數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系建模&實(shí)施&注意事項(xiàng)小總結(jié)

什么是數(shù)倉(cāng)

從字面上來(lái)看，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是一個(gè)存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，它里面存放了各種各樣的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)需要按照一些結(jié)構(gòu)、規(guī)則來(lái)組織和存放。這里我們會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題就是同樣是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，那數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一樣的嗎？

數(shù)據(jù)庫(kù) VS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)就是我們常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（MySQL、Oracle、PostgreSQL...），還有什么非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它主要存放業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，那數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有有些什么數(shù)據(jù)呢？說(shuō)到他們的區(qū)別，我們一般會(huì)提到OLTP和OLAP。

• OLTP：on-line transaction processing，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，主要是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，需要考慮高并發(fā)、考慮事務(wù)

• OLAP：On-Line Analytical Processing，聯(lián)機(jī)分析處理，重點(diǎn)主要是面向分析，會(huì)產(chǎn)生大量的查詢(xún)，一般很少涉及增刪改

他們的區(qū)別，面試時(shí)也會(huì)提到，主要從幾個(gè)點(diǎn)談?wù)劸托小?/span>

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其實(shí)是一套體系，他不是一門(mén)什么技術(shù)，而是整合了很多已有的技術(shù)，來(lái)更好地組織和管理數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)的話(huà)，主要是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，后面還有一些分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)像Greenplum，還有很多公司會(huì)提供基于硬件的一整套解決方案。在傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)開(kāi)發(fā)時(shí)，由于硬件的性能有限，所以有很多的要求，而隨著硬件價(jià)格的下降、云服務(wù)器的廣泛使用，還有大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟發(fā)展，數(shù)倉(cāng)的很多場(chǎng)景都變了，有些規(guī)則都不需要去嚴(yán)格遵守了，這樣也可以剩下很多的成本。

再往前幾年，數(shù)倉(cāng)這個(gè)東西是有點(diǎn)兒神秘的，感覺(jué)很高大上，而現(xiàn)在，起碼在互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)，誰(shuí)都知道數(shù)倉(cāng)，誰(shuí)都知道數(shù)據(jù)平臺(tái)，誰(shuí)都可以來(lái)說(shuō)兩句，已經(jīng)大眾化了。記得以前面數(shù)倉(cāng)的話(huà)，總有幾個(gè)必備的面試題：

• 什么是數(shù)倉(cāng)？

• 數(shù)倉(cāng)的幾個(gè)特點(diǎn)是什么？

• 什么是OLAP？什么是OLTP？區(qū)別是什么？

• 拉鏈表是什么？怎么實(shí)現(xiàn)拉鏈表？

• 同步又哪幾種方式？

• 為什么要做增量？怎么做增量？

• 什么是ETL？

就目前互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)這一崗位，感覺(jué)更加偏重業(yè)務(wù)+建模思想，面試不太好考察這些內(nèi)容的，去年招聘的時(shí)候，就是問(wèn)些基本問(wèn)題，聊聊以往主要的工作內(nèi)容，還會(huì)問(wèn)問(wèn)SQL題，真的想了解下建模的話(huà)，還是找本書(shū)借鑒性的看看，還是很有益處的。

傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)要背后有一個(gè)完整數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)團(tuán)隊(duì)去服務(wù)業(yè)務(wù)方，業(yè)務(wù)方嗷嗷待哺的等待被動(dòng)方式去滿(mǎn)足。中低層數(shù)據(jù)基本不會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)方開(kāi)放，所以不管數(shù)據(jù)模型采用何種建模方式，主要滿(mǎn)足當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃即可。

互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展使得大家已經(jīng)從經(jīng)營(yíng)、分析的訴求重點(diǎn)轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)化的精細(xì)運(yùn)營(yíng)上，如何做好精細(xì)化運(yùn)營(yíng)問(wèn)題上來(lái)，當(dāng)資源不夠時(shí)用戶(hù)就叫喊，甚至有的業(yè)務(wù)方會(huì)挽起袖子來(lái)自己參與到從數(shù)據(jù)整理、加工、分析階段。

此時(shí)呢，原有建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的多個(gè)角色（數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、模型設(shè)計(jì)）可能轉(zhuǎn)為對(duì)其它非專(zhuān)業(yè)使用數(shù)據(jù)方，做培訓(xùn)、咨詢(xún)與落地，寫(xiě)更加適合當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的一些方案與開(kāi)發(fā)些數(shù)據(jù)產(chǎn)品等。

在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)由于數(shù)據(jù)平臺(tái)變?yōu)樽杂砷_(kāi)放，大家使用數(shù)據(jù)的人也參與到數(shù)據(jù)的體系建設(shè)時(shí)，基本會(huì)因?yàn)椴粚?zhuān)業(yè)性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、重復(fù)對(duì)分?jǐn)?shù)據(jù)浪費(fèi)存儲(chǔ)與資源、口徑多樣化、編碼不統(tǒng)一、命名問(wèn)題等等原因。數(shù)據(jù)質(zhì)量逐漸變成一個(gè)特別突出的問(wèn)題。

數(shù)倉(cāng)架構(gòu)

現(xiàn)在說(shuō)數(shù)倉(cāng)，更多的會(huì)和數(shù)據(jù)平臺(tái)或者基礎(chǔ)架構(gòu)搭上，已經(jīng)融合到整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施的搭建上。這里呢，我們不說(shuō)Hadoop各種組件之間的配合，我們就簡(jiǎn)單說(shuō)下數(shù)倉(cāng)的分層架構(gòu)。

說(shuō)到數(shù)倉(cāng)建模，就得提下經(jīng)典的2套理論：

范式建模

Inmon提出的集線(xiàn)器的自上而下（EDW-DM）的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)。

維度建模

Kimball提出的總線(xiàn)式的自下而上（DM-DW）的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)。

數(shù)倉(cāng)的建?；蛘叻謱?，其實(shí)都是為了更好的去組織、管理、維護(hù)數(shù)據(jù)，實(shí)際開(kāi)發(fā)時(shí)會(huì)整合2種方式去使用，當(dāng)然，還有些其他的，像Data Vault模型、Anchor模型，暫時(shí)還沒(méi)有應(yīng)用過(guò)，就不說(shuō)了。

維度建模，一般都會(huì)提到星型模型、雪花模型，星型模型做OLAP分析很方便。

數(shù)倉(cāng)分層

簡(jiǎn)單點(diǎn)兒，直接ODS+DM就可以了，將所有數(shù)據(jù)同步過(guò)來(lái)，然后直接開(kāi)發(fā)些應(yīng)用層的報(bào)表，這是最簡(jiǎn)單的了；當(dāng)DM層的內(nèi)容多了以后，想要重用，就會(huì)再拆分一個(gè)公共層出來(lái)，變成3層架構(gòu)，最近看了本阿里的書(shū)，《大數(shù)據(jù)之路》，里面有很多數(shù)倉(cāng)相關(guān)的內(nèi)容，很不錯(cuò)，參考后，目前使用的分層模式如下：

按照這種分層方式，我們的開(kāi)發(fā)重心就在dwd層，就是明細(xì)數(shù)據(jù)層，這里主要是一些寬表，存儲(chǔ)的還是明細(xì)數(shù)據(jù)；到了dws層，我們就會(huì)針對(duì)不同的維度，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合了，按道理說(shuō)，dws層算是集市層，這里一般按照主題進(jìn)行劃分，屬于維度建模的范疇；ads就是偏應(yīng)用層，各種報(bào)表的輸出了。

指標(biāo)字典

前面我們說(shuō)過(guò)，數(shù)倉(cāng)是一套體系，一個(gè)建設(shè)過(guò)程，它整合了很多的方法論，并不是一門(mén)新的技術(shù)。這里我們說(shuō)說(shuō)數(shù)倉(cāng)中的指標(biāo)體系，指標(biāo)也不是數(shù)倉(cāng)或者數(shù)據(jù)平臺(tái)中特有的， 很多場(chǎng)景都會(huì)有指標(biāo)這個(gè)概念。

這里我們說(shuō)的指標(biāo)，其實(shí)就是KPI（Key Performance Indicator），關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。

企業(yè)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI：Key Performance Indicator)是通過(guò)對(duì)組織內(nèi)部流程的輸入端、輸出端的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行設(shè)置、取樣、計(jì)算、分析，衡量流程績(jī)效的一種目標(biāo)式量化管理指標(biāo)，是把企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)分解為可操作的工作目標(biāo)的工具，是企業(yè)績(jī)效管理的基礎(chǔ)。KPI可以使部門(mén)主管明確部門(mén)的主要責(zé)任，并以此為基礎(chǔ)，明確部門(mén)人員的業(yè)績(jī)衡量指標(biāo)。

數(shù)據(jù)平臺(tái)的作用是為分析、決策提供支持，來(lái)時(shí)刻關(guān)注企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況的。那我們?cè)鯓觼?lái)看公司的運(yùn)營(yíng)情況呢？就是看KPI，公司層面有公司最關(guān)注的KPI，比如：日活、GMV、訂單量等等；不同的部門(mén)又有不同的關(guān)注KPI，比如：新用戶(hù)數(shù)、復(fù)夠人數(shù)等等，有了KPI，我們就可以根據(jù)KPI來(lái)考察部門(mén)的表現(xiàn)，也就是績(jī)效。這也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型嘛，所有的管理、績(jī)效都數(shù)字化。

就數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)說(shuō)，指標(biāo)算是元數(shù)據(jù)的一種，指標(biāo)的維護(hù)和管理是有套路的，下面就簡(jiǎn)單分享下關(guān)于指標(biāo)的管理-指標(biāo)字典。

指標(biāo)字典

指標(biāo)字典，其實(shí)就是對(duì)指標(biāo)的管理，指標(biāo)多了以后，為了共享和統(tǒng)一修改和維護(hù)，我們會(huì)在Excel中維護(hù)所有的指標(biāo)。當(dāng)然，Excel對(duì)于共享和版本控制也不是很方便，有條件的話(huà)，可以開(kāi)發(fā)個(gè)簡(jiǎn)單的指標(biāo)管理系統(tǒng)，再配合上血緣關(guān)系，就更方便追蹤數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)了。

指標(biāo)編碼

為了方便查找和管理，我們會(huì)對(duì)指標(biāo)定義一套編碼

指標(biāo)類(lèi)型

基礎(chǔ)指標(biāo)：不能再進(jìn)一步拆解的指標(biāo)，可以直接計(jì)算出來(lái)的指標(biāo)，如“訂單數(shù)”、“交易額” 衍生指標(biāo)：在基礎(chǔ)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，通過(guò)某個(gè)特殊維度計(jì)算出的指標(biāo)，如“微信訂單數(shù)”、“支付寶訂單數(shù)” 計(jì)算指標(biāo)：通過(guò)若干個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)計(jì)算得來(lái)的指標(biāo)，在業(yè)務(wù)角度無(wú)法再拆解的指標(biāo)，如“售罄率”、“復(fù)購(gòu)率”

業(yè)務(wù)口徑

指標(biāo)最重要的就是，明確指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)口徑，就是這個(gè)指標(biāo)是怎么算出來(lái)的，口徑統(tǒng)一了，才不會(huì)產(chǎn)生歧義

指標(biāo)模板

除了上面，我們說(shuō)到的幾點(diǎn)，還有一些基本的，像“指標(biāo)名稱(chēng)”、計(jì)算公式，就組成了指標(biāo)的模板

以前的話(huà)，我們還會(huì)有責(zé)任部門(mén)，就是說(shuō)這個(gè)指標(biāo)是哪個(gè)部門(mén)負(fù)責(zé)維護(hù)的，這個(gè)KPI是哪個(gè)部門(mén)來(lái)關(guān)注和承擔(dān)。說(shuō)到指標(biāo)，就離不開(kāi)維度，我們后面會(huì)說(shuō)說(shuō)維度的故事。

指標(biāo)的梳理和管理

一開(kāi)始指標(biāo)的梳理是很麻煩的，因?yàn)橐y(tǒng)一一個(gè)口徑，需要和不同的部門(mén)去溝通協(xié)調(diào)；還有可能會(huì)有各種各樣的指標(biāo)出現(xiàn)，需要去判斷是否真的需要這個(gè)指標(biāo)，是否可以用其他指標(biāo)來(lái)替代；指標(biāo)與指標(biāo)之間的關(guān)系也需要理清楚。

而且第一版指標(biāo)梳理好之后，需要進(jìn)行推廣和維護(hù)，不斷地迭代，持續(xù)推動(dòng)，讓公司所有部門(mén)都統(tǒng)一站在一個(gè)視角關(guān)注問(wèn)題。

最重要的維度之日期維度

日期維度是我們最常用的維度，平臺(tái)初始，最先初始化的可能就是日期維度，這里我們就簡(jiǎn)單介紹下日期維度。

什么是日期維度

我們?nèi)粘Ｉ?，?shù)據(jù)的產(chǎn)生都和日期有關(guān)，每一分、每一秒都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析也離不開(kāi)日期。

日期維度就是一張固化的日歷，一年365天，每一天都有，我們打開(kāi)電腦中的日歷：

這里面有的，我們都可以固化下來(lái)，像周幾、農(nóng)歷、年、月、日、節(jié)假日，我們都可以固化下來(lái)，方面我們分析的時(shí)候使用。

日期維度的結(jié)構(gòu)

日期維度可以盡可能多的包含日期詳細(xì)信息，這樣在分析的時(shí)候可以直接使用，還要結(jié)合公司的一些特殊情況，像一些特殊展示的日期格式。

• 基本的年季度月周日信息

• 拓展信息

除了上面的基本的日期，平時(shí)用的還有有些拓展信息

可能還有些農(nóng)歷信息、農(nóng)歷年份等，公司自定義周的開(kāi)始日期、結(jié)束日期等，和日期相關(guān)的所有內(nèi)容都可以加進(jìn)來(lái)進(jìn)行維護(hù)。

• 維度初始化

數(shù)據(jù)初始化，我們可以使用Java、Python或者SQL，通過(guò)常用的日期函數(shù)基本可以滿(mǎn)足我們的數(shù)據(jù)需求，用SQL初始化，需要使用有循環(huán)控制語(yǔ)句的，如：MySQL、PG都行，Hive的話(huà)要結(jié)合Shell或者Python來(lái)使用。

一般不需要初始化太多年的數(shù)據(jù)，只要覆蓋公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)就好了，還有節(jié)假日信息每年都需要結(jié)合國(guó)務(wù)院發(fā)布的信息就行維護(hù)。

• 關(guān)于小時(shí)

平時(shí)我們還會(huì)分析小時(shí)數(shù)據(jù)，一般不會(huì)把他放在日期表中，而是會(huì)單獨(dú)放在一張小時(shí)維度表里，需要的時(shí)候一起使用就行了。

命名規(guī)范

話(huà)說(shuō)，沒(méi)有規(guī)矩不成方圓。在搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，在數(shù)據(jù)組內(nèi)部，一定要先制定好各種規(guī)范，越早越好，并且不斷的監(jiān)督大家是否按照約定執(zhí)行。一旦讓大家自由發(fā)揮，后期想要統(tǒng)一或者重構(gòu)，會(huì)浪費(fèi)很大的人力成本和時(shí)間成本，記住，這都是坑。

這里以我目前公司的一些經(jīng)驗(yàn)，分享下。

關(guān)于項(xiàng)目

常規(guī)來(lái)說(shuō)，數(shù)倉(cāng)的建設(shè)是按照數(shù)倉(cāng)分層模型開(kāi)發(fā)的。也有會(huì)按照業(yè)務(wù)線(xiàn)來(lái)分層，在各自業(yè)務(wù)線(xiàn)下重新分層，單獨(dú)開(kāi)發(fā)的。我這里使用的是阿里云的MaxCompute，這是阿里提供的數(shù)據(jù)平臺(tái)，一整套開(kāi)發(fā)環(huán)境，用起來(lái)還是很方便的，省去了自建平臺(tái)的麻煩。MaxCompute里面有一個(gè)項(xiàng)目的概念，一開(kāi)始本來(lái)打算直接根據(jù)分層模型的設(shè)計(jì)來(lái)創(chuàng)建項(xiàng)目，但是由于某種原因，改成了按照業(yè)務(wù)線(xiàn)來(lái)創(chuàng)建項(xiàng)目。對(duì)于這個(gè)項(xiàng)目名，一定要想好，不管根據(jù)什么來(lái)設(shè)計(jì)，都需要想清楚，想明白，定了以后就不要再改了，也沒(méi)法改。

關(guān)于詞根

我忘記是不是叫“詞根”了，先寫(xiě)著，后面找本書(shū)確認(rèn)下。詞根屬于數(shù)倉(cāng)建設(shè)中的規(guī)范，屬于元數(shù)據(jù)管理的范疇。哦，現(xiàn)在都把這個(gè)劃到數(shù)據(jù)治理的一部分。

正常來(lái)說(shuō)，完整的數(shù)倉(cāng)建設(shè)是包含數(shù)據(jù)治理的，只是現(xiàn)在談到數(shù)倉(cāng)偏向于數(shù)據(jù)建模，而談到數(shù)據(jù)治理，更多的是關(guān)于數(shù)據(jù)規(guī)范、數(shù)據(jù)管理。

接著說(shuō)我們的主角-詞根。

我們學(xué)習(xí)英語(yǔ)的時(shí)候應(yīng)該有了解過(guò)詞根這個(gè)東西，它就是最細(xì)粒度的最簡(jiǎn)單的一個(gè)詞語(yǔ)，我們主要用來(lái)規(guī)范中文和英文的映射關(guān)系。我們公司一部分業(yè)務(wù)是關(guān)于貨架的，英文名是：rack，rack就是一個(gè)詞根，那我們就在所有的表、字段等用到的地方都叫rack，不要叫成別的什么。這就是詞根的作用，用來(lái)統(tǒng)一命名，表達(dá)同一個(gè)含義。指標(biāo)體系中有很多“率”的指標(biāo)，都可以拆解成XXX+率，率可以叫rate，那我們所有的指標(biāo)都叫做XXX+rate。詞根可以用來(lái)統(tǒng)一表名、字段名、主題域名等等。

表名 

表名需要見(jiàn)名知意，通過(guò)表名就可以知道它是哪個(gè)業(yè)務(wù)域，干嘛用的，什么粒度的數(shù)據(jù)。

• 常規(guī)表

常規(guī)表是我們需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段時(shí)間內(nèi)需要去維護(hù)去完善的表。規(guī)范：分層前綴[dwd|dws|ads|bi]業(yè)務(wù)域主題域XXX粒度 業(yè)務(wù)域、主題域我們都可以用詞根的方式枚舉清楚，不斷完善，粒度也是同樣的，主要的是時(shí)間粒度、日、月、年、周等，使用詞根定義好簡(jiǎn)稱(chēng)。

• 中間表

中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時(shí)存儲(chǔ)的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當(dāng)前Job執(zhí)行過(guò)程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場(chǎng)景自由選擇，以前公司會(huì)保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來(lái)排查問(wèn)題）。規(guī)范：mid_tablename [0~9|dim] table_name是我們?nèi)蝿?wù)中目標(biāo)表的名字，通常來(lái)說(shuō)一個(gè)任務(wù)只有一個(gè)目標(biāo)表。這里加上表名，是為了防止自由發(fā)揮的時(shí)候表名沖突，而末尾大家可以選擇自由發(fā)揮，起一些有意義的名字，或者簡(jiǎn)單粗暴，使用數(shù)字代替，各有優(yōu)劣吧，謹(jǐn)慎選擇。通常會(huì)遇到需要補(bǔ)全維度的表，這里我喜歡使用dim結(jié)尾。

中間表在創(chuàng)建時(shí)，請(qǐng)加上 ,如果要保留歷史的中間表，可以加上日期或者時(shí)間戳

drop table if exists table_name;
create table_name as xxx;

• 臨時(shí)表

臨時(shí)表是臨時(shí)測(cè)試的表，是臨時(shí)使用一次的表，就是暫時(shí)保存下數(shù)據(jù)看看，后續(xù)一般不再使用的表，是可以隨時(shí)刪除的表。規(guī)范：tmp_xxx 只要加上tmp開(kāi)頭即可，其他名字隨意， 注意tmp開(kāi)頭的表不要用來(lái)實(shí)際使用，只是測(cè)試驗(yàn)證而已。

• 維度表

維度表是基于底層數(shù)據(jù)，抽象出來(lái)的描述類(lèi)的表。維度表可以自動(dòng)從底層表抽象出來(lái)，也可以手工來(lái)維護(hù)。規(guī)范：dim_xxx 維度表，統(tǒng)一以dim開(kāi)頭，后面加上，對(duì)該指標(biāo)的描述，可以自由發(fā)揮。

• 手工表

手工表是手工維護(hù)的表，手工初始化一次之后，一般不會(huì)自動(dòng)改變，后面變更，也是手工來(lái)維護(hù)。一般來(lái)說(shuō)，手工的數(shù)據(jù)粒度是偏細(xì)的，所以，暫時(shí)我們統(tǒng)一放在dwd層，后面如果有目標(biāo)值或者其他類(lèi)型手工數(shù)據(jù)，再根據(jù)實(shí)際情況分層。規(guī)范：dwd _ 業(yè)務(wù)域manual xxx 手工表，增加特殊的主題域，manual，表示手工維護(hù)表

指標(biāo)

指標(biāo)的命名也參考詞根，避免出現(xiàn)同一個(gè)指標(biāo)，10個(gè)人有10個(gè)命名方法。

具體操作結(jié)合公司實(shí)際情況，規(guī)范及早制定。

數(shù)據(jù)治理

廣義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)包含很多的解決方案，其中就包含數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)治理也是貫穿整個(gè)項(xiàng)目始終的，是一件長(zhǎng)久的事情。現(xiàn)在很多人都把數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)單的理解成數(shù)據(jù)建模了。

數(shù)據(jù)治理包含很多的事情，我也沒(méi)做過(guò)，所以在網(wǎng)上找些資料分享下。

為什么要做數(shù)據(jù)治理

隨著數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，數(shù)據(jù)成為一種資產(chǎn)，我們需要更好地管理這些數(shù)據(jù)，更好地體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值，這就需要數(shù)據(jù)治理。其實(shí)在搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)的時(shí)候，我們遇到的一系列問(wèn)題都可以通過(guò)數(shù)據(jù)治理來(lái)解決：

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量越來(lái)越差，問(wèn)題發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重滯后

• 缺少數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)部門(mén)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

• 數(shù)據(jù)變更對(duì)下游的影響不清晰，無(wú)法確認(rèn)影響范圍

數(shù)據(jù)治理（Data Governance），是一套持續(xù)改善管理機(jī)制，通常包括了數(shù)據(jù)架構(gòu)組織、數(shù)據(jù)模型、政策及體系制定、技術(shù)工具、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、影響度分析、作業(yè)流程、監(jiān)督及考核流程等內(nèi)容。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是有很多流程和標(biāo)準(zhǔn)，像“元數(shù)據(jù)管理”、“主數(shù)據(jù)管理”、“數(shù)據(jù)質(zhì)量”都包含其中。

通過(guò)數(shù)據(jù)治理來(lái)解決我們使用數(shù)據(jù)的過(guò)程中遇到的問(wèn)題。

這部分內(nèi)容你可以參考：《所謂數(shù)據(jù)治理》

關(guān)于增量

很多初學(xué)者或者沒(méi)有做個(gè)ETL這件事兒的同學(xué)對(duì)這個(gè)增量是有誤解的，尤其是在和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)同學(xué)對(duì)接的時(shí)候，他們對(duì)這個(gè)增量的理解也是有偏差的。

先來(lái)說(shuō)說(shuō)他們以為的增量是什么。他們以為“增量，就是按照時(shí)間增量去拿就好了，增量同步，你就把增量后的數(shù)據(jù)給我好了，不要總是全量同步?！?按道理說(shuō)，這么做思路是對(duì)的，但是不嚴(yán)謹(jǐn)，而且會(huì)出錯(cuò)，下面我們就一步一步看看。

1.什么是增量

增量是相對(duì)于全量來(lái)說(shuō)的，它們都是處于“同步數(shù)據(jù)”這個(gè)場(chǎng)景下的，比如說(shuō)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步到數(shù)倉(cāng)，數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)同步給業(yè)務(wù)系統(tǒng)，都會(huì)使用同步的方式，這都是相對(duì)于我們開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)的，從數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)也是可以同步的，這里我們就不介紹了。

全量同步，就是說(shuō)把數(shù)據(jù)全部同步過(guò)去，100條就同步100條，1萬(wàn)條就同步1萬(wàn)條，1億條就同步1億條，大家也應(yīng)該會(huì)發(fā)現(xiàn)這種方式存在的問(wèn)題，在數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，全量同步簡(jiǎn)單方便易執(zhí)行，而當(dāng)數(shù)據(jù)量大了以后，尤其是歷史數(shù)據(jù)不會(huì)經(jīng)常變化的時(shí)候，全量同步就會(huì)浪費(fèi)大量的資源和時(shí)間，嚴(yán)重影響同步效率。

--全量同步一般先delete，然后insert
delete from tmp_a;
insert into tmp_a xxx;
-- 或者直接 insert overwrite
insert overwrite table tmp_a xxx;

SQL語(yǔ)法可能不太一樣，差不多就是這個(gè)意思，哈哈

記住一定要?jiǎng)h除或者覆蓋插入，不然數(shù)據(jù)可就越來(lái)越多了。

選擇增量同步的幾個(gè)場(chǎng)景：

• 數(shù)據(jù)量很大，而且歷史數(shù)據(jù)不會(huì)頻繁變化

• 只需要增量數(shù)據(jù)

使用增量同步，對(duì)表有一些要求，比如，需要有create_time，update_time字段 create_time表示記錄創(chuàng)建時(shí)間，update_time表示記錄更新時(shí)間，增量的話(huà)，只需要把變化的數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)就行了（使用update_time），注意：這里還需要有一個(gè)主鍵，主鍵是用來(lái)覆蓋數(shù)據(jù)的。

這里和不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有關(guān)系，有的記錄創(chuàng)建后不會(huì)再更新，類(lèi)似于流水?dāng)?shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)直接增量拿過(guò)來(lái)就好，可以不進(jìn)行刪除操作；但是有的數(shù)據(jù)是會(huì)更新的，當(dāng)已經(jīng)同步過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，數(shù)倉(cāng)側(cè)也是需要同步發(fā)生變化的。

2. 怎么做增量

增量同步也是要做一次初始化的，初始化是全量來(lái)的。

假設(shè)我們有這樣一張表：

create table tmp_a(
    id bigint,
    create_time datetime,
    update_time datetime
);

一般離線(xiàn)場(chǎng)景下，都會(huì)選擇在業(yè)務(wù)量最少的時(shí)候去做同步操作，而這個(gè)時(shí)間大部分都是在半夜凌晨的時(shí)候，所以大部分同步都是從0點(diǎn)以后開(kāi)始，同步昨天的數(shù)據(jù)，也就是常說(shuō)的T+1了。

假設(shè)3月1號(hào)創(chuàng)建了如下4條記錄，數(shù)倉(cāng)會(huì)在2號(hào)凌晨進(jìn)行同步

2號(hào)的時(shí)候，新增了1條記錄，并且有一條記錄更新了，按照增量規(guī)則，我們會(huì)拿到兩條記錄

拿到增量數(shù)據(jù)之后，我們需要將增量的數(shù)據(jù)合并到我們數(shù)倉(cāng)的表中

新增的數(shù)據(jù)，可以直接插入，但是更新的數(shù)據(jù)，我們需要把原紀(jì)錄更新掉，或者先刪除再插入，以前我們還會(huì)記錄一個(gè)數(shù)據(jù)插入的狀態(tài)，如果是更新的，就記一個(gè)“update”，如果是插入的就記一個(gè)“insert”，到了這里，應(yīng)該知道為啥需要有主鍵了吧，如果沒(méi)有主鍵，你咋知道這條記錄到底變沒(méi)變過(guò)。

使用增量，一般需要兩套表，一套表用來(lái)存增量數(shù)據(jù)，一套用來(lái)存完整的全量數(shù)據(jù)。

3. etl_insert_time

不管是增量還是全量，我都比較喜歡加一個(gè)時(shí)間戳字段，用來(lái)標(biāo)識(shí)記錄的插入時(shí)間，這個(gè)尤其是在對(duì)比增量數(shù)據(jù)的時(shí)候，排查數(shù)據(jù)問(wèn)題很有用。

4. 我們公司的同步機(jī)制

我們呢，一創(chuàng)業(yè)公司，數(shù)據(jù)量不算多，使用的都是阿里云的工具，一開(kāi)始為了方便，所有的數(shù)據(jù)，都是全量來(lái)的，剛看了眼數(shù)據(jù)量又10幾T吧，其中很多是歷史數(shù)據(jù)。

雖然我們是全量來(lái)的，但是為了捕捉記錄數(shù)據(jù)的變化，用的是pt（分區(qū)）的方式，每天都是一個(gè)全量快照，這也是現(xiàn)在存儲(chǔ)便宜的一種處理方法，簡(jiǎn)單粗暴。我剛來(lái)的時(shí)候，就提過(guò)搞成增量，被拒絕了，后來(lái)也沒(méi)有人來(lái)搞這個(gè)，表太多了，修改起來(lái)成本太高。

5. 基于Hive的增量

Hive現(xiàn)在也算是標(biāo)配了，上面說(shuō)的增量方案，可能還是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的，在Hive上，由于運(yùn)算能力更強(qiáng)大，可以不考慮數(shù)據(jù)量的問(wèn)題，所以衍生出來(lái)幾種方案。主要原因還是Hive上對(duì)于delete操作的支持問(wèn)題，盡量不要有delete。

• 排序（row_number）

我們依然每天獲取增量數(shù)據(jù)，然后將增量數(shù)據(jù)插入到每個(gè)分區(qū)中，每個(gè)分區(qū)都是當(dāng)天的增量數(shù)據(jù)，當(dāng)然數(shù)據(jù)變化的話(huà)，同一個(gè)主鍵的記錄會(huì)出現(xiàn)在多個(gè)分區(qū)中，所以如果我們要獲取最新的完整版數(shù)據(jù)，可以使用row_number根據(jù)主鍵和時(shí)間排序，獲取最新版本的全量數(shù)據(jù)

• full join

使用full join的方式，將增量數(shù)據(jù)和歷史全量數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后取出最新完整版數(shù)據(jù)

• left join + union all

這個(gè)和full join的方式類(lèi)似，感覺(jué)這個(gè)更美觀嚴(yán)謹(jǐn)一些，以前在GP上面做增量也用的這種方式。

6. 拉鏈表

說(shuō)到增量，也需要提一下拉鏈表，拉鏈表以前用的多一些，感覺(jué)在互聯(lián)網(wǎng)公司用的很少，基本都使用分區(qū)的方式處理掉了。拉鏈表其實(shí)就是記錄數(shù)據(jù)的每一次變化，處理起來(lái)稍微有點(diǎn)兒麻煩，這個(gè)以前好像寫(xiě)過(guò)，等我找找貼過(guò)來(lái)。

上下游約定

由于數(shù)倉(cāng)的特性和定位，它就需要強(qiáng)依賴(lài)上游的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，當(dāng)然也會(huì)有一些下游系統(tǒng)，所以定好上下游的規(guī)范，變更的通知機(jī)制是非常有必要的。

感覺(jué)好像寫(xiě)過(guò)上下游的事情，剛才沒(méi)找到，這里就再重新寫(xiě)寫(xiě)。

上游

這里說(shuō)的主要是基于小公司，類(lèi)似我目前所在的創(chuàng)業(yè)公司為例，像發(fā)展成熟的大公司，各種流程規(guī)定、容錯(cuò)監(jiān)控類(lèi)的機(jī)制都很完善，對(duì)于這些場(chǎng)景，我說(shuō)的可能就不適用了。

對(duì)于數(shù)倉(cāng)來(lái)說(shuō)，最重要的就是數(shù)據(jù)了，數(shù)倉(cāng)中的數(shù)據(jù)，主要來(lái)源是業(yè)務(wù)系統(tǒng)，就是公司各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所以數(shù)倉(cāng)需要不斷的將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步到自身平臺(tái)來(lái)，所以一旦上游業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)生變化，數(shù)倉(cāng)也要同步變化，不然，這種同步操作很可能失敗。

• 表結(jié)構(gòu)變更

上游的表結(jié)構(gòu)經(jīng)常會(huì)發(fā)生變化，新增字段、修改字段、刪除字段（除非真的不用這個(gè)字段了，通常會(huì)選擇標(biāo)識(shí)為棄用）。表結(jié)構(gòu)最好要維護(hù)清楚，表名、字段名、字段類(lèi)型、字段描述，都整理清楚，不使用的字段要么刪除，要么備注好，當(dāng)業(yè)務(wù)頻繁發(fā)生變化或者迭代優(yōu)化的時(shí)候，很容易出現(xiàn)，我寫(xiě)了半天的代碼，最后發(fā)現(xiàn)表用的不對(duì)，字段用的不對(duì)，這就尷尬了。

對(duì)于這種變化，人工處理的話(huà)，就是手動(dòng)在數(shù)倉(cāng)對(duì)應(yīng)的表中增加、修改字段，然后修改同步任務(wù)；這個(gè)最好可以搞成自動(dòng)化的，比如，自動(dòng)監(jiān)控上游表結(jié)構(gòu)的變更，變化后，自動(dòng)去修改數(shù)倉(cāng)中的表結(jié)構(gòu)，自動(dòng)修改同步任務(wù)。

• 枚舉值

業(yè)務(wù)系統(tǒng)中會(huì)有很多的常量，用來(lái)標(biāo)識(shí)一些狀態(tài)或者類(lèi)型，這種值經(jīng)常會(huì)新增，數(shù)倉(cāng)中會(huì)對(duì)這些值做些處理，比如轉(zhuǎn)換成維度，會(huì)翻譯成對(duì)應(yīng)的中文，而實(shí)際上這種映射關(guān)系，我們是不知道的，只有業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)才知道，所以最好可以讓他們維護(hù)一張枚舉值表，我們?nèi)ネ竭@張表。

• create_time & update_time

正常來(lái)說(shuō)，create_time，當(dāng)這條記錄插入后，就不會(huì)再變了，但是某種情況下，哈哈，開(kāi)發(fā)同學(xué)會(huì)去更新它；update_time，當(dāng)這條記錄變化后，這個(gè)時(shí)間也要變，有的開(kāi)發(fā)同學(xué)不去更新它......

所以在做增量操作的時(shí)候，一定和開(kāi)發(fā)說(shuō)好這兩個(gè)字段的定義和使用場(chǎng)景。

• is_delete & is_valid

有些場(chǎng)景下，我們需要?jiǎng)h除某些數(shù)據(jù)，一般不會(huì)物理刪除，會(huì)通過(guò)一個(gè)字段來(lái)做邏輯刪除，請(qǐng)和開(kāi)發(fā)同學(xué)溝通好，使用固定的一個(gè)字段，并確認(rèn)該字段雙方的理解是一致的，不然后面又很多坑。

下游

說(shuō)完了上游，我們說(shuō)說(shuō)下游，對(duì)于數(shù)倉(cāng)來(lái)說(shuō)，一般的郵件、報(bào)表、可視化平臺(tái)都是下游，所以當(dāng)我們?cè)跀?shù)倉(cāng)中進(jìn)行某些重構(gòu)、優(yōu)化操作的時(shí)候，也需要通知他們。

主要就是對(duì)數(shù)倉(cāng)模型做好維護(hù)，表的使用場(chǎng)景、字段描述等。

對(duì)上游的要求，自己也要做好，因?yàn)樽约阂彩巧嫌巍?/span>

任務(wù)注釋

這一篇說(shuō)說(shuō)注釋?zhuān)⑨尶偸亲屓擞謵?ài)又恨。

沒(méi)有注釋?zhuān)l(shuí)知道你這些代碼是用來(lái)干嘛的，從代碼角度來(lái)看，你想做的是A，而實(shí)際上需求確是B，具體干啥得靠猜；代碼有注釋?zhuān)膊灰欢ň涂梢愿哒頍o(wú)憂(yōu)，注釋可能是最初版的需求，改了幾版后，代碼早就變了，注釋沒(méi)有變，注釋和代碼不匹配，誰(shuí)知道該以哪個(gè)為準(zhǔn)啊。

我們的數(shù)倉(cāng)都是基于阿里云的，使用了它的DataWorks作為離線(xiàn)工具，所有的代碼都在這上面，所以這里簡(jiǎn)單介紹下，在阿里云上的任務(wù)，幾點(diǎn)注釋規(guī)范。

--    @name p_dwd_rack_machine
--    @description 貨架寬表
--    @target rack.dwd_rack_machine

--    @source owo_ods.kylin__machine_release_his
--    @source owo_ods.kylin__machine_device_his

--    @author yuguiyang 2017-12-25
--    @modify

@name：任務(wù)的名字，我們的任務(wù)名一般都是以 p_目標(biāo)表名，后來(lái)阿里的DataWorks升級(jí)后，推薦是任務(wù)名和表名保持一致。

@description：任務(wù)描述，該任務(wù)的主要內(nèi)容 @target：目標(biāo)表名，一般一個(gè)任務(wù)只輸出一個(gè)目標(biāo)表

@source：來(lái)源表，就是任務(wù)中使用的底層表，這里也可以省略，從血緣關(guān)系中可以直接看到，而且很容易漏更新

@author：創(chuàng)建者，和創(chuàng)建日期， @modify：內(nèi)容變更記錄，變更人，變更日期，變更原因 ，這個(gè)從版本控制中也可以找到，但是這些這里更直觀一些。