一篇并不起眼的數(shù)據(jù)倉庫面試題
數(shù)據(jù)倉庫的定義？
首先，用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理；其次，對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)行重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(subject oriented)、集成的(integrated)、相對穩(wěn)定的(non-volatile)、反應(yīng)歷史變化(time variant)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策(decision making support)。
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別？
從目標(biāo)、用途、設(shè)計(jì)來說
數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，常更新；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，數(shù)據(jù)來源多樣，經(jīng)過一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換得到，用來分析。
數(shù)據(jù)庫一般用來存儲當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫一般存儲的歷史數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的插入；數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)一般不符合三范式，有利于查詢
如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？
數(shù)倉模型的選擇是靈活的，不局限于某種模型方法。
數(shù)倉數(shù)據(jù)是靈活的，以實(shí)際需求場景為導(dǎo)向。
數(shù)倉設(shè)計(jì)要兼顧靈活性、可擴(kuò)展性，要考慮技術(shù)可靠性和實(shí)現(xiàn)成本。
https://www.zhihu.com/question/19703294
系統(tǒng)分析，確定主題。通過與業(yè)務(wù)部門的交流，了解建立數(shù)倉要解決的問題，確認(rèn)各個主題下的查詢分析要求
選擇滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)要求的軟件平臺。選擇合適的軟件平臺，包括數(shù)據(jù)庫、建模工具、分析工具等
建立數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型。確定建立數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的基本方法，基于主題視圖，把主題視圖中的數(shù)據(jù)定義轉(zhuǎn)到邏輯數(shù)據(jù)模型中
邏輯數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。隨著需求和數(shù)據(jù)量的變化進(jìn)行調(diào)整
數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換和傳輸。業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫之前，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，保證數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的一致性。
開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的分析應(yīng)用。滿足業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的需求。
數(shù)據(jù)倉庫的管理。包括數(shù)據(jù)庫管理和元數(shù)據(jù)管理。
什么是數(shù)據(jù)中臺？
數(shù)據(jù)中臺是指通過數(shù)據(jù)技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計(jì)算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑。數(shù)據(jù)中臺吧數(shù)據(jù)統(tǒng)一之后，會形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，再進(jìn)行存儲，形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，進(jìn)而為客戶提供高效服務(wù)。
這些服務(wù)和企業(yè)的業(yè)務(wù)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，是企業(yè)所獨(dú)有且能復(fù)用的，它是企業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的積淀，其不僅能降低重復(fù)建設(shè)，減少煙囪式協(xié)作的成本，也是差異化競爭的優(yōu)勢所在。
數(shù)據(jù)中臺通過整合公司開發(fā)工具、打通全域數(shù)據(jù)、讓數(shù)據(jù)持續(xù)為業(yè)務(wù)賦能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺化、數(shù)據(jù)服務(wù)化和數(shù)據(jù)價值化。數(shù)據(jù)中臺更加側(cè)重于“復(fù)用”與“業(yè)務(wù)”。
數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺的關(guān)鍵區(qū)別是什么？
基礎(chǔ)能力上的區(qū)別
數(shù)據(jù)平臺：提供的是計(jì)算和存儲能力
數(shù)據(jù)倉庫：利用數(shù)據(jù)平臺提供的計(jì)算和存儲能力，在一套方法論指導(dǎo)下建設(shè)的一整套的數(shù)據(jù)表
數(shù)據(jù)中臺：包含了數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)倉庫的所有內(nèi)容，將其打包，并且以更加整合以及更加產(chǎn)品化的方式對外提供服務(wù)和價值。
業(yè)務(wù)能力上的區(qū)別
數(shù)據(jù)平臺：為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)主要方式是提供數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)倉庫：相對具體的功能概念是存儲和管理一個或多個主題數(shù)據(jù)的集合，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的方式主要是分析報表
數(shù)據(jù)中臺：企業(yè)級的邏輯概念，提現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的能力，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的主要方式是數(shù)據(jù)API
總的來說，數(shù)據(jù)中臺距離業(yè)務(wù)更近，數(shù)據(jù)復(fù)用能力更強(qiáng)，能為業(yè)務(wù)提供速度更快的服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺是在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個個數(shù)據(jù)API服務(wù)，以更高效的方式提供給業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺可以建立在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺之上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價值的過程的中間層。
大數(shù)據(jù)的一些相關(guān)系統(tǒng)？
數(shù)倉設(shè)計(jì)中心：按照主題域、業(yè)務(wù)過程，分層的設(shè)計(jì)方式，以維度建模作為基本理論依據(jù)，按照維度、度量設(shè)計(jì)模型，確保模型、字段有統(tǒng)一的命名規(guī)范
數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心：梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，基于數(shù)據(jù)血緣，數(shù)據(jù)的訪問熱度，做成本的治理
數(shù)據(jù)質(zhì)量中心：通過豐富的稽查監(jiān)控系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行事后校驗(yàn)，確保問題數(shù)據(jù)第一時間被發(fā)現(xiàn)，避免下游的無效計(jì)算，分析數(shù)據(jù)的影響范圍。
指標(biāo)系統(tǒng)：管理指標(biāo)的業(yè)務(wù)口徑、計(jì)算邏輯和數(shù)據(jù)來源，通過流程化的方式，建立從指標(biāo)需求、指標(biāo)開發(fā)、指標(biāo)發(fā)布的全套協(xié)作流程。
數(shù)據(jù)地圖：提供元數(shù)據(jù)的快速索引，數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)特征信息的查詢，相當(dāng)于元數(shù)據(jù)中心的門戶。
如何建設(shè)數(shù)據(jù)中臺？
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數(shù)據(jù)中臺在企業(yè)落地實(shí)踐時，結(jié)合技術(shù)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、服務(wù)、運(yùn)營等方面，逐步開展相關(guān)工作。
理現(xiàn)狀。了解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、IT現(xiàn)狀、現(xiàn)有的組織架構(gòu)
定架構(gòu)。確認(rèn)業(yè)務(wù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、組織架構(gòu)
建資產(chǎn)。建立貼近數(shù)據(jù)層、統(tǒng)一數(shù)倉層、標(biāo)簽數(shù)據(jù)層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層
用數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出、應(yīng)用。
數(shù)據(jù)運(yùn)營。持續(xù)運(yùn)營、持續(xù)迭代。
中臺建設(shè)需要有全員共識，由管理層從上往下推進(jìn)，由技術(shù)和業(yè)務(wù)人員去執(zhí)行和落地是一個漫長的過程，在實(shí)施數(shù)據(jù)中臺時，最困難的地方就是需要有人推動。
數(shù)據(jù)湖的理解？
數(shù)據(jù)湖是一個存儲企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫，其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。
數(shù)倉最重要的是什么？
個人認(rèn)為是數(shù)據(jù)集成。
企業(yè)的數(shù)據(jù)通常是存儲在多個異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中的，要進(jìn)行分析，必須先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性整合。
集成整合后才可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘數(shù)據(jù)潛在的價值。
概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理數(shù)據(jù)模型
概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)與邏輯數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)是數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計(jì)的三個主要步驟。
概念數(shù)據(jù)模型CDM
conceptual data model
概念數(shù)據(jù)模型是最終用戶對數(shù)據(jù)存儲的看法，反映了最終用戶綜合性的信息需求，以數(shù)據(jù)類的方式描述企業(yè)級的數(shù)據(jù)需求。
概念數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括重要的實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系。在概念數(shù)據(jù)模型中不包含實(shí)體的屬性，也不包含定義實(shí)體的主鍵
概念數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)是統(tǒng)一業(yè)務(wù)概念，作為業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員之間溝通的橋梁，確定不同實(shí)體之間的最高層次的關(guān)系
邏輯數(shù)據(jù)模型LDM
logical data model
邏輯數(shù)據(jù)模型反應(yīng)的是系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)人員對數(shù)據(jù)存儲的觀點(diǎn)，是對概念數(shù)據(jù)模型的進(jìn)一步的分解和細(xì)化。邏輯數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則確定的，關(guān)于業(yè)務(wù)對象、業(yè)務(wù)對象的數(shù)據(jù)項(xiàng)以及業(yè)務(wù)對象之間關(guān)系的基本藍(lán)圖。
邏輯數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括所有的實(shí)體和關(guān)系，確定每個實(shí)體的屬性，定義每個實(shí)體的主鍵，指定實(shí)體的外鍵，需要進(jìn)行范式化處理。
邏輯數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)是盡可能詳細(xì)的描述數(shù)據(jù)，但并不考慮在物理上如何實(shí)現(xiàn)。
物理數(shù)據(jù)模型PDM
physical data model
物理數(shù)據(jù)模型是在邏輯數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，考慮各種具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)因素，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的存放。
物理數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括確定所有的表和列，定義外鍵用于確認(rèn)表之間的關(guān)系，基于用戶的需求可能要進(jìn)行反范式化等內(nèi)容。
SCD的常用處理方式？
slowly changing dimensions緩慢變化維度
不記錄歷史變化信息
添加列來記錄歷史變化
新插入數(shù)據(jù)行，并添加對應(yīng)標(biāo)識字段來記錄歷史數(shù)據(jù)。拉鏈表。
元數(shù)據(jù)的理解？
https://www.jianshu.com/p/f7c26b4ebe3c
狹義來講就是用來描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)
廣義來看，除了業(yè)務(wù)邏輯直接讀寫處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所有其他用來維護(hù)整個系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)所需要的數(shù)據(jù)，都可以較為元數(shù)據(jù)。
定義：元數(shù)據(jù)metadata是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在數(shù)倉系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)倉庫管理員和數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員方便的找到他們所關(guān)心的數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。按照用途可分為：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。
技術(shù)元數(shù)據(jù)
存儲關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)，用于開發(fā)和管理數(shù)據(jù)倉庫使用的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的描述，包括數(shù)據(jù)模式、視圖、維、層次結(jié)構(gòu)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)的定義，以及數(shù)據(jù)集市的位置和內(nèi)容
業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)和模式
由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的映射，包括元數(shù)據(jù)和他們的內(nèi)容、數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換規(guī)則和數(shù)據(jù)刷新規(guī)則、權(quán)限等。
業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)
從業(yè)務(wù)角度描述了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，他提供了介于使用者和實(shí)際系統(tǒng)之間的語義層，使不懂計(jì)算機(jī)技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能讀懂?dāng)?shù)倉中的數(shù)據(jù)。
企業(yè)概念模型：表示企業(yè)數(shù)據(jù)模型的高層信息。整個企業(yè)業(yè)務(wù)概念和相互關(guān)系。以這個企業(yè)模型為基礎(chǔ)，不懂sql的人也能做到心中有數(shù)
多維數(shù)據(jù)模型。告訴業(yè)務(wù)分析人員在數(shù)據(jù)集市中有哪些維、維的類別、數(shù)據(jù)立方體以及數(shù)據(jù)集市中的聚合規(guī)則。
業(yè)務(wù)概念模型和物理數(shù)據(jù)之間的依賴。業(yè)務(wù)視圖和實(shí)際數(shù)倉的表、字段、維的對應(yīng)關(guān)系也應(yīng)該在元數(shù)據(jù)知識庫中有所體現(xiàn)。
元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)？
元數(shù)據(jù)管理往往容易被忽視，但是元數(shù)據(jù)管理是不可或缺的。一方面元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)需求方提供了完整的數(shù)倉使用文檔，幫助他們能自主快速的獲取數(shù)據(jù)；另一方面數(shù)倉團(tuán)隊(duì)可以從日常的數(shù)據(jù)解釋中解脫出來，無論是對后期的迭代更新還是維護(hù)，都有很大的好處。元數(shù)據(jù)管理可以讓數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用和維護(hù)更加的高效。
元數(shù)據(jù)管理功能
數(shù)據(jù)地圖：以拓?fù)鋱D的形式對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)實(shí)體、數(shù)據(jù)處理過程元數(shù)據(jù)進(jìn)行分層次的圖形化展示，并通過不同層次的圖形展現(xiàn)。
元數(shù)據(jù)分析：血緣分析、影響分析、實(shí)體關(guān)聯(lián)分析、實(shí)體差異分析、指標(biāo)一致性分析。
輔助應(yīng)用優(yōu)化：結(jié)合元數(shù)據(jù)分析功能，可以對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化。
輔助安全管理：采用合理的安全管理機(jī)制來保障系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全；對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問和功能使用進(jìn)行有效監(jiān)控。
基于元數(shù)據(jù)的開發(fā)管理：通過元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)規(guī)范日常開發(fā)的工作流程
元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)
對于相對簡單的環(huán)境，按照通用的元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)建立一個集中式的元數(shù)據(jù)知識庫
對于比較復(fù)雜的環(huán)境，分別建立各部分的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，形成分布式元數(shù)據(jù)知識庫，然后通過建立標(biāo)準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)交換格式，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的集成管理。
數(shù)倉如何確定主題域？
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主題
主題是在較高層次上將數(shù)據(jù)進(jìn)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(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域。在邏輯意義上，它是對企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對象。
面向主題的數(shù)據(jù)組織方式，就是在較高層次上對分析對象數(shù)據(jù)的一個完整并且一致的描述，能刻畫各個分析對象所涉及的企業(yè)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。
主題是根據(jù)分析的要求來確定的。
主題域
從數(shù)據(jù)角度看（集合論）
主題語通常是聯(lián)系較為緊密的數(shù)據(jù)主題的集合。可以根據(jù)業(yè)務(wù)的關(guān)注點(diǎn)，將這些數(shù)據(jù)主題劃分到不同的主題域。主題域的確定由最終用戶和數(shù)倉設(shè)計(jì)人員共同完成。
從需要建設(shè)的數(shù)倉主題看（邊界論）
主題域是對某個主題進(jìn)行分析后確定的主題的邊界。
數(shù)倉建設(shè)過程中，需要對主題進(jìn)行分析，確定主題所涉及到的表、字段、維度等界限。
確定主題內(nèi)容
數(shù)倉主題定義好以后，數(shù)倉中的邏輯模型也就基本成形了，需要在主題的邏輯關(guān)系中列出屬性和系統(tǒng)相關(guān)行為。此階段需要定義好數(shù)據(jù)倉庫的存儲結(jié)構(gòu)，向主題模型中添加所需要的信息和能充分代表主題的屬性組。
如何控制數(shù)據(jù)質(zhì)量？
校驗(yàn)機(jī)制，每天進(jìn)行數(shù)據(jù)量的比對 select count(*)，早發(fā)現(xiàn)，早修復(fù)
數(shù)據(jù)內(nèi)容的比對，抽樣比對
復(fù)盤、每月做一次全量
如何做數(shù)據(jù)治理？
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數(shù)據(jù)治理不僅需要完善的保障機(jī)制，還需要理解具體的治理內(nèi)容，比如數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么進(jìn)行規(guī)范，元數(shù)據(jù)該怎么來管理，每個過程需要那些系統(tǒng)或者工具來配合？
數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域包括但不限于以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)聲明周期管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)共享服務(wù)。
模型設(shè)計(jì)的思路？業(yè)務(wù)驅(qū)動？數(shù)據(jù)驅(qū)動？
構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫有兩種方式：自上而下、自下而上
Bill Inmon推崇自上而下的方式，一個企業(yè)建立唯一的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)是經(jīng)過整合、清洗、去掉臟數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)的、能夠提供統(tǒng)一的視圖。要從整個企業(yè)的環(huán)境入手，建立數(shù)據(jù)倉庫，要做很全面的設(shè)計(jì)。偏數(shù)據(jù)驅(qū)動
Ralph Kimball推崇自下而上的方式，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)該按照實(shí)際的應(yīng)用需求，架子啊需要的數(shù)據(jù)，不需要的數(shù)據(jù)不要加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這種方式建設(shè)周期短，用戶能很快看到結(jié)果。偏業(yè)務(wù)驅(qū)動
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
https://blog.csdn.net/kuangfeng88588/article/details/99085074
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是對數(shù)據(jù)從計(jì)劃、獲取、存儲、共享、維護(hù)、應(yīng)用、消亡生命周期的每個階段里可能引發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進(jìn)行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等，通過改善了提高組織的管理水平使數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)一步提高。
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一個集方法論、技術(shù)、業(yè)務(wù)和管理為一體的解決方案。放過有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制手段，進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理和控制，消除數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，從而提高企業(yè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的能力。
會遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：數(shù)據(jù)真實(shí)性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)唯一性、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)及時性
什么是數(shù)據(jù)模型？
數(shù)據(jù)模型就是數(shù)據(jù)組織和存儲的方法，通過抽象的實(shí)體以及實(shí)體間聯(lián)系的形式來表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界中事務(wù)的相互關(guān)系的一種映射，他強(qiáng)調(diào)從業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)存取和使用角度合理的存儲數(shù)據(jù)。
為什么需要數(shù)據(jù)倉庫建模？
數(shù)倉建模需要按照一定的數(shù)據(jù)模型，對整個企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，整理，提供跨部門、完全一致的報表數(shù)據(jù)。
合適的數(shù)據(jù)模型，對于大數(shù)據(jù)處理來講，可以獲得得更好的性能、成本、效率和質(zhì)量。良好的模型可以幫助我們快速查詢數(shù)據(jù)，減少不必要的數(shù)據(jù)冗余，提高用戶的使用效率。
數(shù)據(jù)建模進(jìn)行全方面的業(yè)務(wù)梳理，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，消滅信息孤島，更好的推進(jìn)數(shù)倉系統(tǒng)的建設(shè)。
OLAP和OLTP的模型方法的選擇？
OLTP系統(tǒng)是操作事物型系統(tǒng)，主要數(shù)據(jù)操作是隨機(jī)讀寫，主要采用滿足3NF的實(shí)體關(guān)系模型存儲數(shù)據(jù)，在事物處理中解決數(shù)據(jù)的冗余和一致性問題。
OLAP系統(tǒng)是分析型系統(tǒng)，主要數(shù)據(jù)操作是批量讀寫，不需要關(guān)注事務(wù)處理的一致性，主要關(guān)注數(shù)據(jù)的整合，以及復(fù)雜大數(shù)據(jù)量的查詢和處理的性能。
3范式？
每個屬性值唯一，不具有多義性
每個非主屬性必須完全依賴于整個主鍵，而非主鍵的一部分
每個非主屬性不能依賴于其他關(guān)系中的屬性
數(shù)據(jù)倉庫建模方法？
有四種模型：ER模型、維度模型、Data Vault模型、Anchor模型。用的較多的是維度模型和ER模型。
ER模型
ER模型用實(shí)體關(guān)系模型描述企業(yè)業(yè)務(wù)，在范式理論上滿足3NF。數(shù)倉中的3NF是站在企業(yè)角度面向主題的抽象，而不是針對某個具體業(yè)務(wù)流程的實(shí)體對象關(guān)系的抽象。
采用ER模型建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫模型的出發(fā)點(diǎn)是整合數(shù)據(jù)，將各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)按照主題進(jìn)行相似性整合，并進(jìn)行一致性處理。
ER模型特點(diǎn)：
需要全方位了解企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
實(shí)施周期較長
對建模人員要求教高
維度建模
維度建模按照事實(shí)表和維度表來構(gòu)建數(shù)倉。
維度建模從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，為分析需求服務(wù)。重點(diǎn)關(guān)注用戶如何快速的完成數(shù)據(jù)分析，可以直觀的反應(yīng)業(yè)務(wù)模型中的業(yè)務(wù)問題，需要大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)冗余，有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。
事實(shí)表
發(fā)生在現(xiàn)實(shí)世界中的操作性事件，其產(chǎn)生的可度量數(shù)值，存儲在事實(shí)表中。從最細(xì)粒度級別來看，事實(shí)表的一行對應(yīng)一個度量事件。事實(shí)表表示對分析主題的度量。‘
事實(shí)表中包含了與各個維度表相關(guān)聯(lián)的外鍵，可與維度表關(guān)聯(lián)。事實(shí)表的度量通常是數(shù)值類型，且記錄數(shù)不斷增加，表數(shù)據(jù)量迅速增長。
維度表
維度表示分析數(shù)據(jù)時所用的環(huán)境。
每個維度表都包含單獨(dú)的主鍵列。維度表行的描述環(huán)境應(yīng)該與事實(shí)表行完全對應(yīng)。維度表通常比較寬，是扁平型的非規(guī)范表，包含大量的低粒度的文本屬性。
注意
事實(shí)表的設(shè)計(jì)是以能夠正確記錄歷史信息為準(zhǔn)則
維度表的設(shè)計(jì)是以能夠以合適的角度來聚合主題內(nèi)容為準(zhǔn)則
維度建模的三種模式
星形模型：以事實(shí)表為中心，所有的維度直接連接在事實(shí)表上。由一個事實(shí)表和一組維度表組成。
雪花模型：是對星形模型的擴(kuò)展。雪花模型的維度表可以擁有更細(xì)的維度，比星形更規(guī)范一點(diǎn)。維護(hù)成本較高，且查詢是要關(guān)聯(lián)多層維表，性能較低
星座模型：基于多張事實(shí)表，多張事實(shí)表共享維度信息
維度建模步驟：
選擇業(yè)務(wù)過程
選擇粒度
選定事實(shí)表
選擇維度
事實(shí)表的類型？
事實(shí)表有：事務(wù)事實(shí)表、周期快照事實(shí)表、累積快照事實(shí)表、非事實(shí)事實(shí)表
事務(wù)事實(shí)表
事務(wù)事實(shí)表記錄的是事務(wù)層面的事實(shí)，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，也稱“原子事實(shí)表”。事務(wù)事實(shí)表中的數(shù)據(jù)在事務(wù)事件發(fā)生后產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的粒度通常是每個事務(wù)記錄一條記錄。
周期快照事實(shí)表
以具有規(guī)律性的、可預(yù)見的時間間隔來記錄事實(shí)。它統(tǒng)計(jì)的是間隔周期內(nèi)的度量統(tǒng)計(jì)，每個時間段一條記錄，是在事務(wù)事實(shí)表之上建立的聚集表。
累積快照事實(shí)表
累積快照表記錄的不確定的周期的數(shù)據(jù)。代表的是完全覆蓋一個事務(wù)或產(chǎn)品的生命周期的時間跨度，通常具有多個日期字段，用來記錄整個生命周期中的關(guān)鍵時間點(diǎn)。
非事實(shí)型事實(shí)表
在維度建模的數(shù)據(jù)倉庫中，有一種事實(shí)表叫Factless Fact Table，中文一般翻譯為“非事實(shí)型事實(shí)表”。在事實(shí)表中，通常會保存十個左右的維度外鍵和多個度量事實(shí)，度量事實(shí)是事實(shí)表的關(guān)鍵所在。在非事實(shí)型事實(shí)表中沒有這些度量事實(shí)，只有多個維度外鍵。非事實(shí)型事實(shí)表通常用來跟蹤一些事件或者說明某些活動的范圍。下面舉例來進(jìn)行說明。
第一類非事實(shí)型事實(shí)表是用來跟蹤事件的事實(shí)表。例如：學(xué)生注冊事件，學(xué)校需要對學(xué)生按學(xué)期進(jìn)行跟蹤。維度表包括學(xué)期維度、課程維度、系維度、學(xué)生維度、注冊專業(yè)維度和取得學(xué)分維度，而事實(shí)表是由這些維度的主鍵組成，事實(shí)只有注冊數(shù)，并且恒為1。這樣的事實(shí)表可以回答大量關(guān)于大學(xué)開課注冊方面的問題，主要是回答各種情況下的注冊數(shù)。
第二類非事實(shí)型事實(shí)表是用來說明某些活動范圍的事實(shí)表。例如：促銷范圍事實(shí)表。通常銷售事實(shí)表可以回答如促銷商品的銷售情況，但是對于那些沒有銷售出去的促銷商品沒法回答。這時，通過建立促銷范圍事實(shí)表，將商場需要促銷的商品單獨(dú)建立事實(shí)表保存。然后，通過這個促銷范圍事實(shí)表和銷售事實(shí)表即可得出哪些促銷商品沒有銷售出去。這樣的促銷范圍事實(shí)表只是用來說明促銷活動的范圍，其中沒有任何事實(shí)度量。
事實(shí)表中通常要保留度量事實(shí)和多個維度外鍵，度量事實(shí)是事實(shí)表的關(guān)鍵所在。
非事實(shí)表中沒有這些度量事實(shí)，只有多個維度外鍵。非事實(shí)型事實(shí)表通常用來跟蹤一些事件或說明某些活動的范圍。
第一類非事實(shí)型事實(shí)表是用來跟蹤事件的事實(shí)表。例如：學(xué)生注冊事件。
第二類非事實(shí)型事實(shí)表是用來說明某些活動范圍的事實(shí)表。例如：促銷范圍事實(shí)表。
數(shù)倉架構(gòu)為什么要分層?
分層可以清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用時更好的定位和理解
方便追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系
規(guī)范數(shù)據(jù)分層，可以開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復(fù)計(jì)算
把復(fù)雜問題簡單化
屏蔽原始數(shù)據(jù)的異常。不必改一次業(yè)務(wù)就重新接入數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分層思想？
理論上數(shù)據(jù)分為：操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)服務(wù)層。可根據(jù)需要添加新的層次，滿足不同的業(yè)務(wù)需求。
操作數(shù)據(jù)層ODS
Operate Data Store操作數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL后裝入ODS層。
ODS層數(shù)據(jù)的來源一般有：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、日志、抓取等。
數(shù)據(jù)倉庫層DW
根據(jù)ODS層中的數(shù)據(jù)按照主題建立各種數(shù)據(jù)模型。
DW通常有：DWD、DWB、DWS
DWD: data warehouse detail細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)層，是業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)倉庫的隔離層。
DWB: data warehouse base基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層，存儲的是客觀數(shù)據(jù)，一般用作于中間層。
DWS: data warehouse service服務(wù)數(shù)據(jù)層，整合匯總分析某個主題域的服務(wù)數(shù)據(jù)。一般是大寬表。
數(shù)據(jù)服務(wù)層/應(yīng)用層ADS
該層主要提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)，一般會放在ES、Mysql系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用
數(shù)倉架構(gòu)進(jìn)化
經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)：使用傳統(tǒng)工具來建設(shè)數(shù)倉
離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)：開始使用大數(shù)據(jù)工具來替代經(jīng)典數(shù)倉中的傳統(tǒng)工具
Lambda架構(gòu)：在離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，使用流處理技術(shù)直接完成實(shí)時性較高的指標(biāo)計(jì)算
Kappa：實(shí)時處理變成了主要的部分，出現(xiàn)了以實(shí)時處理為核心的kappa架構(gòu)
離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)源通過離線的方式導(dǎo)入離線數(shù)倉中。下游應(yīng)用根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇獲取數(shù)據(jù)的方式
Lambda架構(gòu)
在離線數(shù)倉的基礎(chǔ)上增加了實(shí)時計(jì)算的鏈路，并對數(shù)據(jù)源進(jìn)行流式改造，實(shí)時計(jì)算去訂閱消息隊(duì)列，并推送到下游的數(shù)據(jù)服務(wù)中去。
Lambda架構(gòu)問題：同樣的需求需要開發(fā)兩套一樣的代碼；資源占用增多
Kappa架構(gòu)
kappa架構(gòu)可以認(rèn)為是lambda架構(gòu)的簡化版，移除了lambda架構(gòu)中的批處理部分。
在kappa架構(gòu)中，需求修改或者歷史數(shù)據(jù)重新處理都通過上游重放完成
kappa架構(gòu)最大的問題是流式重新處理歷史數(shù)據(jù)的吞吐能力會低于批處理，但可以通過增加計(jì)算資源來彌補(bǔ)
總結(jié)
真實(shí)場景中，是lambda架構(gòu)和kappa架構(gòu)的混合。大部分實(shí)時指標(biāo)通過kappa架構(gòu)計(jì)算，少量關(guān)鍵指標(biāo)用lambda架構(gòu)批量計(jì)算
隨著數(shù)據(jù)多樣性的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫這種提前規(guī)定schema的模式顯得力不從心。這時出現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖技術(shù)，把原始數(shù)據(jù)全部緩存到某個大數(shù)據(jù)存儲上，后續(xù)分析時根據(jù)需求去解析原始數(shù)據(jù)。簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫模式是schema on write，數(shù)據(jù)湖模式是schema on read
OLAP簡介
OLAP（On-line Analytical Processing），聯(lián)機(jī)分析處理，其主要的功能在于方便大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及統(tǒng)計(jì)計(jì)算，對決策提供參考和支持。
特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、高速響應(yīng)、靈活交互、多維分析
OLAP分類
存儲類型分類
ROLAP（RelationalOLAP）
MOLAP（MultimensionalOLAP）
HOLAP（HybridOLAP）
處理類型分類
MPP架構(gòu)
搜索引擎架構(gòu)
預(yù)處理架構(gòu)
開源OLAP解決方案
《你需要的不是實(shí)時數(shù)倉 | 你需要的是一款強(qiáng)大的OLAP數(shù)據(jù)庫(上)》
《你需要的不是實(shí)時數(shù)倉 | 你需要的是一款強(qiáng)大的OLAP數(shù)據(jù)庫(下)》
Persto、SparkSQL、Impala等MPP架構(gòu)和ROLAP的引擎
Druid和Kylin等預(yù)處理架構(gòu)和MOLAP的引擎
ES這種搜索引擎架構(gòu)
ClickHouse及IndexR這種列式數(shù)據(jù)庫
OLAP引擎
Presto
Facebook開發(fā)的分布式大數(shù)據(jù)SQL查詢引擎，專門進(jìn)行快速數(shù)據(jù)分析
特點(diǎn)
可以將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，可以跨越整個組織進(jìn)行分析
直接從HDFS讀取數(shù)據(jù)，在使用前不需要大量的ETL操作
查詢原理
完全基于內(nèi)存的并行計(jì)算
流水線
本地化計(jì)算
動態(tài)編譯執(zhí)行計(jì)劃
小心使用內(nèi)存和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
類BlinkDB的近似查詢
GC控制
Druid
Druid是一個用于實(shí)時查詢和分析的分布式實(shí)時處理系統(tǒng)，主要用于廣告分析，互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)控、度量和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控
特點(diǎn)
快速的交互式查詢——Druid的低延遲數(shù)據(jù)攝取架構(gòu)允許事件在它們創(chuàng)建后毫秒內(nèi)可被查詢到。
高可用性——Druid的數(shù)據(jù)在系統(tǒng)更新時依然可用，規(guī)模的擴(kuò)大和縮小都不會造成數(shù)據(jù)丟失；
可擴(kuò)展——Druid已實(shí)現(xiàn)每天能夠處理數(shù)十億事件和TB級數(shù)據(jù)。
為分析而設(shè)計(jì)——Druid是為OLAP工作流的探索性分析而構(gòu)建，它支持各種過濾、聚合和查詢
應(yīng)用場景
需要實(shí)時查詢分析
具有大量數(shù)據(jù)時，如每天數(shù)億事件的新增、每天數(shù)10T數(shù)據(jù)的增加；
需要一個高可用、高容錯、高性能數(shù)據(jù)庫時。
需要交互式聚合和快速探究大量數(shù)據(jù)時
Kylin
Kylin是提供與Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)
特點(diǎn)
用戶為百億以上數(shù)據(jù)集定義數(shù)據(jù)模型并構(gòu)建立方體
亞秒級的查詢速度，同時支持高并發(fā)
為Hadoop提供標(biāo)準(zhǔn)SQL支持大部分查詢功能
提供與BI工具，如Tableau的整合能力
友好的web界面以管理，監(jiān)控和使用立方體
項(xiàng)目及立方體級別的訪問控制安全
