最近全程參與了數倉的重建工作，頗有些心得。
於是萌生了寫一篇關於數據倉庫文章的想法。
編寫此文章的過程中會查找更多的資料和結合自己工作經歷，確保內容質量。
即是自己工作的記錄和總結，也是更系統的捋一遍數倉。
文章會分爲三個部分：
第一部分：介紹什麼是數據倉庫
第二部分：如何設計數據倉庫
第三部分：從零開始設計一個數據倉庫
羅拉的煩惱
昨天羅拉加班到十點多才下班，回來的時候還臉色明顯不對勁，癱在沙發上，悶悶不樂的。
八哥趕忙過去關心一下。
於是有了下面的對話
| 對話記錄 |
|---|
八哥 羅拉，工作很忙嗎？加班這麼晚？還悶悶不樂的？ |
羅拉 哎，工作的事情，煩死了... |
八哥 啥工作，說出來開心...額，說出來我看看能不能幫你 |
羅拉 最近公司搞了一個營銷月活動，領導想看最近一個月每個用戶消費情況, 包括按照年齡、性別、地址之類的分佈。 |
八哥 這個不是很常規的需求嗎？應該不難吧？ |
羅拉 需求看起來很簡單，但是當我實際想統計的時候就一臉懵逼了 |
八哥 嗯，你說說看，難的點在哪裏？ |
羅拉 這個需求中我們至少需要全量用戶信息、用戶消費記錄、產品清單如果這三玩意在一個數據庫中我們容易就做到這個需求， 可是這些分別在mysql，mongoDB、hdfs文件中 我想關聯得經過重重轉換，想想都頭大... |
八哥 等等，聽你這麼說， |
羅拉 對啊，不然捏，其實一開始還好，但是現在隨着公司發展，業務越來越多，越來越難搞了 每次弄個數據就怕遇到不同存儲介質的，需要轉來轉去 還有經常做重複的東西。浪費時間 |
八哥 不是，你們這情況就沒想過弄個數據倉庫嗎？ |
羅拉 數據倉庫？沒有，但好像聽過，那是什麼玩意兒？給我說說 |
八哥 額，好吧，給你說說 |
舉個栗子
說到數據倉庫，和數據庫一字之差。那就不得不說一下他們之間的關係了。
首先我們先舉個栗子，先初步認識一下兩者的關係。
上圖是我們戰國時期的形勢圖。
我們耳熟能詳的戰國七雄：齊、楚、秦、燕、趙、魏、韓。
戰國時期，能人輩出，各國都實行不同的方案發展自身，七個國家基本都有過一段時間興盛時期。
但是這個時候東周還沒有滅亡，明面上，周天子纔是天才正統，七國還是屬於分封國家。
分封國管理自己內部的事務，比如賦稅、練兵、教育等，周天子一般不會干涉(好像後面也沒啥能力干涉)，但是周天子有需求，比如勤王，那麼諸侯國理論上就要接受周天子的調遣。
在這個例子中，周王朝可以類比數據倉庫，諸侯國可以類比數據庫。（當然，這個類比不太準確，但是大家可以有個統籌的概念）。
那麼，回到羅拉工作的問題，公司的數據來源很多，導致我們每進行一個數據統計都需要很多複雜的操作。
比如，羅拉公司中數據來源有以下幾種
而我們需要統計的信息涉及到上面的所有數據源，我們必須把上面的數據都集中到一個存儲介質中才能進行關聯。
然而，即使我們這次需求做完了，如果我們需求有一點變化，我們可能都得重頭來一遍。
比如這次我要計算最近七天消費分佈，下次我要計算最近30天甚至最近半年、一年的指標。
由於我們之前只計算了近七天的指標，那對於其他的指標我們只能重新計算，
甚至可能出現數據源過大，如果存儲介質選擇不當，導致計算效率低下的問題。
爲了解決這個問題，我們可以借鑑上面戰國七雄的例子，設計一個數據倉庫。
其結構圖如下：
而我們要做的就是的目標就是搗鼓出一個DW。讓我們的數據更加規範。
接下來我們就開始數據倉庫方面的一些介紹。
什麼是數據倉庫
數據倉庫的定義
數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化的（Time Variant）數據集合。用於支持管理決策（Decision Making Support）。
具體的含義後續介紹
數據庫與數據倉庫的區別
從邏輯、概念層面來看
數據倉庫和數據庫其實是一樣的，它們都是通過某種數據庫軟件，基於某種數據模型來組織管理數據。
但是他們的側重點不同：
通常數據庫更關注業務交易處理（OLTP）層面；
而數據倉庫關注數據分析（OLAP）層面。
這導致二者之間在一些方面有明顯的區別：
| 數據庫（DataBase） | 數據倉庫（Data Warehouse） |
|---|---|
| 表結構相對複雜 | 表結構相對簡單 |
| 存儲結構相對緊湊 | 存儲結構相對鬆散 |
| 較少數據冗餘 | 較多數據冗餘 |
| 一般讀、寫都有優化 | 一般只有讀優化 |
| 相對簡單的讀、寫查詢 | 相對複雜的讀查詢 |
| 單次操作數據量較少 | 單次操作涉及數據量相對較大 |
通過上面的對比，結合實際使用，我們可知，數據庫一般都會追求響應速度、數據的一致性等特點。
所以我們在設計數據庫模型上一般都會遵循一些範式，比如1NF、2NF、3NF等。
目的都是爲了減少數據的冗餘和相應速度等。
而數據倉庫強調的是數據分析的效率，複雜查詢的響應速度和數據之間的相關性之類的分析。
所以，數據倉庫一般都是多維模型，有較多的數據冗餘，但是同時查詢的效率也會提高。
這裏的複雜查詢不是指一個複雜的sql，而是數據倉庫建好後，通過完善的數據指標簡化原本複雜查詢的需求。
所以，從某種意義上來說，數據倉庫就是反範式設計的數據庫
爲什麼要數據倉庫
通過上看的對數據庫和數據倉庫的對比，羅拉還是有點似懂非懂。
好像懂了，但是就是不太明白，數據倉庫和數據庫的實際分工。
就是爲什麼要數據倉庫？
我如果把所有數據源都放到一個庫裏面的是不是就是數據倉庫？
也對，上面的文字太過空泛，就好像在上思修課，聽了都想睡覺。
那下面八哥就結合圖文和羅拉公司的案例，給大家扯一扯數據倉庫的作用吧。
一般公司的三個階段與架構演變
以羅拉的公司爲例，公司主要的業務是生產化妝品，主要通過線上銷售，也就是我們說的電商。
一般來說，電商公司會有三個階段。（當然，掛得早也許就沒有第二、第三階段了）
第一階段
幾個人，甚至一個人，找個地方，弄個服務器，做個下單的頁面，搞個mysql。
放個鞭炮就可以開門營業了，這個時候屬於初創階段。
我們的數據很簡單，並且數量也比較少，可能就只有簡單的銷售記錄。
此時的架構如下：
基本我們的統計需求都可以通過簡單的查詢實現，並且服務器也沒啥壓力，速度槓槓滴。
第二階段
由於經營有方，我們獲得訂單越來越多，招聘了一些員工，產生的數據量也越來越多，
並且有了一些運營推廣的需求，我們存儲的數據類型也越來越多。
單庫，單服務器已經撐不住了。
於是我們升級了架構：變成了多服務器和多業務庫（即分庫分表）。
此時的架構如下:
這個時候我們還能通過複雜的語句從業務庫查詢我們需要的指標。
第三階段
隨着口碑越來越好，我們獲得客戶和訂單指數級別增加，招的員工越來越多。
分工也從大家都是領導到有ceo、cto、cfo、cio等。辦公地方也換到更加高大上的地方。
隨着團隊越來越專業，營銷手段、經營策略也會越來越專業。
而這一些都需要數據的支撐。
但是我們現在需要的數據非常專業或非常全面。
比如以前我們只關心“日營收、月營收、營收同比、環比等”。
但是我們現在爲了精準營銷，我們更關注“客戶性別比例、年齡分層、消費分級、地域差異、消費組成、回購率”等更加細分的數據。
這個時候我們關注的都是一些非常精細化和用戶集羣分析。這些一般都能對公司的決策起到關鍵性作用。
那麼這個時候，之前的業務庫基本無法支撐我們的數據需求了，我們就需要建立一個數據倉庫來支持管理決策。
看來羅拉公司發展不錯，公司正處於第二到第三階段的時候。也就是需要建立數據倉庫的時候。
這個時候的架構一般都是以下面的結構爲藍圖：
如果需要分不同的組或數據隔離、以免相互影響，除了配置權限，也可能會通過配置數據目錄(Data Catalog)來實現目的。
此時架構會變成下面的樣子：
實際中的架構，無論哪個階段都會比圖中的複雜，但是基本以此爲藍圖進行拓展。
爲什麼要數據倉庫？
通過對上面三個階段的分析，我們其實很容易得出一個結論，我們建立數據倉庫最懂得目的就是要把事務處理與數據分析解耦合，增加系統的可拓展性。
解不解耦合其實就是業務庫與數據倉庫的關係，之前我們簡單介紹了數據庫與數據倉庫的區別。
這裏我們稍微嘮嗑深一點。如果我們解耦合與不解耦合會有什麼差別
不解耦合
如果我們不解耦合，也就是我們的數據分析直接來自業務庫，導致幾個問題數據分析的時候。
結構複雜、大規模查詢慢
業務庫一般是針對業務專門設計的，爲了減少數據冗餘，會遵循3NF範式。
這就導致表之間的關係其實是一張網，通過外鍵、主鍵之類的進行關聯。
我們很多的業務表信息都是一堆編碼，通過編碼去關聯詳情。
如下：
此時如果對於一些數據分析涉及到具體詳情信息，我們可能需要通過多層關聯才能得到，這就給分析數據增加很大的複雜度。
此時如果每個表都是大表，數據量都很大，那麼我們就可以帶薪蹲坑了（編碼一分鐘，執行九分鐘）。
如果在同一個數據庫還能勉強做，如果想羅拉那樣，數據滿天星，mysql、mongo、hdfs哪裏都有的話，老實說這個時候做關聯操作實在是有心無力。
髒數據亂入
業務庫一般存儲了所有的業務數據，與此同時，在業務過程中可能猶豫各種原因比如網絡、宕機、數據校驗不完善等原因，會產生一些列髒數據。
髒數據包括但不限於一下情況：
| 髒數據情況 | 案例 |
|---|---|
| 核心數據爲空 | uid、odrId爲null |
| 數據不合法 | 手機號碼、身份證、日期之類的不符合規範 |
| 數據錯誤 | 比如在線時長、登陸時長超過合理值 |
| 數據重複 | 數據重複上報 |
如果我們在做數據分析的時候還得對於所有的髒數據再處理一次，那這效率，像羅拉這樣加班就算了。
如果拿數據支持管理決策，一不小心因爲處理髒數據不完善，搞個錯誤數據，誤了公司決策，這個鍋你背得動嗎？
無法反應歷史
業務庫一般的不會存儲很長曆史的數據以保證響應速度，這樣對於我們需要做一個歷史衍變、趨勢之類的數據分析，單靠業務庫就已經很難實現了。
而歷史趨勢對於我們後續的決策是很有借鑑意義。
比如營收，銷量之類的做個歷史分析
如果我們的數據分析，都和業務庫扯在一起，至少上面的問題基本都會有。
如果我們把數據分析部分拆出來呢？
當然就是通過解耦合啦
解耦合
業務庫服務業務，我們通過建立數據倉庫達到業務處理與數據分析分離的目的。
如果我們的數據倉庫設計的合理，那麼會極大提高我們數據分析人員數據分析的效率和質量。
究其主要是基於以下幾點。
表結構清晰
我們數據倉庫一般都是通過etl一天更新一次，對於每天的數據量我們都是心裏有數的，並且爲了分析方便，我們會刻意冗餘數據。
在數據倉庫中，我們數據的設計模型(詳細的模型分類後面再說)一般採用星型結構。
主要有兩部分組成:事實表、維度表
- 事實表
處於星星結構的中心，存儲某種業務各個維度的數據，其中各個維度一般都是對應編碼。
比如訂單表：
- 維度表
維度表可以看作是事實表的發散表，對應着事實表裏面的每一個維度。根據我們的需要，我們可以選擇我們需要的維度進行分析關聯。
比如下面的表：
這個時候我們分析數據的步驟就變成了下面模式化的步驟：
- 選擇分析主題(營收、登陸、時長等)
- 找相關業務表（即營收事實表、登陸事實表、時間事實表等）
- 根據分析數據需求確定維度（即確定事實表需要關聯的維度表）
- 計算結果(關聯需要的維度後計算結果)
通過以上設計，表結構簡單清晰，數據分析的步驟規範、易於理解。
無髒數據
之前我們直接用業務庫的數據，可能存在各種各樣的髒數據。
在數據倉庫中，我們對於模型在設計方面最基本的要求有幾點：
- 數據字段類型統一：同一個含義的字段要類型一致（比如，登陸、消費都有用戶id，要麼都是
int、要麼都是string）。 - 命名要規範：採用駝峯或分隔要統一，切勿混用，不要出現
usrId,musr_id同時出現的情況 - 相同含義的字段保持一致：比如手機號碼,決定用
msdn就不要在出現phoneNumber之類的 - 缺省值處理：對於缺省值或異常錯誤的數據要有默認值。方便分析的時候刪選過濾。
- 字段命名可理解：不要亂七八糟亂取名字，便於理解的名字，最好維護一個英文縮寫表。
爲了達到上面的需求，我們每天都會通過etl對業務數據進行處理。
髒數據對我們數據分析的影響很大，所以對於每一個業務，我們在etl的數據清洗過程中就對髒數據進行處理，同時把業務數據按照我們數據模型設計的規範導入到數據倉庫。
這樣我們在數據分析的過程中就不需要要費勁處理髒數據了，頂多就一個過濾。
反應歷史
數據倉庫一般都是採用分佈式存儲，典型的就是基於hive的數據倉庫。我們可以存儲大量的歷史數據。
可以支撐我們做歷史分析。
快速複雜查詢
正如八哥前面說過的，快速複雜查詢不是說執行一個複雜的sql能夠很快返回結果。
而是我們通過建立合理、規範的數據倉庫，似的原本在業務苦衷需要通過各種關聯纔得到的結果在數據倉庫中可以用過簡單關聯和計算舊的到結果。
單靠倉庫本身的比如hive查詢可能需要花費較長的時間，因爲基於mapreduce，是硬傷，但是我們可以通過將構建多維查詢比如通過kylin、druid、clickhouse等將所有的查詢可能保存下來，達到秒級查詢效率也是可以。
總結
通過上面的介紹，我們可以對數據倉庫做一句話總結：
數據倉庫就是爲了業務處理和數據分析解耦的。
至於如何設計一個數據倉庫，我們後面繼續再繼續。
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