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基于OneData的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)過程

2021-11-22 09:08
園陌
關(guān)注

本文目錄:

一、指導(dǎo)思想

二、數(shù)據(jù)調(diào)研

三、架構(gòu)設(shè)計(jì)

四、指標(biāo)體系搭建

五、模型設(shè)計(jì)

六、維度設(shè)計(jì)

七、事實(shí)表設(shè)計(jì)

八、其他規(guī)范

OneData是阿里巴巴內(nèi)部進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和管理方法體系和工具。

一、指導(dǎo)思想

首先,要進(jìn)行充分的業(yè)務(wù)調(diào)研和需求分析。

其次,進(jìn)行數(shù)據(jù)總體架構(gòu)設(shè)計(jì),主要是根據(jù)數(shù)據(jù)域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行劃分;按照維度建模理論,構(gòu)建總線矩陣,抽象出業(yè)務(wù)過程和維度。

再次,對報(bào)表需求進(jìn)行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系,使用OneData工具完成指標(biāo)規(guī)范定義和模型設(shè)計(jì)。最后,是代碼研發(fā)和運(yùn)維。

其實(shí)施流程主要分為:數(shù)據(jù)調(diào)研、架構(gòu)設(shè)計(jì)、規(guī)范定義和模型設(shè)計(jì)。

二、數(shù)據(jù)調(diào)研

1. 業(yè)務(wù)調(diào)研

需要確認(rèn)要規(guī)劃進(jìn)數(shù)倉的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,以及各業(yè)務(wù)領(lǐng)域包含的功能模塊,以阿里的業(yè)務(wù)為例,可規(guī)劃如下矩陣:

2. 需求調(diào)研

了解需求方關(guān)系哪些指標(biāo)?需要哪些維度、度量?數(shù)據(jù)是否沉淀到匯總層等到。

三、架構(gòu)設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)域的劃分

數(shù)據(jù)域是將業(yè)務(wù)過程或者維度進(jìn)行抽象的集合,一般數(shù)據(jù)域和應(yīng)用系統(tǒng)(功能模塊)有聯(lián)系,可以考慮將同一個(gè)功能模塊系統(tǒng)的業(yè)務(wù)過程劃分到一個(gè)數(shù)據(jù)域:

2. 構(gòu)建總線矩陣

在進(jìn)行充分的業(yè)務(wù)調(diào)研和需求調(diào)研后,就要構(gòu)建總線矩陣了,需要做兩件事情:

明確每個(gè)數(shù)據(jù)域下有哪些業(yè)務(wù)過程。業(yè)務(wù)過程與哪些維度相關(guān),并通過總線矩陣定義每個(gè)數(shù)據(jù)域下的業(yè)務(wù)過程和維度:

四、指標(biāo)體系搭建

1. 基本概念

數(shù)據(jù)域:指面向業(yè)務(wù)分析,將業(yè)務(wù)過程或者維度進(jìn)行抽象的集合。

業(yè)務(wù)過程:指企業(yè)的業(yè)務(wù)活動中的事件。

時(shí)間周期:用來明確數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的事件范圍或者時(shí)間點(diǎn),如近30天、截至當(dāng)前。

修飾類型:對修飾詞的一種抽象劃分。

修飾詞:指除統(tǒng)計(jì)維度外指標(biāo)的業(yè)務(wù)場景限定抽象。抽象詞隸屬于一種抽象類型,如訪問終端類型下的pc、安卓、蘋果。

度量/原子指標(biāo):具有明確含義的業(yè)務(wù)名詞。如:支付金額。

維度:維度是度量的環(huán)境,用來反應(yīng)業(yè)務(wù)的一類屬性,這類屬性的集合稱為一個(gè)維度,也可以稱為實(shí)體對象,如地理維度、時(shí)間維度。

維度屬性:對維度的描述,隸屬于一個(gè)維度。如:地理維度下的國家、省份。

派生指標(biāo):原子指標(biāo)+多個(gè)修飾詞(可選)+時(shí)間周期。

明確原子指標(biāo)、修飾詞、時(shí)間周期和派生指標(biāo)的定義。

2. 操作細(xì)則

派生指標(biāo)來源于三類指標(biāo):事務(wù)型指標(biāo)、存量型指標(biāo)和復(fù)合型指標(biāo)。

事務(wù)型指標(biāo):指對業(yè)務(wù)活動進(jìn)行衡量的指標(biāo)。

存量型指標(biāo):指對實(shí)體對象某些狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)。

復(fù)合型指標(biāo),在上述兩種指標(biāo)基礎(chǔ)上復(fù)合而成的。

五、模型設(shè)計(jì)

1. 數(shù)據(jù)分層

業(yè)界對數(shù)倉分層的看法大同小異,大體上認(rèn)為分為接入層、中間層和應(yīng)用層三層,不過對中間層的理解有些差異。

2. 接入層(ods)

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一般是采用dataX或者sqoop等以固定頻率同步到數(shù)倉中構(gòu)建ODS層;

如果是日志數(shù)據(jù)則通過flume或者Kafka等同步到數(shù)倉中。

接入層一般不會對源數(shù)據(jù)做任何處理、清洗,便于之后回溯。

3. 明細(xì)層(dwd)

理論上明細(xì)層數(shù)據(jù)是對ods層數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗加工,提高ods層數(shù)據(jù)的可用性,對于dwd層數(shù)據(jù)是否同層引用的觀點(diǎn)需要權(quán)衡:

一般情況下dwd層不建議同層引用,這樣做可以減少明細(xì)層任務(wù)之間的依賴,減少節(jié)點(diǎn)深度。但是在某些場景下,ods層到dwd層數(shù)據(jù)加工邏輯復(fù)雜,計(jì)算開銷大,這時(shí)可以權(quán)衡考慮適當(dāng)復(fù)用dwd表來構(gòu)建新的dwd表。4. 匯總層(dws)

這一層依賴我們的指標(biāo)體系,將dwd層的數(shù)據(jù)按照各個(gè)維度進(jìn)行聚合計(jì)算。

5. 數(shù)據(jù)集市層(dwm)

當(dāng)我們有一些跨業(yè)務(wù)域的聚合統(tǒng)計(jì)需求時(shí),放到這一層。

6. 應(yīng)用層(app)

這一層主要針對匯總層,進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)的組合,生成報(bào)表。

六、維度設(shè)計(jì)

維度建模中,將度量稱為事實(shí),維度用于分析事實(shí)所需要的多樣環(huán)境。維度的作用一般是查詢、分類匯總以及排序。

通過報(bào)表的約束條件,以及之前數(shù)據(jù)調(diào)研和業(yè)務(wù)方的溝通,我們可以獲得維度。

維度通過主鍵與事實(shí)表進(jìn)行關(guān)聯(lián),維度表的主鍵分為代理鍵和自然鍵兩種;代理鍵不具有業(yè)務(wù)含義,一般用于處理緩慢變化維度,自然鍵則具有業(yè)務(wù)含義。

1. 維度設(shè)計(jì)基本方法選擇或者新建一個(gè)維度,通過之前總線矩陣的構(gòu)建掌握了目前數(shù)倉架構(gòu)中的維度。確定主維表。此處主維表一般是ODS表,直接與業(yè)務(wù)系統(tǒng)同步。確定相關(guān)維表。數(shù)倉是業(yè)務(wù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合,不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者同一業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的表之間存在關(guān)聯(lián)性。跟據(jù)對業(yè)務(wù)的梳理,我們可以確認(rèn)哪些表和主維表存在關(guān)聯(lián)關(guān)系,并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。確定維度屬性。本步驟分為兩階段,第一階段是從主維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性;第二階段是從相關(guān)維表中選擇維度屬性或生成新的維度屬性。2. 規(guī)范化和反規(guī)范化

當(dāng)具有多層次的維度屬性,按照第三范式進(jìn)行規(guī)范化后形成一系列維度表,而非單一維度表,這種建模稱為雪花模式。

將維度的屬性層次合并到單個(gè)維度中的操作稱為反規(guī)范化。

3. 一致性維度和交叉探查

我們存在很多需求是對于不同數(shù)據(jù)域的業(yè)務(wù)過程或同一數(shù)據(jù)域的不同業(yè)務(wù)過程合并在一起觀察。例如:對于日志數(shù)據(jù)域統(tǒng)計(jì)商品維度的近一天PV和UV;對于交易數(shù)據(jù)域統(tǒng)計(jì)商品維度近一天的GMV。

這種將不同數(shù)據(jù)域的商品事實(shí)合并在一起進(jìn)行數(shù)據(jù)探查,稱為交叉探查。

數(shù)倉能進(jìn)行交叉探查的前提是,不同數(shù)據(jù)域要具有一致性維度。

4. 維度整合

由于數(shù)倉的數(shù)據(jù)源來源于不同的應(yīng)用系統(tǒng),應(yīng)用系統(tǒng)之間相互獨(dú)立,因此對同一信息的描述、存儲都可能具有差異。

而這些具有差異的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)倉后需要整合在一起:

命名規(guī)范的統(tǒng)一。表名、字段名等統(tǒng)一。字段類型的統(tǒng)一。相同和相似字段的字段類型統(tǒng)一。公共代碼以及代碼值的統(tǒng)一。業(yè)務(wù)含義相同的表的統(tǒng)一。主要依據(jù)高內(nèi)聚、低耦合的理念,將業(yè)務(wù)關(guān)系大,源系統(tǒng)影響差異小的表進(jìn)行整合。

表級別的整合主要有兩種形式:

垂直整合,即不同來源表包含相同的數(shù)據(jù)集,只是存儲的信息不同,可以整合到同一個(gè)維度模型中。

水平整合,即不同來源表包含不同的數(shù)據(jù)集,這些子集之間無交叉或存在部分交叉,如果有交叉則去重;如果無交叉,考慮不同子集的自然鍵是否沖突,不沖突則可以將各子集自然鍵作為整合后的自然鍵,或者將各自然鍵加工成一個(gè)超自然鍵。

5. 拉鏈表

拉鏈表,又稱為極限存儲技術(shù)。假設(shè)某一張表是用來存儲全量用戶信息的,一般我們的處理方式是,用每個(gè)分區(qū)去存儲每天全量數(shù)據(jù)的快照,這種方式的問題是,如果我希望保存用戶的所有歷史狀態(tài),我可能需要永久保存每一個(gè)歷史分區(qū)。

如果使用拉鏈表,每個(gè)分區(qū)可以保存每個(gè)用戶在當(dāng)天的歷史狀態(tài),同時(shí)歷史分區(qū)也可以進(jìn)行清理。

這樣,雖然單個(gè)分區(qū)中存儲的數(shù)據(jù)變多了,但是某些歷史分區(qū)的數(shù)據(jù)被清理后,整個(gè)表存儲的數(shù)據(jù)會變少了,因?yàn)楹芏鄾]有變化的用戶信息快照被清理了。

6. 微型維度

微型維度的創(chuàng)建是通過將一部分不穩(wěn)定的屬性從相對穩(wěn)定的主維度中移除,放置到擁有自己代理鍵的新表來實(shí)現(xiàn)。

7. 遞歸層次

遞歸層次指的是某維表的實(shí)例值的層次關(guān)系,維度的遞歸層次分為有固定數(shù)量級別的均衡層次結(jié)構(gòu)和無固定數(shù)量級別的非均衡層次結(jié)構(gòu)。

由于數(shù)倉中一般不支持遞歸SQL的功能來處理這種層次結(jié)構(gòu),所以需要用到其他方式。

層次結(jié)構(gòu)扁平化,適合均衡層次結(jié)構(gòu)維度。層次橋接表,適合非均衡層次結(jié)構(gòu)維度。

8. 多值維度

多值維度指事實(shí)表的一條記錄在某維度表中有多條記錄與之對應(yīng)。

針對多值維度,常見的處理方式有三種:

降低事實(shí)表的粒度。列擴(kuò)展。較為通用的方式,采用橋接表。9. 雜項(xiàng)維度

雜項(xiàng)維度是由操作型系統(tǒng)中的指示符或者標(biāo)志字段組合而成,一般不在一致性維度之列。

這些維度如果作為事實(shí)存在事實(shí)表中,則會導(dǎo)致事實(shí)表占用空間變大;如果單獨(dú)建立維表,則會出現(xiàn)許多零碎的小維表。

這時(shí),通常的解決方案是建立雜項(xiàng)維度,將這些字段建立到一個(gè)維表中,在事實(shí)表中只需保存一個(gè)外鍵即可,雜項(xiàng)維度可以理解為將許多小維表通過行轉(zhuǎn)列的方式存儲到一張大維表中的處理方案。

10. 退化維度

指維度屬性直接存儲到事實(shí)表中的維度。

七、事實(shí)表設(shè)計(jì)

事實(shí)表中一條記錄所表達(dá)的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)程度稱為粒度。

1. 事實(shí)類型

作為度量業(yè)務(wù)過程的事實(shí),有可加性、半可加性和不可加性三種類型:

可加性事實(shí)指可以按照與事實(shí)表關(guān)聯(lián)的任意維度進(jìn)行匯總。

半可加事實(shí)只能按照特定維度匯總,不能對所有維度匯總。

不可加性事實(shí)完全不具備可加性,比如比例事實(shí)。對于不可加性事實(shí)可考慮分解為可加的組件來實(shí)現(xiàn)聚合。

2. 事實(shí)表類型

最常見的事實(shí)表有三種類型:事務(wù)事實(shí)表、周期快照事實(shí)表和累積快照事實(shí)表。

事務(wù)事實(shí)表用來描述業(yè)務(wù)過程,表示對應(yīng)時(shí)空上某點(diǎn)的度量事件,保存的是最原子的數(shù)據(jù),也稱為原子事實(shí)表。在實(shí)際使用中,一般作為明細(xì)層使用,例如下單明細(xì)、支付明細(xì)等。

周期快照事實(shí)表的一行,以具有規(guī)律性的時(shí)間間隔記錄事實(shí)。如每日庫存快照表、每日用戶余額快照表。

累積快照事實(shí)表用來表述過程開始和結(jié)束之間的關(guān)鍵步驟事件,覆蓋過程的整個(gè)生命周期,通常具有多個(gè)日期字段來記錄關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn),當(dāng)過程隨著生命周期不斷變化時(shí),記錄也會隨著過程的變化而被修改。以事務(wù)事實(shí)表中提到的訂單例子為例,可以做一個(gè)和訂單相關(guān)的,涉及訂單下單、推單、搶單、支付等各個(gè)環(huán)節(jié)的一張訂單全生命周期快照表。

此外,還有一種無事實(shí)的事實(shí)表,單純只記錄某一動作發(fā)生,其事件的量化是非數(shù)字的,比較典型的例子是訪問點(diǎn)擊日志。

3. 事實(shí)表設(shè)計(jì)原則盡可能包含所有與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的事實(shí)。只選擇與業(yè)務(wù)過程相關(guān)的事實(shí)。分解不可加性事實(shí)為可加的組件。在選擇維度和事實(shí)之前必須先聲明粒度。在同一個(gè)事實(shí)表中不能有多種不同粒度的事實(shí)。事實(shí)的單位要保持一致。對事實(shí)的null值要處理,建議用0填充。使用退化維度提高事實(shí)表的易用性。4. 事實(shí)表設(shè)計(jì)方法選擇業(yè)務(wù)過程及確認(rèn)事實(shí)表類型。聲明粒度。確定維度。確定事實(shí)。冗余維度。5. 事實(shí)表

單事務(wù)事實(shí)表,針對每個(gè)業(yè)務(wù)過程設(shè)計(jì)一個(gè)事實(shí)表。這樣方便對每個(gè)業(yè)務(wù)過程進(jìn)行獨(dú)立的分析研究。

多事務(wù)事實(shí)表,將不同的事實(shí)放到同一個(gè)事實(shí)表中,即同一個(gè)事實(shí)表包含不同的業(yè)務(wù)過程。

多事務(wù)事實(shí)表有兩種方法進(jìn)行事實(shí)處理:

不同業(yè)務(wù)過程的事實(shí)使用不同的事實(shí)字段進(jìn)行存放;如果不是不是當(dāng)前業(yè)務(wù)過程的度量,可以考慮用0值填充。不同業(yè)務(wù)過程的事實(shí)使用同一個(gè)事實(shí)字段進(jìn)行存放,但增加一列作為業(yè)務(wù)過程標(biāo)簽,記錄該事務(wù)是否在當(dāng)天完成。

關(guān)于多事務(wù)事實(shí)表具體采用哪種方式進(jìn)行事實(shí)處理:

在實(shí)際應(yīng)用中,當(dāng)業(yè)務(wù)過程度量比較相似、差異不打時(shí),可以采取第二種多事務(wù)事實(shí)表的設(shè)計(jì)方式,使用同一個(gè)字段來表示度量數(shù)據(jù)。但這種方式存在一個(gè)問題,在同一個(gè)周期內(nèi)會存在多條記錄。

當(dāng)不同業(yè)務(wù)過程的度量差異較大時(shí),可以選擇第一種多事務(wù)事實(shí)表的設(shè)計(jì)方式,將不同業(yè)務(wù)過程的度量使用不同字段冗余到表中,非當(dāng)前業(yè)務(wù)過程則置為0,這種方式存在的問題是度量字段0值會比較多。

具體使用單事務(wù)事實(shí)表還是多事務(wù)事實(shí)表,需要從以下幾點(diǎn)分析:

業(yè)務(wù)過程

多個(gè)業(yè)務(wù)過程是否放到同一個(gè)事實(shí)表中,首先需要分析不同業(yè)務(wù)過程之間的相似性和業(yè)務(wù)源系統(tǒng)。

比如淘寶交易的下單、支付和成功完結(jié)三個(gè)業(yè)務(wù)過程存在相似性,并且都來自于一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)-交易系統(tǒng),適合放到同一個(gè)事務(wù)事實(shí)表。

粒度和維度

在考慮是采用單事務(wù)表還是多事務(wù)表時(shí),一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是粒度和維度。

在確定好業(yè)務(wù)過程后,需要基于不同的業(yè)務(wù)過程確定粒度和維度,當(dāng)不同業(yè)務(wù)過程的粒度相同,同時(shí)擁有相似維度時(shí),可以考慮采用多事務(wù)事實(shí)表。如果粒度不同,必定是存存儲在不同事務(wù)表中的。

事實(shí)

如果單一業(yè)務(wù)過程的事實(shí)較多,同時(shí)不同業(yè)務(wù)過程的事實(shí)又不相同,則考慮使用單事務(wù)事實(shí)表,處理更加清晰;

若使用多事務(wù)事實(shí)表,則會導(dǎo)致事實(shí)表零值或空值字段較多。

下游業(yè)務(wù)使用

單事務(wù)事實(shí)表對于下游用戶而言更容易理解,關(guān)注哪個(gè)業(yè)務(wù)過程就使用相應(yīng)的事務(wù)事實(shí)表;而多事務(wù)事實(shí)表包含多個(gè)業(yè)務(wù)過程,用戶使用時(shí)往往較為困惑。

6. 周期快照事實(shí)表

事務(wù)事實(shí)表可以很好的跟蹤一個(gè)事件,并進(jìn)行度量分析。

然后,當(dāng)需要一些狀態(tài)度量時(shí),比如賬戶余額、商品庫存、賣家累積交易額等,則需要聚集與之相關(guān)的事務(wù)才能進(jìn)行識別計(jì)算,也就是周期快照事實(shí)表。

周期快照事實(shí)表在確定的間隔內(nèi)對實(shí)體的度量進(jìn)行抽樣,以研究實(shí)體的度量值,而不需要聚集長期的事務(wù)歷史。

7. 累積快照事實(shí)表

對于類似于研究事件之間時(shí)間間隔的需求,事務(wù)事實(shí)表處理邏輯復(fù)雜且性能差,采用累積快照事實(shí)表可以很好解決。

快照事實(shí)表中收集到到狀態(tài)度量都是半可加到,不能根據(jù)時(shí)間維度獲得有意義到匯總結(jié)果。

數(shù)倉在進(jìn)行維度建模時(shí),對于事務(wù)事實(shí)表和快照事實(shí)表往往都是成對設(shè)計(jì),互相補(bǔ)充,以滿足更多下游統(tǒng)計(jì)分析需求,特別是在事務(wù)事實(shí)表基礎(chǔ)上可以加工快照事實(shí)表。

八、其他規(guī)范

1. 層次調(diào)研約定應(yīng)用層優(yōu)先調(diào)用公共層數(shù)據(jù)。已經(jīng)存在的中間層數(shù)據(jù),不允許應(yīng)用層跨中間層從ODS層重復(fù)加工數(shù)據(jù)。中間層團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該積極了解應(yīng)用層數(shù)據(jù)的建設(shè)需求,將公用的數(shù)據(jù)沉淀到公共層,為其他團(tuán)隊(duì)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。應(yīng)用層團(tuán)隊(duì)也需要積極配合中間層團(tuán)隊(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)公共層建設(shè)的改造和遷移。必須避免過度使用ODS層引用和不合理的數(shù)據(jù)復(fù)制和子集合冗余。2. 命名規(guī)范

表命名規(guī)范:<層次><業(yè)務(wù)域名稱><數(shù)據(jù)域名稱><業(yè)務(wù)過程名稱|自定義表名><刷新周期+存儲策略>

字段命名規(guī)范:

3. 開發(fā)規(guī)范總原則原則上不能依賴非數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)節(jié)點(diǎn)。未獲得節(jié)點(diǎn)owner許可的情況下,不能擅自修改別人的節(jié)點(diǎn)。不能隨意變更節(jié)點(diǎn)owner,必須知會接收人并得到同意。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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