的模型設計規(guī)范：

• 壞處：數(shù)據(jù)有大量冗余

• 好處：查詢性能的提高和便捷

• 寬表的設計廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘模型訓練前的數(shù)據(jù)準備，通過把相關字段放在同一張表中，可以大大提供數(shù)據(jù)挖掘模型訓練過程中迭代計算的消息問題。

3. 主題（Subject）

是在較高層次上將企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行綜合、歸類和分析利用的一個抽象概念，每一個主題基本對應一個宏觀的分析領域。在邏輯意義上，它是對應企業(yè)中某一宏觀分析領域所涉及的分析對象。例如“銷售分析”就是一個分析領域，因此這個數(shù)據(jù)倉庫應用的主題就是“銷售分析”。