前言：元旦这两天梳理了下之前数据仓库的知识，发现对于理清自己的思路很有帮助。虽然是技术的范畴，但多了解这些对了解技术架构和产品基础还是很有好处的。尤其到了新公司之后，对技术理解要求更高，Hadoop，Spark等一系列新兴技术的原理和区别也需要有些初步概念。故整理出来和大家分享。
数据仓库
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。首先，用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库； 其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改
数据仓库的基本架构
数据仓库系统体系结构：数据源-> ETL -> 数据仓库存储与管理-> OLAP -> BI工具
数据源
数据仓库系统的数据源泉,通常包括企业各类信息,包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据；各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。在互联网常见的产品中，一般的数据来源还有产品端的数据，包括订单类到业务类，日志类到用户行为类，角色类到用户画像类和商家属性类。
ETL：extract/transformation/load
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析的依据。
抽取：抽取前期需要做一些调研工作，主要包括
弄清数据是从哪几个业务系统中来，各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS
是否存在手工数据，手工数据量有多大
3.是否存在非结构化的数据。
需要明白的是，需要为各种类型的数据做准备。因为在市场往前发展的过程中，会延伸出来很多新的需求和变化。有时候为了临时支持某些决策和功能的监控，必须采用这些原本不在计划中的数据类型。
清洗与转换：
数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。清洗的数据种类: 不完整数据，错误数据和重复数据。这种情况在对Log日志数据的清洗比较常见。如外卖早期通过数据探查发现了很多记录的缺失和埋点的错误。幸而发现的早，并没有造成大量的数据缺失和错误。
数据转换的内容包括编码转换(m/f->男/女)，字段转换(balance->bal)，度量单位的转换(cm->m)，数据粒度的转换。业务系统数据存储非常明细的数据，而数据仓库中数据是用分析的，不需要非常明细，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合.
商务规则的计算：不同企业有不同的业务规则，不同的数据指标，在ETL过程，将这些数据计算好之后存储在数据仓库中，供分析使用(比如KPI)。
加载：经过前两步处理后的数据可直接加载入数据仓库
数据的存储与管理：
数据的存储和管理是整个数据仓库的核心，是关键。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。从数据仓库的技术特点着手分析，来决定采用什么产品和技术来建立数据仓库，然后针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
OLAP服务器
对需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
BI工具
主要包括各查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具、种报表工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。数据分析工具主要针对OLAP服务器。报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
数据库和数据仓库的区别
数据是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，常更新；数据仓库是面向主题的,数据来源于数据库或文件，经过一定的规则转换得到，用来分析的。
数据库一般是用来存储当前交易数据,数据仓库存储一般存储的是历史数据。
数据库的设计一般是符合三范式的，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入; .数据仓库的设计一般是星型的，有利于查询
构建企业级数据仓库五步法
一 、确定主题
即确定数据分析或前端展现的主题(例:某年某月某地区的啤酒销售情况)。主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系,确定主题时要综合考虑.
二、确定量度
确定主题后，需要考虑分析的技术指标(例:年销售额等等)。它们一般为数据值型数据，其中有些度量值不可以汇总；些可以汇总起来，以便为分析者提供有用的信息。量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性指标(KPI)的设计和计算。
三、确定事实数据粒度
确定量度之后，需要考虑该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况.例如在业务系统中数据最小记录到秒，而在将来分析需求中，时间只要精确到天就可以了，在ETL处理过程中，按天来汇总数据,些时数据仓库中量度的粒度就是”天”。如果不能确认将来的分析需求中是否要精确的秒，那么，我们要遵循”最小粒度原则”,在数据仓库中的事实表中保留每一秒的数据，从而在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候,会对数据提前进行汇总，保障产生分析结果的效率。
四、确定维度
维度是分析的各个角度.例:我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析。那么这里的时间，地区，产品就是相应的维度。基于不同的维度，可以看到各个量度汇总的情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。
维度的层次(Hierarchy)和级别(Level)。例:在时间维度上，按照”度-季度-月”形成了一个层次，其中”年” ,”季度” ,”月”成为了这个层次的3个级别。我们可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次，其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。
我们可以将3个级别设置成一张数据表中的3个字段,比如时间维度；我们也可以使用三张表，分别保存产品大类，产品子类，产品三部分数据,比如产品维度。
建立维度表时要充分使用代理键.代理键是数据值型的ID号码(每张表的第一个字段)，它唯一标识了第一维度成员。在聚合时，数值型字段的匹配和比较，join效率高。同时代理键在缓慢变化维中，起到了对新数据与历史数据的标识作用。
五、创建事实表
在确定好事实数据和维度后，将考虑加载事实表。业务系统的的一笔笔生产，交易记录就是将要建立的事实表的原始数据.
我们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表。关联时有为空的数据时(数据源脏)，需要使用外连接，连接后将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各度量数据，不应该存在描述性信息。
事实表中的记录条数据都比较多，要为其设置复合主键各蛇引，以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。
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