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摘要：如何搭建数据仓库，在这个过程中都应该遵循哪些办法和准则，我的项目实际中有哪些技巧。
一、数据仓库的“心脏”
首先来谈谈数据模型。模型是事实世界特色的模仿和形象，比方地图、建筑设计沙盘，飞机模型等等。
而数据模型 DataModel 是事实世界数据特色的形象。
在数据仓库我的项目建设中，数据模型的建设具备重要的意义，客户的业务场景，流程规定，行业常识都体现在通过数据模型体现进去，在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁，所以在国外一些数据仓库的文献中，把数据模型称之为数据仓库的心脏“TheHeartoftheDataWarehouse”。
数据模型设计的好坏间接影响数据的
- 稳定性
- 易用性
- 拜访效率
- 存储容量
- 保护老本
二、数据仓库中数据模型，数据分层和 ETL 程序
2.1 概述
数据仓库是一种通过 (准) 实时 / 批量的形式把各种内部数据源集成起来后，采纳多种形式提供给最终用户进行数据生产的信息系统。
面对繁多的上游业务零碎而言，数据仓库的一个重要工作就是进行数据荡涤和集成，造成一个标准化的规范化的数据结构，为后续的一致性的数据分析提供可信的数据根底。
另一方面数据仓库外面的数据要施展价值就须要通过多种形式体现，有用于理解企业生产情况的固定报表，有用于向管理层汇报的 KPI 驾驶舱，有用于大屏展现的实时数据推送，有用于部门利用的数据集市，也有用于分析师的数据实验室 … 对于不同的数据生产路径，数据须要从高度一致性的根底模型转向便于数据展示和数据分析的维度模型。不同阶段的数据因而须要应用不同架构特点的数据模型与之相匹配，这也就是数据在数据仓库外面进行数据分层的起因。
数据在各层数据两头的流转，就是从一种数据模型转向另外一种数据模型，这种转换的过程须要借助的就是 ETL 算法。打个比方，数据就是数据仓库中的原材料，而数据模型是不同产品状态的模子，不同的数据层就是仓库的各个“车间”，数据在各个“车间”的造成流水线式的传动就是依附调度工具这个流程自动化软件，执行 SQL 的客户端工具是流水线上的机械臂，而 ETL 程序就是驱动机械臂进行产品加工的算法外围。
上图是数据仓库工具箱 - 维度建模权威指南一书中的数据仓库混合辐射架构
2.2 金融行业中的分层模型
金融行业中的数据仓库是对模型建设要求最高也是最为成熟的一个行业，在多年的金融行业数据仓库我的项目建设过程中，基本上都造成了缓冲层，根底模型层，汇总层（共性加工层），以及集市层。不同的客户会依靠这四层模型做不同的演变，可能通过合并造成三层，也可能通过细分，造成 5 层或者 6 层。本文简略介绍最常见的四层模型：
缓冲层：有的我的项目也称为 ODS 层，简略说这一层数据的模型就是贴源的，对于仓库的用户就是在仓库外面造成一个上游零碎的落地缓冲带，原汁原味的生产数据在这一层得以保留和体现，所以这一层数据保留工夫周期较短，常见的是 7~15 天，最大的用处是间接提供基于源系统结构的简略原貌拜访，如审计等。
根底层：也称为核心层，根底模型层，PDM 层等等。数据依照主题域进行划分整合后，较长周期地保留具体数据。这一层数据高度整合，是整个数据仓库的外围区域，是所有前面数据层的根底。这一层保留的保留的数据起码 13 个月，常见的是 2~5 年。
集市层：先跳到最初一层。集市层的数据模型具备强烈的业务意义，便于业务人员了解和应用，是为了满足部门用户，业务用户，要害治理用户的拜访和查问所应用的，而往往对接前段门户的数据查问，报表工具的拜访，以及数据挖掘剖析工具的摸索。
汇总层：汇总层其实并不是一开始就建设起来的。往往是根底层和集市层建设起来后，发现泛滥的集市层数据进行汇总，统计，加工的时候存在对根底层数据的重复查问和扫描，而不同部门的数据集市的统计算法实际上是有共性的，所以主键的在两层之间，把具备共性的汇总后果造成一个独立的数据档次，承前启后，节俭整个零碎计算资源。
2.3 数据仓库常见 ETL 算法
尽管数据仓库外面数据模型对于不同行业，不同业务场景有着千差万别，但从实质上从缓冲层到根底层的数据加工就是对于增 / 全量数据如何可能高效地追加到根底层的数据表中，并造成正当的数据历史变动信息链条；而从根底层到汇总层进而到集市层，则是如何通过关联，汇总，聚合，分组这几种伎俩进行数据处理。所以长期积攒下来，对于数据档次之间的数据转换算法实际上也能造成固定的 ETL 算法，这也是市面上很多数据仓库代码生成工具可能自动化地智能化地造成无编码方式开发数据仓库 ETL 脚本的起因所在。这里因为篇幅关系，只简略列举一下缓冲层到根底层常见的几种 ETL 算法，具体的算法对应的 SQL 脚本能够找工夫另起篇幅具体地介绍。
1. 全表笼罩 A1
算法阐明：删除指标表全副数据，再插入以后数据
起源数据量：全量数据
实用场景：无需保留历史轨迹，只应用最新状态数据
2. 更新插入(Upsert)A2
算法阐明：本日数据依照主键比对后更新数据，新增的数据采纳插入的形式减少数据
起源数据量：增量或全量数据
实用场景：无需保留历史轨迹，只应用最新状态数据
3. 历史拉链（Historychain）A3
算法阐明：数据依照主键与上日数据进行比对，对更新数据进行当日的关链和当日开链操作，对新增数据减少当日开链的记录
起源数据：增量或全量数据
实用场景：须要保留历史变动轨迹的数据，这部分数据会疏忽删除信息，例如客户表、账户表等
4. 全量拉链（FullHistorychain）A4
算法阐明：本日全量数据与拉链表中上日数据进行全字段比对，比对后果中不存在的数据进行当日关链操作，对更新数据进行当日关链和当日开链操作，对新增数据减少当日开链的记录
起源数据量：全量数据
实用场景：须要保留历史变动轨迹的数据，这部分数据会由数据比对出删除信息进行关链
5. 带删除增量拉链(Fx:DeltaHistoryChain)A5
算法阐明：本日增量数据依据增量中变更标记对删除数据进行当日关链操作，对更新和新增数据与上日按主键比对后依据须要进行当日关链和当日开链操作，对新增数据减少当日开链的记录
起源数据量：增量数据
实用场景：须要保留历史变动轨迹的数据，这部分数据会依据 CHG_CODE 来判断删除信息
6. 追加算法（Append）A6
算法阐明：删除当日 / 月的增量数据，插入本日 / 月的增量数据
起源数据量：增量数据
实用场景：流水类或事件类数据三、GaussDB(DWS)和数据仓库
华为的 GaussDB(DWS)是一种基于私有云基础架构的分布式 MPP 数据库。其次要面向海量数据分析场景。MPP 数据库是业界实现数据仓库零碎最支流的数据库架构，这种架构的次要特点就是 Shared-nothing 分布式架构，由泛滥领有独立且互不共享的 CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点（也就是 DN 节点）组成。
在这样的零碎架构中，业务数据被扩散存储在多个节点上，SQL 被推送到数据所在位置就近执行，并行地实现大规模的数据处理工作，实现对数据处理的疾速响应。基于 Shared-Nothing 无共享分布式架构，也可能保障随着集群规模地扩大，业务解决能力失去线性增长。
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