本文着重从体系结构、分层和建模三个方面，进一步加深对数据仓库的理解。
一、数据仓库的架构
总体来说，数据仓库的架构可以分为数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层，如下图所示。
1）数据采集层
数据采集层的任务是从各种数据源收集数据并存储到数据库中，在此期间可能会进行一些ETL(提取、转换和加载)操作。
其中日志所占份额最大，存储在备份服务器上的业务数据库中，比如Mysql中的数据。其他数据，如Excel等需要手工录入的数据。
实时采集不是一个一个的，而是按照一些限制，比如数据大小限制(比如写一批512KB)，时间阈值限制(比如写一批30秒)。
采集到的数据需要通过数据采集系统，以及Flume，Sqoop等分发到下游。一般都会被选中。
2）数据处理层
来自数数据仓库的最终目的据采集系统的数据被分发到下游数据处理平台，如Hive、MapReduce、Spark Streaming、Storm和新兴的Flink。阿里巴巴内数据仓库部使用StreamCompute。
3）数据服务层
数据服务层，通过接口服务对外提供数据服务，保证更好的性能和体验。根据不同的需求和数据应用场景，数据服务层的数据源构建在不同的数据库进阶是什么意思上，如Mysql、HBase、进阶氮气出弯指法技巧MongoDB等。实时存储且需要支持高并进阶氮气出弯指法技巧发，选择HBase。
数据层可以让应用数据仓库对底层数据存储透明，方便高效地将海量数据开放给所有服务。
4）数据应用层
数据已经准备好，需要通过适当的应用程序提供给用户，以最大限度地数据仓库建模发挥数据的价值。数据应用体现在各个方面，如报表呈现、数据分析、数据挖掘、数据可视化数据仓库的最终目的等。
二、数据仓库分层
2.1 为啥要分层？
作为一个数据产品经理，我肯定希望我的数据能够有序流动，数据的整个生命周期能够被设计师和用户清晰感知。但随着业务的数据仓库分层发展，迭代频繁、跨进阶的巨人部门的业务越来越多。这很容易导致数据仓库出现以下问题：
例如进阶跑音乐，1）缺乏统一的业务和技术标准,有不同的发展标准和指标。
2）缺乏统一数据质量监控,等现场数据不完整、不准确。
3）业务知识体系散乱,导致数据研发成本增加；d人员。
4）数据架构不合理，数据层之间分工不明显,数据流是混乱的。
5）缺失统一维度和指标管理.
所以我需要一套有效的方法让我的数据仓库更加有序，这就需要数据分层，如下图所示。
2.2 数据分层设计
根据数据操作的流进阶跑音乐程，作者将数据模型分为三层：数据操作层(ODS)、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP进阶跑规则)，如下图所示。简单来说，ODS层存储被访问的原始数据仓库工程师数据，DW层存储数进阶跑规则据仓库中的数据，AP
P 层存放的是面向业务定制的应用数据。
1）数据操作层（ODS）
数据操作层又叫数据运营层，英文进阶视听说教程2答案：Opertional Data Source。数据操作层是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过 ETL（即抽取、转换、装载），进阶跑音乐装入本层。本层中的数据，大多是按照源业务系统的分类方式而分类的。
由于该层是最接近数据源的，所以进阶林俊杰不建议对数据仓库概念该层数据做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据就行，至于数据的去噪、去重、去异常值等操作可以放在后面的 DWD 层来做。
2）数据仓库层（DW数据仓库分层）
数据仓库层，英文：Data Warehouse，是笔者在设计数据仓库时进阶视听说教程2答案要核心设计的一层。在这里，从 O进阶战令388都给什么DS 层获得的数据按照主题建立各种的数据模型。D进阶氮气出弯指法技巧W 层又要细分为 DWD（Data Warehouse Deta数据仓库与数据挖掘第二版陈志泊il）层、DWM（Data Warehouse Middle）层和 DWS（Data Warehouse Service）层，如下图。
（1）数据明细层（DWD）
数进阶是什么意思据明细层，英文：Data Warehouse Detail，该层和 ODS 层一般保持一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。同时，为了提高数据明进阶跑音乐细层的易用性，该层会采用一些维度退化的方法进阶战令，将维度退化至事实表，减数据仓库概念少事实表和维表的关联。
另外，在该进阶跑音乐层也会做一部分的数据聚合，将相同主题的数据汇集到一张表中，数据仓库与数据挖掘课后答案提高数据的可用性。
（2）数据中间层数据仓库与数据挖掘（DWM）
数据中间层，英文：Data Warehouse Middle，该层会在 DWD 层的数据基础上，对数据做轻度的聚合，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工。直观来讲，就是对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标。
（3）数据服务层（DWS）
数据服进阶跑音乐务层又叫数据集市或宽表，英文：Data Warehouse Service。按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后进阶林俊杰续的业务查询、OLAP 分析、数据分发等。
一般来数据仓库概念讲，该层的数据表会相对比较少，一张表会涵盖比较多的业务内容，由于其字段较多，因此一般也会称为该层的表为宽表。
在实际计算中，如果直接从 DWD 或者 ODS 计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在 DWM 层先计算出多个小的进阶视听说教程2答案中间表，然后再拼接成一张 DWS 的宽表。由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉 DWM 这一层，只留 DWS 层，将所有的数进阶战令388都给什么据放在 DWS 亦可。
3）数据应用层（APP）
数据数据仓库分层应用层，英文：Application，该层主要提供给数据产品和数据进阶林俊杰分析使用的数据。该层的数据一般会存放在 Redis、PostgreSql 等共线上系统使用的系统进阶林俊杰，也可能会存放在 Hive、Druid 中供数据分析和数据挖掘使用，比如报表数进阶跑据进阶的巨人就可以存放在 Hive 中。
4）维度层（DIM）
维度层，英文：Dime数据仓库建模nsion。建立一致数据分析维表，可以降低数据计算口径和算法不统一风险。以维度作为建模驱动，基于每个维度的业务含义，通过定义维度及维度主键，添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑和雪花模型，完成属性定义进阶跑的过程并建立一致的数据分析维表。同时笔者可以定数据仓库与数据挖掘课后答案义维度主子关系，子维度的属性将合并至主维度使用，进一步保证维度的一致性和便捷使用性。
维度数据仓库的特点层包含两个部分：
（1）高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表，数据量可以上千万甚至上亿。
（2）低基数维度数据：一般是进阶是什么意思配置数据仓库表，比如枚举值对应的中文含义，进阶的巨人或者日期维度表，数据量进阶是什么意思大概在几千到数据仓库几万之间。
三、数据仓库建模
3.1 数仓建模目标
大数据的数据仓库建模需要通过建模的方法更好地组织、存储数据，以便在性能、成进阶氮气出弯指法技巧本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。具体的建模目标，如下图。
3.2 数仓数据仓库工程师建模方法
接下来，就聊聊数据仓库中几种经典的数据模型，如数据仓库与数据挖掘关系建模、维进阶的巨人度建模、DataV进阶是什么意思ault模型。在实际工作中，通常会根据业务场景进阶的巨人选择一种或几种模型。
3进阶林俊杰.2.1 关系建模
关系建模，是数据仓库之父 Inmon 推崇的，被称为 “实体-关系” 模进阶跑规则型，以一种 “数据仓库概念标准化” 的方式存在，强调数据之间非冗余，满足 3NF 。关系建模是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象。它更多用于数据的整合和一致性质量。
3.2.2 维度建模
维度建模，Ralph Kimball 博士最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表、维表来构建数据仓库、数据集市。这种方法很多人称之为星形模型。之所以称为星形模型是因为它的表示方法是以一颗 “星”数据仓库分层 为中心，周围围绕着其他数据结构，如下图。
星形模型的中心是一张事实表。事实表是包含大量数据值的一种结构。事实表的周围是维表，用来描述事实表的某个重要方面。维表里的数据量要比事实表里的少。
星形模型之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，比如按照进阶跑规则维进行了预先的排序、分类、统计等。通过这些预处理，能够极大地提升数据仓库的处理能力。特别是针对 3NF 的建模方法，星形模型在性能上占据明显的优势。因此，星形模型仅适用于小范围数据（如进阶跑一个部门或甚至一个子部门）。
通常星形模型只包含一张事实表。但是在数据库设计中要创建一种雪花数据仓库与数据挖掘课后答案结构的复合结构，需要多张事实数据仓库的最终目的表结合。如下图，描绘了一个雪花模型。数据仓库和数据库的区别
在雪花模型中，不同的事实表通过共享一个或多个公共维表连接起来。有时称这些共享的维表为一致维表。
维度建模的最大优点在于访问的高效性。如果设计适当，通过星形连接将数据传递给最终用户是非常高效的。为了提高传递信息的效率，必须收集并吸收最终用户的请求。最终用户使用数据的过程是要定义什么样的多维结构的核心。一旦清楚了最终用户的请求，这些请求就可以用来最终确定星形模型，形成最理想数据仓库概念的结构。
因此笔者认为，维度建模主要适用于数据集市层，它的最大进阶跑作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。维度建模很难提供一个完整地描述真实业务实体之间的复杂关系的抽象方法。
3.3Data Vault 模型
Data Vault 是另一种数据仓库建模方法，是 Dan Linstedt 在 20 世纪 90 年代提出的，主要用于企业级的数据仓库建模。
Data Vaul数据仓库和数据库的区别t 需要跟踪所有数据的来源，因此其中每个数据行都要包含数据来源和装载时间属性，用以审计和跟踪数据值对应的源系统。
Da数据仓库和数据库的区别ta Vault 不区分数据在业务层面的正确与错误，它保留操作型系统的所有时间的所有数据，装载数据时不做数据验证、清洗等工作，这点明显有别于其他数据仓库建模方法。
Data Vault是对 ER 模型更近一步的规范化，由于对数据的拆解更偏向于基础数据组织，在处理分析类场景时相对复杂，适合数据仓库底层构建，目前实际进阶是什么意思应用场景较少。
1）Data Vault模型定义
Dan Li数据仓库概念nstedt 将 Data Vault 模型定义为：Data Vault 是面向细节的，可追踪历史的，一组由连接关系的规范化的表的集合。这些表可以支持一个或多个业务功能。它是一种综合了第三范式和星型模型特点的建模方法。
Data Vault 只按照业务数据的数据仓库分层原样保存数据，不做任何解释、过滤、清洗、转换。即使从不同数据源来的数据是自相矛盾的，比如：同一个客户有不同的地址，Data Vault 模型会存储多个不同版本的地址数据。
2数据仓库与数据挖掘）Data Vault 模型的特点
（1）所有数据都基于时间来存储，进阶的巨人即使数据是低质量的，也不能在 E进阶TL 过程中处理掉。
（2）与源系统越独立越好。
（3）可以适应源系统中数据的各种变化，并可以灵活的实现模型扩展。
（4）数据的来源可以完全追踪，并且数据处理作业可以支持重载。
（5）ETL 作业可以重复执行。
3）Data Vault 模型组成
Data Vault 模型由中心表（Hub）、链接表（Link）、附属进阶的巨人表（Satellite）三个主要组成部分。其中，中心表是核心数据仓库与数据挖掘，用于存储业务主键，链接表记录业务关系，附属表记数据仓库和数据库的区别录业务描述。
（1）中心表
中心表用来存储企业每个业务实体的业务主键，业务主键唯一标识某个业务实体。中心表和源系统是相互独立的，即无论业务主键是否用于多个业务系统，它在 Data Vault 中只保留一份，其数据仓库建模他的组件都链接到这一个业务主键上。
出于设计上的考虑，中心表一般由主键、业务主键、装载时间戳数据仓库分层、数据来源系统四个字段组成。其中主键是系统进阶战令388都给什么生成的代理键，仅供内部使用。
（2）链接表
链接表是不同中心表的链接。数据仓库一个链接表一般在两个或多个中心表之间进阶的巨人有关联。一个进阶战令链接表通常是一个外键数据仓库和数据库的区别，表示一种业务关系，比如：交易表、客户关联账户等。
链接表主要包括主键、进阶跑外键1、……、外键n、装载时间戳、数据来源系统等字段构成，其中主数据仓库键对应多个外键的唯一组合，一般是与业务无关的序列数值。
（3）附属表
附属表用来保存进阶林俊杰中心表和链接表的描述属性，包含进阶的巨人所有历史变化数据，附属表有且仅有一个唯一外键关联到中心表或链接表。
附属表主要包括主键、外键、属性进阶的巨人1、……、属性n、装载时间、失效时间、数据来源系统，主键用于唯一标识附属表中的一行记录，一般是与业务无关的序列数值。
4）Data Vault 模型进阶跑音乐设计
根据 Data Va进阶战令ult进阶跑 模型体系构成，Data Vault数据仓库与数据挖掘第二版陈志泊 模型设计由此也分成三大部分。
（1）设计中心表
明确企业数据仓库要涵盖的业务范围。
按业务范围划进阶视听说教程2答案分为若干原子业务实体，比如客户、产品、品类等。
从各个业务实体中抽象出业务主键，该业务主键要在数据仓库的特点整个业务的生命周期内不数据仓库和数据库的区别会发生变化。
由该业务主键生成中心表。
（2）设计链接表
分析各个中心表代表的业务实体之间的业务关系，并识别对应的中心表，这些业务关系可以是1对1、1对多，或者多对多的。
按业务关系涉及的中心表，提取中心表主键，这些主键将被加入到链接表中，并确定链接表的主键。
在生成链接表的同时，链接表内可以保存交易数据，有两种方法，一是采用加权链接表，二是给链接表加上附属表来处理交易数据。
（3）设计附属表
附属表包含了各个业务实体与业务关联的详细的上下文描数据仓库述信息。主要是从中心表、进阶林俊杰链接表出发，提取与中心表、链接表相关的上下文描述信息。
由于同一业务实体的各个描述信息不具有稳定性，数据仓库的特点会经常发生变化，因此需要按变化频率不同的信息分割开来，为一个中心表建立几个附属表，然后提取主键，作为进阶描述该中心表的附属表的进阶是什么意思主键。
（4）设计必要的 PIT 表
为了访问数据的方便，可能就用到 PIT 表，PIT 表不是必须的，但如果一个中心表或者链接表有多个附属表，就有可能用到进阶战令 PIT 表。PIT 表的主键是由附属表关联的中心表提取出来数据仓库与数据挖掘第二版陈志泊的，进阶跑规则有几个附属表就会有几个字段用于记录附属表的变化时间戳。
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