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一、數(shù)倉(cāng)定義

按照傳統(tǒng)的定義，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、非易失的、反映歷史變化（隨時(shí)間變化），用來(lái)支持管理人員決策的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一套數(shù)據(jù)組織和應(yīng)用的方法論，是需要很多的支持系統(tǒng)來(lái)協(xié)助（包含類似數(shù)據(jù)庫(kù)這樣的存儲(chǔ)系統(tǒng)），最后達(dá)到支持分析決策的目的。

1、面向主題

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

面向事務(wù)處理任務(wù)，用于記錄狀態(tài)。

數(shù)倉(cāng)

數(shù)倉(cāng)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織，主題是一個(gè)抽象的概念，是指用戶使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，一個(gè)主題通常與多個(gè)操作型信息系統(tǒng)相關(guān)。每一個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。

比如：銀行的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主題：客戶

2、集成

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)通常與某些特定的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)庫(kù)之間相互獨(dú)立，并且往往是異構(gòu)的

數(shù)倉(cāng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的。必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的信息是關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致的全局信息。

?3、非易失即相對(duì)穩(wěn)定的

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)發(fā)生變化。

數(shù)倉(cāng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包括了大量的歷史數(shù)據(jù)。所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一旦某個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下將被長(zhǎng)期保留，也就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。

4、隨時(shí)間變化即反映歷史變化

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)主要關(guān)心當(dāng)前某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)

數(shù)倉(cāng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過(guò)去某一時(shí)點(diǎn)(如開(kāi)始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)點(diǎn))到目前的各個(gè)階段的信息，通過(guò)這些信息，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。

5、用來(lái)支持管理人員決策的數(shù)據(jù)集合

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)只關(guān)注當(dāng)前時(shí)間數(shù)據(jù)，無(wú)法支持管理人員決策。

數(shù)倉(cāng)

系統(tǒng)記錄了企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，是以現(xiàn)有企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的積累為基礎(chǔ)。供他們做出改善其業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的決策而把信息加以整理歸納和重組，并及時(shí)提供給相應(yīng)的管理決策人員，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的根本任務(wù)。

二、建設(shè)數(shù)倉(cāng)的目的

數(shù)倉(cāng)的建設(shè)并不是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的最終目的地，而是為數(shù)據(jù)最終的目的地做好準(zhǔn)備：清洗、轉(zhuǎn)義、分類、重組、合并、拆分、統(tǒng)計(jì)等等。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的分析，可以幫助企業(yè)，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、控制、成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量等。

1、理清數(shù)據(jù)資產(chǎn)提高排查和開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率

場(chǎng)景：

不知道有什么數(shù)據(jù)、找誰(shuí)要數(shù)據(jù)；
多個(gè)系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)字段的含義
數(shù)據(jù)如何生成和更新的，數(shù)據(jù)依賴關(guān)系割裂；

2、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

場(chǎng)景

字段命名不規(guī)范、口徑不一致；
條件的過(guò)濾和規(guī)則等的理解差異帶來(lái)的算法不一致；

3、數(shù)據(jù)解耦

場(chǎng)景

上下游依賴混亂
復(fù)雜問(wèn)題耦合在一起
每次從原始數(shù)據(jù)取數(shù)，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輕微改動(dòng)帶來(lái)的變更過(guò)大，無(wú)中間表加工

4、解決頻繁的臨時(shí)性需求

場(chǎng)景

報(bào)送監(jiān)管歷史數(shù)據(jù)
臨時(shí)數(shù)據(jù)需要交叉

雖然數(shù)倉(cāng)建設(shè)能帶來(lái)諸多的益處，但數(shù)倉(cāng)的建設(shè)不是一天建成的，是一個(gè)龐大復(fù)雜耗時(shí)的工程，需要很多支持系統(tǒng)的配合：元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)等，要根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展所處的狀態(tài)和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)以及分析決策的復(fù)雜性等綜合來(lái)搭建。

總結(jié)：

了解數(shù)倉(cāng)的特點(diǎn)；
了解建設(shè)數(shù)倉(cāng)的目的意義，能解決什么問(wèn)題等

還介紹了建立數(shù)倉(cāng)的目的：數(shù)倉(cāng)的建設(shè)并不是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的最終目的地，而是為數(shù)據(jù)最終的目的地做好準(zhǔn)備：清洗、轉(zhuǎn)義、分類、重組、合并、拆分、統(tǒng)計(jì)等等。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的分析，可以幫助企業(yè)，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、控制、成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量等。

下面介紹一下兩個(gè)重要的數(shù)據(jù)處理的類型OLTP和OLAP，并通過(guò)比對(duì)總結(jié)，從而更好的理解兩種數(shù)據(jù)處理類型。

三、數(shù)據(jù)處理“分家”

隨著關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)理論的提出，誕生了一系列經(jīng)典的RDBMS，如DB2、Oracle，SQL Server、MySQL等。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)使用范圍的不斷擴(kuò)大，根據(jù)操作業(yè)務(wù)不同類型，被逐步劃分為兩大處理的類型：

1、處理業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)

主要用于業(yè)務(wù)支撐。比如：銀行往往會(huì)使用并維護(hù)若干個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)保存著日常操作數(shù)據(jù)，如理財(cái)購(gòu)買、核心系統(tǒng)、信用卡數(shù)據(jù)、內(nèi)部管理系統(tǒng)等。

2、分析歷史數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)庫(kù)

主要用于歷史數(shù)據(jù)分析。這類數(shù)據(jù)庫(kù)作為公司的單獨(dú)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)公司各主題域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。比如：銀行對(duì)客戶AUM統(tǒng)計(jì)、對(duì)征信的統(tǒng)計(jì)評(píng)估等。

為什么要分家？

能不能構(gòu)建一個(gè)同樣適用于操作和分析的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)？目前的解決方案是不適合！

因?yàn)閿?shù)據(jù)之間會(huì)"打架"；
如果操作型任務(wù)和分析型任務(wù)搶資源怎么辦呢？
同時(shí)處理數(shù)據(jù)怎么保證數(shù)據(jù)一致性呢？

后面我們會(huì)分析這兩個(gè)類型是完全不一樣的操作。即一個(gè)是面向操作即OLTP一個(gè)是面向分析（主題）即OLAP。

四、范式概念

在了解范式概念之前，我們先來(lái)了解一下函數(shù)依賴的概念。

1、函數(shù)依賴

根據(jù)下圖來(lái)加深理解：

完全函數(shù)依賴

通過(guò)A and B能推出C，但是AB單獨(dú)得不到C，那么可以說(shuō)：C完全依賴于AB。

（學(xué)號(hào)，課名）推出分?jǐn)?shù)，但是單獨(dú)用學(xué)號(hào)推不出分?jǐn)?shù)，那么可以說(shuō)：分?jǐn)?shù)完全依賴于（學(xué)號(hào)，課名）。

部分函數(shù)依賴

通過(guò)A and B 能推出C，通過(guò)單獨(dú)的A 或者單獨(dú)的B也能推出C，那么可以說(shuō)：C部分依賴于AB

（學(xué)號(hào)，課名）推姓名，而還可以通過(guò)學(xué)號(hào)直接推出姓名，那么可以說(shuō)：姓名部分依賴于（學(xué)號(hào)，課名）

傳遞函數(shù)依賴

通過(guò)A得到B，通過(guò)B得到C，但是通過(guò)C不能得 A，那么可以說(shuō)：C傳遞依賴于A

通過(guò)學(xué)號(hào)推出系名，系名推系主任，但是系主任不能推出學(xué)號(hào)，那么可以說(shuō)：系主任傳遞依賴于學(xué)號(hào)。

2、范式定義

范式（數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)范式）是符合某一種級(jí)別的關(guān)系模式的集合。構(gòu)造數(shù)據(jù)庫(kù)必須遵循一定的規(guī)則。

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，這種規(guī)則就是范式。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)系必須滿足一定的要求，即滿足不同的范式。

3、范式類型

目前關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)有六種范式：

第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、

Boyce-Codd范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。

一般說(shuō)來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)只需滿足第三范式（3NF）就行了。

4、三范式

第一范式：屬性不可切分

上表：商品這列中的數(shù)據(jù)不是原子數(shù)據(jù)項(xiàng)，是可以進(jìn)行分割的。

第二范式：不能存在"部分函數(shù)依賴"

上表（學(xué)號(hào)，課名），分?jǐn)?shù)完全依賴于（學(xué)號(hào)和課名），但是姓名并不完全依賴于（學(xué)號(hào)和課名)。

第三范式：不能存在"傳遞函數(shù)依賴"

上表：學(xué)號(hào)-->系名-->老師，但是老師推不出學(xué)號(hào)。

五、OLTP簡(jiǎn)介

1、OLTP概念

聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-line transaction processing）：是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的在線/聯(lián)機(jī)事務(wù)處理。

OLTP典型的應(yīng)用領(lǐng)域包括銀行、證劵等金融行業(yè)，電子商務(wù)系統(tǒng)等。比如：我們?cè)谀矨銀行APP上查詢賬戶余額、收支信息和轉(zhuǎn)賬記錄，在ATM機(jī)上存錢，取錢，將某A行賬號(hào)的錢轉(zhuǎn)到某B行賬號(hào)上。這些都是典型的OLTP類操作。

這些操作都比較簡(jiǎn)單，主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查。操作主體一般是產(chǎn)品的用戶。

2、OLTP關(guān)系模型

數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)系模型是嚴(yán)格遵循第三范式（3NF），關(guān)系模型主要應(yīng)用在OLTP系統(tǒng)中，為了保證數(shù)據(jù)的一致性以及避免冗余，所以大部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)的表都是遵循第三范式的。

注:圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

3、OLTP特點(diǎn)

從上面這個(gè)建模客戶表圖中可以看出，物理表數(shù)量多，而數(shù)據(jù)冗余程度低；
數(shù)據(jù)分布于眾多的表中；
這些數(shù)據(jù)可以更為靈活地被應(yīng)用，功能性較強(qiáng)；
但是一次修改，需要修改多個(gè)表，很難保證數(shù)據(jù)的一致性；
并且獲取數(shù)據(jù)時(shí)候，需要通過(guò)join拼接出最后的數(shù)據(jù)。

六、OLAP簡(jiǎn)介

1、OLAP概念

OLAP是Online analytical processing，指聯(lián)機(jī)分析處理。數(shù)數(shù)倉(cāng)的主要應(yīng)用。從字面上我們能看出是做分析類操作。通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)來(lái)得出一些結(jié)論性的東西。比如：給領(lǐng)導(dǎo)們看的報(bào)表，用于進(jìn)行市場(chǎng)開(kāi)拓的用戶行為統(tǒng)計(jì)，不同維度的匯總分析結(jié)果等等。操作主體一般是運(yùn)營(yíng)、銷售和市場(chǎng)等團(tuán)隊(duì)人員而不是用戶，主要用于歷史數(shù)據(jù)分析。

2、OLAP模型

維度建模(dimensional modeling)是專門(mén)用于分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市建模的方法。

注:圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

上圖為維度模型建模片段，主要應(yīng)用于 OLAP 系統(tǒng)中；
通常以某一個(gè)事實(shí)表為中心進(jìn)行表的組織，主要面向業(yè)務(wù)，特征是可能存在數(shù)據(jù)的冗余，但是能方便的得到數(shù)據(jù)。

關(guān)系模型雖然冗余少，但是在大規(guī)模數(shù)據(jù)，跨表分析統(tǒng)計(jì)查詢過(guò)程中，會(huì)造成多表關(guān)聯(lián)，這會(huì)大大降低執(zhí)行效率。所以通常我們采用維度模型建模，把相關(guān)各種表整理成兩種：事實(shí)表和維度表兩種。關(guān)于這方面內(nèi)容我們下節(jié)講解。

七、OLTP VS?OLAP

1、數(shù)據(jù)主要應(yīng)用

	OLAP	OLTP
數(shù)據(jù)應(yīng)用	數(shù)倉(cāng)	數(shù)據(jù)庫(kù)
操作對(duì)象	數(shù)倉(cāng)	數(shù)據(jù)庫(kù)
業(yè)務(wù)類型	統(tǒng)計(jì)、多維分析	業(yè)務(wù)操作如:轉(zhuǎn)賬
代表產(chǎn)品	Hive	MySQL
DB設(shè)計(jì)	面向主題	面向應(yīng)用
用戶	數(shù)據(jù)分析、決策人員、管理人員	操作人員

2、數(shù)據(jù)內(nèi)容

	OLAP	OLTP
數(shù)據(jù)內(nèi)容	當(dāng)前以及歷史數(shù)據(jù)	當(dāng)前現(xiàn)在數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)模型	星型或者雪花、星座	實(shí)體-關(guān)系（ER）
數(shù)據(jù)粒度	多表	記錄行級(jí)
數(shù)據(jù)操作	一般不支持更新和刪除	DML和DDL
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)	簡(jiǎn)單、適合分析	高度結(jié)構(gòu)化、復(fù)雜，適合操作計(jì)算
數(shù)據(jù)字段	靜態(tài)、不能直接更新，只能定時(shí)添加、刷新	動(dòng)態(tài)變化，按字段更新
數(shù)據(jù)查詢	聚合類算子、涉及多表Join	涉及單表、點(diǎn)查為主
數(shù)據(jù)返回值	聚合計(jì)算結(jié)果	記錄本身或該記錄的多個(gè)列

3、性能要求

	OLAP	OLTP
響應(yīng)時(shí)間要求	秒、分、小時(shí)等	秒，實(shí)時(shí)性
時(shí)間性能要求	相對(duì)性能要求較低	高吞吐、低延時(shí)
數(shù)據(jù)量級(jí)	TB-PB	MB-GB
讀特性	對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總	每次查詢只返回少量數(shù)據(jù)
寫(xiě)特性	批量導(dǎo)入	隨機(jī)、低延遲寫(xiě)入用戶的操作

總結(jié)：

了解數(shù)據(jù)庫(kù)的三范式
OLTP和OLAP兩種數(shù)據(jù)處理類型；
通過(guò)對(duì)比加深對(duì)OLAP的認(rèn)知；

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Q&A

Q：MySQL這樣的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)能處理OLAP業(yè)務(wù)嗎？

A：?也可以處理這樣的業(yè)務(wù)的，但是并沒(méi)有人來(lái)使用這樣的解決方案！

MySQL是作為OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)使用的。但是也能執(zhí)行一些OLAP操作，比如里面8.0包括窗口函數(shù)，通用表達(dá)式和更強(qiáng)大的Join能力，但這不是MySQL擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。
OLTP和OLAP都是通過(guò)SQL來(lái)執(zhí)行，但SQL語(yǔ)句只是描述了我想要什么，而并沒(méi)有說(shuō)明應(yīng)該怎么做（不考慮hint等），即確定最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。由于一般OLTP操作比較簡(jiǎn)單，所涉及的表也少，因此不需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)具有強(qiáng)大的執(zhí)行優(yōu)化能力。
OLAP類操作需要強(qiáng)大的執(zhí)行計(jì)劃產(chǎn)生和優(yōu)化能力。
當(dāng)然，如果總數(shù)據(jù)量較小，那MySQL也是能夠應(yīng)付的。數(shù)據(jù)量大，需要OLAP解決方案。

參考書(shū)籍：

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)第4版
DAMA數(shù)據(jù)管理知識(shí)體系指南
華為數(shù)據(jù)之道

數(shù)倉(cāng)（一）簡(jiǎn)介數(shù)倉(cāng)，OLTP和OLAP