大数据时代，人人离不开数据，然而数据是怎么组织治理，如何为咱们的生存服务的呢？作为一个数据从业者，基于我集体的了解文言下。
数据与生存
比照线下时代，数据从两个方面晋升了大家的生存：
- 交易，技术上对应的术语叫联机事务处理（OLTP online transaction processing），数据是交易系统中流淌的血液，他能够对应你在电商上的一个订单、一件商品、一笔领取流水，通常应用数据库进行数据管理
- 剖析，技术上对应的术语叫联机剖析解决（OLAP online analysis processing），数据是剖析零碎的原料，通过数据分析电商上能够给你举荐商品、进行产品定价、销量预测，通常应用数据仓库进行数据管理
本文从上面几个角度给大家介绍下数据仓库。
什么是数仓
数据库（次要指关系型数据库）为交易系统提供底层服务，反对数据的增删查改，且要求高度的范式保障（具备 ACID 个性，即原子性、一致性、隔离性、持久性），实现了疾速的事务响应和吞吐；剖析系统对数据的要求：
- 数据体量微小（能够理解大数据的 4V 实践）
- 数据查问为主，且长久的数据存储（通常不进行删除、更新操作）
- 数据的设计更好的反对剖析决策
数据仓库就是一种面向数据分析决策需要的系统性解决方案，用数据模型形容映射事实世界，面向不同的场景制订数据建设标准，同时确保高效平安稳固的数据生产。
数据模型
后面提到数据模型是对事实世界的映射，常见的模型有：层次模型、网状模型、关系模型：
- 关系模型，对应关系型数据库，用表格形式映射事实世界；通过表、行、字段等示意了显示世界中的对象、对象属性、对象之间的关系；构造简略、级联查问效率低
- 网状模型，对应图数据库，结构复杂，不不便保护；典型的数据库有 neo4j titan 等，在社交网络分析中有肯定利用场景
- 层次模型，用树来映射事实世界；查找不便、构造板滞
目前利用最宽泛的是关系模型，具体到数据仓库有有两种建模形式：
Inmon 企业信息工厂架构 vs Kimball 总线体系结构
| 建模形式 | 范式建模 | 维度建模 |
|---|---|---|
| 特点 | 更像数据库 少冗余 字段只依赖主键 | 一系列的事实表 + 维度表，构造上冗余较多，绝对灵便 |
| 建设形式 | 自顶而下的建设形式 | 自下而上形式构建 |
| 业务适应 | 适应业务变动偏弱 | 较好适应业务变动 |
| 模型 | 3NF 范式模型 | 星型模型或者雪花模型 |
目前支流互联网的数据仓库建设都抉择维度模型，或者在公共数据域采纳绝对固定的范式建模，在数据应用层采纳更灵便的维度模型。
维度模型
维度模型中最重要的两个概念：
- 维度—看世界、事务的角度；档次维、变动维、角色扮演维、分类维、其余类
- 事实—对世界、事务的度量
维度模型常见建模形式：
- 星型模型（上图就是典型的星型模型）
- 雪花模型（事实 - 维度 - 子维度组合）
- 星座模型（多事实多维度）
- 数据立方体 cube（预处理 疾速剖析应用）
维度模型的设计
通过数据来映射事实世界，进行维度建模的时候通常遵循上面的设计流程：
从业务需要登程，将业务流程进行拆分，颗粒度细到咱们能够用维度 + 事实来形容事物，将事实世界中事物形象为具体的表、字段，并通过示例数据、业务规定进行辅助阐明
数仓的分层
通过维度模型咱们构建了事实事物的数据映射后，事物倒退的过程中咱们一直的进行数据采集，最终的数据量是十分微小的（4V 的 volume），通常这种数据是无奈间接进行剖析应用的，咱们须要对数据进行逐层的收敛聚合，于是产生了数仓分层的概念。
在介绍数仓分层之前咱们先介绍下数据仓库的管理工具 Hive
数据仓库与 hive
hive 基于 hadoop 的数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，能够存储、查问和剖析存储在 hadoop 中的大规模数据的机制；hive 将 hdfs 中结构化的数据文件映射为一张张数据库表，提供 sql 查问性能，将 sql 转换为 mr 计算（交叉了 hadoop 的整个体系，给用户相熟的 SQL 形式进行数据的解决和交互）
hadoop 三大模块：hdfs 分布式存储、yarn 调度零碎、mr 计算零碎。应用 hadoop 体系构建数据仓库能够反对大容量、分布式的存储和计算
数仓分层及复用
常见的数仓分层：
- 根底层 /ods 层数据，个别是通过 datasink 的技术将 oltp 零碎中记录的数据、日志等转移到数仓，数据的转移有离线、实时等多种解决计划，具体参考数据时效性要求、数据容量以及解决老本
- 仓库层，以事实表 + 维度表的形式进行数据的治理，其中的事实表又辨别原子事实表、汇集事实表（di）、累积事实表（df）
- 主题层 / 应用层，依照业务主题进行数据组织，必要状况会应用宽表进行事实和维度的组合，主题层也会依照剖析的需要进行数据的预聚合，造成一系列的指标表
在数据分层设计的时候要确保：
- 尽量的数据复用，即同层外部确保数据少冗余
- 层之间的边界确定，思考数据的容量、解决的老本、查问的要求等
为了晋升数据处理的速度在引擎层面、计算层面也有一些晋升的技术：
- 引擎层：通过 spark 进行更疾速的计算（代替 MR）；通过 flink 计算引擎提供实时的数据流解决能力
- 存储层：druid、clickhouse、hbase 等 kv、列式存储技术在数据查问、剖析场景提供更快的处理速度
以上介绍数据仓库的一些基本概念，下一篇咱们介绍如何应用 hive sql 查问获取数据仓库中的数据。
对于作者：
大家好，我是数据展博，致力于在生存和工作中更好的了解数据、利用数据，让数据谈话，用数据赚钱、数据使生存更美妙。