今天和大家聊一個老生常談的話題，如何設(shè)計(jì)DWS層？

對于數(shù)倉的分層，想必大家都不陌生。基于OneData方法論的三層數(shù)倉劃分：數(shù)據(jù)引入層（ODS，Operational Data Store）、數(shù)據(jù)公共層（CDM，Common Dimenions Model）和數(shù)據(jù)應(yīng)用層（ADS，Application Data Store）早就深入人心。

當(dāng)然啦，涉及到每一層具體該怎么開發(fā)、建模，可能大家都有自己的理解。

但好在大家對數(shù)據(jù)建模重要性的認(rèn)識那都是一致的，如果我們把指標(biāo)比作樹上的果實(shí)，那么模型就好比是大樹的軀干，想讓果實(shí)結(jié)得好，必須讓樹干變得粗壯。

我們先來回想下，構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺的初衷是什么：

缺少可以復(fù)用的數(shù)據(jù)
大家不得不使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工和計(jì)算指標(biāo)
大量重復(fù)代碼的開發(fā)對資源的消耗

問題的根源就在于數(shù)據(jù)模型的無法復(fù)用，以及數(shù)據(jù)開發(fā)都是煙囪式的。所以要解決這個問題，就要搞清楚健壯的數(shù)據(jù)模型該如何設(shè)計(jì)。

Part1常見的數(shù)倉分層設(shè)計(jì)思路

下圖是數(shù)倉分層的邏輯架構(gòu)圖，大家不妨回憶一下數(shù)據(jù)模型的分層設(shè)計(jì)：

數(shù)據(jù)引入層（ODS，Operational Data Store，又稱數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層）：將原始數(shù)據(jù)幾乎無處理地存放在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，結(jié)構(gòu)上與源系統(tǒng)基本保持一致，是數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)。這一層的主要職責(zé)是將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)同步、存儲。
數(shù)據(jù)公共層（CDM，Common Dimenions Model）：存放明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)、維表數(shù)據(jù)及公共指標(biāo)匯總數(shù)據(jù)。其中，明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)、維表數(shù)據(jù)一般根據(jù)ODS層數(shù)據(jù)加工生成。公共指標(biāo)匯總數(shù)據(jù)一般根據(jù)維表數(shù)據(jù)和明細(xì)事實(shí)數(shù)據(jù)加工生成。CDM層又細(xì)分為維度層（DIM）、明細(xì)數(shù)據(jù)層（DWD）和匯總數(shù)據(jù)層（DWS），采用維度模型方法作為理論基礎(chǔ)，可以定義維度模型主鍵與事實(shí)模型中外鍵關(guān)系，減少數(shù)據(jù)冗余，也提高明細(xì)數(shù)據(jù)表的易用性。在匯總數(shù)據(jù)層同樣可以關(guān)聯(lián)復(fù)用統(tǒng)計(jì)粒度中的維度，采取更多的寬表化手段構(gòu)建公共指標(biāo)數(shù)據(jù)層，提升公共指標(biāo)的復(fù)用性，減少重復(fù)加工。

維度層（DIM，Dimension）：以維度作為建模驅(qū)動，基于每個維度的業(yè)務(wù)含義，通過添加維度屬性、關(guān)聯(lián)維度等定義計(jì)算邏輯，完成屬性定義的過程并建立一致的數(shù)據(jù)分析維表。為了避免在維度模型中冗余關(guān)聯(lián)維度的屬性，基于雪花模型構(gòu)建維度表。
明細(xì)數(shù)據(jù)層（DWD，Data Warehouse Detail）：以業(yè)務(wù)過程作為建模驅(qū)動，基于每個具體的業(yè)務(wù)過程特點(diǎn)，構(gòu)建最細(xì)粒度的明細(xì)事實(shí)表。可將某些重要屬性字段做適當(dāng)冗余，也即寬表化處理。
匯總數(shù)據(jù)層（DWS，Data Warehouse Summary）：以分析的主題對象作為建模驅(qū)動，基于上層的應(yīng)用和產(chǎn)品的指標(biāo)需求，構(gòu)建公共粒度的匯總指標(biāo)表。以寬表化手段物理化模型，構(gòu)建命名規(guī)范、口徑一致的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，為上層提供公共指標(biāo)，建立匯總寬表、明細(xì)事實(shí)表。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層（ADS，Application Data Store）：存放數(shù)據(jù)產(chǎn)品個性化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)CDM層與ODS層加工生成。

Part2DWS層很重要？

通常，大家都會有這樣的疑問：明明可以直接從DWD層取數(shù)，為什么要多此一舉建立DWS的匯總邏輯表呢？

我想說的是：如果在業(yè)務(wù)場景不復(fù)雜的情況下，那樣做是沒有問題的?？梢坏┟鎸?fù)雜的業(yè)務(wù)場景，那這種做法無疑是混亂的根源所在，前面提到的煙囪式開發(fā)、計(jì)算資源的浪費(fèi)等等情況，正是這樣產(chǎn)生的。

舉個例子，我們需要的是從數(shù)據(jù)明細(xì)層中做一個初步的匯總，抽象出來一些通用的維度：時間、用戶ID、IP等，并根據(jù)這些維度做一些統(tǒng)計(jì)，比如用戶每個時間段在不同登錄IP購買的商品數(shù)等。

這里做一層輕度的匯總會讓計(jì)算更加的高效，在此基礎(chǔ)上如果計(jì)算僅7天、30天、90天的行為的話會快很多。我們希望80%的業(yè)務(wù)都能通過我們的DWS層計(jì)算，而不是ODS或者DWD層。

Part3應(yīng)該遵循的設(shè)計(jì)原則

聚集是指針對原始明細(xì)粒度的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。DWS匯總數(shù)據(jù)層是面向分析對象的主題聚集建模，以零售的場景為例，我們最終的分析目標(biāo)為：最近一天某個類目（例如，廚具）商品在各省的銷售總額、該類目銷售額Top10的商品名稱、各省用戶購買力分布。

因此，我們可以以最終交易成功的商品、類目、買家等角度對最近一天的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。數(shù)據(jù)聚集的注意事項(xiàng)如下：

聚集是不跨越事實(shí)的。聚集是針對原始星形模型進(jìn)行的匯總。為獲取和查詢與原始模型一致的結(jié)果，聚集的維度和度量必須與原始模型保持一致，因此聚集是不跨越事實(shí)的，所以原子指標(biāo)只能基于一張事實(shí)表定義，但是支持原子指標(biāo)組合為衍生原子指標(biāo)。
聚集會帶來查詢性能的提升，但聚集也會增加ETL維護(hù)的難度。當(dāng)子類目對應(yīng)的一級類目發(fā)生變更時，先前存在的、已經(jīng)被匯總到聚集表中的數(shù)據(jù)需要被重新調(diào)整。

此外，進(jìn)行DWS層設(shè)計(jì)時還需遵循數(shù)據(jù)公用性原則。數(shù)據(jù)公用性需要考慮匯總的聚集是否可以提供給第三方使用。我們可以思考基于某個維度的聚集是否經(jīng)常用于數(shù)據(jù)分析中，如果答案是肯定的，就有必要把明細(xì)數(shù)據(jù)經(jīng)過匯總沉淀到聚集表中。

簡單的說就是：

主題
寬表
輕度匯總

Part4圖解DWS層設(shè)計(jì)流程

以電商零售的場景為例，我們已經(jīng)基于ODS層的訂單表、用戶表、商品表、優(yōu)惠券表等，經(jīng)過ETL完成了DWD層的建模，一般是采用星型模型。

這里嚴(yán)格按照：業(yè)務(wù)過程→聲明粒度→確認(rèn)維度→確認(rèn)事實(shí) 完成建模，過程如下：

接下來，便是到了DWS層設(shè)計(jì)的環(huán)節(jié)。按照我們上面的設(shè)計(jì)思路，通過從維度表去看事實(shí)表，便可得出每天的寬表。

這樣即可統(tǒng)計(jì)各個主題對象的當(dāng)天行為，服務(wù)于ADS層的主題寬表以及一些業(yè)務(wù)的明細(xì)數(shù)據(jù)，也可以以應(yīng)對一些特殊的需求，例如：購買行為，統(tǒng)計(jì)商品復(fù)購率等。

通過外鍵獲取相關(guān)的度量值，我們整合多個DWD的明細(xì)事實(shí)表度量值來構(gòu)成新表。

在這里，我們還是要遵循上文提到的設(shè)計(jì)原則，在設(shè)計(jì)上盡量體現(xiàn)出公共性、使用簡單并且用戶很容易理解。

Part5思考：如何設(shè)計(jì)出完美的DWS層？

在我們數(shù)據(jù)中臺實(shí)際實(shí)施落地的過程中，團(tuán)隊(duì)不但要建設(shè)公共數(shù)據(jù)層，形成數(shù)據(jù)中臺，還要承擔(dān)著新需求的壓力。

往往我們要先滿足需求（活下去），再研發(fā)公共數(shù)據(jù)層（構(gòu)建美好未來），在滿足業(yè)務(wù)需求的過程中，再根據(jù)需求不斷對模型進(jìn)行迭代和優(yōu)化，隨著時間的推移，越來越多的業(yè)務(wù)需求可以通過DWS層的數(shù)據(jù)完成。

這一過程中，完善度是很好的考核標(biāo)準(zhǔn)，主要看DWS層匯總的數(shù)據(jù)能滿足多少的查詢需求，如果匯總數(shù)據(jù)無法滿足需求，使用數(shù)據(jù)的人就必須使用明細(xì)的數(shù)據(jù)，甚至是ODS層的原始數(shù)據(jù)。

DWS/ADS層的完善度越高，說明數(shù)據(jù)的上層建設(shè)越完善，而從使用者的角度來說，查詢快、易取數(shù)、用的爽，那才是硬道理。

end ~

咳咳，剛好九點(diǎn)整 ?? 嘀，下班....

最近某個十八線竟然被他的小伙伴催更了，哭泣...

更新慢的原因是最近訂閱了一個專欄，關(guān)于數(shù)據(jù)中臺實(shí)踐的，非常精彩。所以云祁學(xué)的也是非常認(rèn)真，三張思維導(dǎo)圖為證！