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干貨 | 你想知道的數(shù)據(jù)倉庫知識，這里都有！
2020-11-19
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數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化的（Time Variant）數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。

  • 面向主題：數(shù)據(jù)倉庫側(cè)重于數(shù)據(jù)分析工作，所以數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題進(jìn)行組織和存儲。
  • 集成：對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)加工、整理，消除源數(shù)據(jù)中的不一致性。
  • 穩(wěn)定：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后只需要定期的加載、刷新，不需要頻繁修改。
  • 反映歷史變化：出于決策的需要，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都要標(biāo)明時(shí)間屬性。通過這些數(shù)據(jù)信息，對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析預(yù)測。

——數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫其實(shí)很相似，都是通過數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)。 它們的不同之處在于：

數(shù)據(jù)庫是存放原始數(shù)據(jù)的集合，主要存儲業(yè)務(wù)流程中的事務(wù)性數(shù)據(jù)，如銀行交易、訂單記錄等。 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)庫概念的升級，是存放加工處理后的數(shù)據(jù)集合，主要存儲從數(shù)據(jù)庫中整合、匯總后的數(shù)據(jù)，用于針對某些主題的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，側(cè)重決策支持。

單從概念上講有些晦澀，任何技術(shù)都是為應(yīng)用服務(wù)的，結(jié)合應(yīng)用可以很容易地理解。以銀行業(yè)務(wù)為例，數(shù)據(jù)庫是銀行事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入數(shù)據(jù)庫，被記錄下來。數(shù)據(jù)倉庫是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，它從事務(wù)數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，并做匯總、加工，為決策者提供決策的依據(jù)。比如，某銀行某分行一個(gè)月發(fā)生多少交易，該分行當(dāng)前存款余額是多少。如果存款又多，消費(fèi)交易又多，那么該地區(qū)就有必要加設(shè)ATM了。 顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計(jì)算。事務(wù)系統(tǒng)是要求時(shí)效性的，客戶存取一筆錢等待幾十秒是無法忍受的，這就要求數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)響應(yīng)。而分析系統(tǒng)是事后的，它要提供關(guān)注時(shí)間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的，匯總計(jì)算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析結(jié)果就達(dá)到目的了。

數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別，實(shí)際上就是OLTP與OLAP的區(qū)別。

  • 操作型處理，叫聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（On-Line Transaction Processing），也可以稱面向交易的處理系統(tǒng)，它是針對具體業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)的日常操作，通常對少數(shù)記錄進(jìn)行查詢、修改。用戶較為關(guān)心操作的響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)的安全性、完整性和并發(fā)的支持用戶數(shù)等問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)管理的主要手段，主要用于操作型處理。
  • 分析型處理，叫聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing），支持復(fù)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。

基本每個(gè)企業(yè)都會經(jīng)歷從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的階段，以電商行業(yè)為例：

  • 電商行業(yè)早期入行門檻低，找個(gè)外包團(tuán)隊(duì)，做一個(gè)網(wǎng)頁前端 + 幾臺服務(wù)器 + 一個(gè)MySQL，就能開門迎客了。
  • 第二階段，流量來了，客戶和訂單都多起來了，這個(gè)時(shí)候就需要升級架構(gòu)變成多臺服務(wù)器和多個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫（分布式存儲），這個(gè)階段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和指標(biāo)還可以勉強(qiáng)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫里查詢。
  • 第三個(gè)階段，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，面臨的業(yè)務(wù)問題越來越復(fù)雜。領(lǐng)導(dǎo)者關(guān)心的問題，從最初非常粗放的：“昨天的收入是多少”、“上個(gè)月的 PV、UV 是多少”，逐漸演化到非常精細(xì)化和具體的用戶消費(fèi)行為分析，如“20~30歲女性用戶在過去五年的第一季度化妝品類商品的購買行為在促銷活動方案中的表現(xiàn)”。 這類非常具體且能夠?qū)緵Q策起到關(guān)鍵性作用的數(shù)據(jù)，很難從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫從調(diào)取出來。原因在于： 1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是為了完成交易而設(shè)計(jì)的，不是為了查詢和分析的便利設(shè)計(jì)的。 2、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫大多是讀寫優(yōu)化的，即又要讀（查看相關(guān)的商品信息），也要寫（產(chǎn)生訂單，完成支付）。因此對于大批量的數(shù)據(jù)讀?。◤?fù)雜的查詢指標(biāo)）是支持不足的。 為了解決此類問題就需要建立數(shù)據(jù)倉庫，它的作用在于： 1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為了分析和查詢的便利而設(shè)計(jì)。 2、只讀優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫，即不需要它寫入速度多么快，只要做大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢的速度足夠快就行了。

——ETL

數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常從多個(gè)數(shù)據(jù)源中提取，整合、匯總后成為數(shù)據(jù)倉庫中的歷史記錄。多個(gè)數(shù)據(jù)源（內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、外部文件、爬蟲、第三方API等等）的數(shù)據(jù)存儲方式不同，所以需要經(jīng)過抽取、清洗、轉(zhuǎn)換。 數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的處理過程就是ETL（Extract-Transform-Load）：

常用的ETL工具：Datastage、Informatica、Kettle

——數(shù)據(jù)倉庫的分層存儲

一般來說數(shù)據(jù)倉庫會至少分為ODS、DSA、EDW三個(gè)層級，當(dāng)然層級的名稱每個(gè)公司可能不同，這里主要是在作用上進(jìn)行區(qū)分解釋。

  • ODS層存儲的是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫在一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)新增或更新的數(shù)據(jù)，它的存儲是線性增長的，有數(shù)據(jù)發(fā)生變化，ODS才會存儲數(shù)據(jù)，相當(dāng)于是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的一個(gè)拷貝。
  • DSA層是經(jīng)由ODS層抽取、清洗、轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)。
  • EDW層是對DSA層進(jìn)行業(yè)務(wù)模型的抽象之后的合并層，將一些冗余的庫表簡化，做成比較利于數(shù)據(jù)抽取的庫表。

數(shù)據(jù)倉庫的輸入就是各種各樣的數(shù)據(jù)源，最終的輸出是用來為企業(yè)做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)報(bào)表。

——常用的數(shù)據(jù)倉庫

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以對存儲在HDFS上的文件數(shù)據(jù)集進(jìn)行查詢和分析處理。Hive對外提供了類似于SQL語言的查詢語言 HiveSQL，在做查詢時(shí)將HiveSQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，在Hadoop層進(jìn)行執(zhí)行。

HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，在這里作為數(shù)據(jù)倉庫的存儲層。圖中的Data Node就是HDFS的眾多工作節(jié)點(diǎn)。

MapReduce是一種針對海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算模型，可以簡單理解為對多個(gè)數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和合并。

Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)，其性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Hive。


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