数据仓库建模与ETL技术

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据仓库（Data Warehouse）是指一个集成化、面向主题的企业级信息存储库，用于支持管理决策过程、分析、报告和决策支撑的决策支持系统。它具有以下几个特点：

数据集成：数据仓库是一个集中化的存储库，不同的数据源的信息都被整合到同一数据库或者数据集中。这种方式方便进行数据分析、报表制作和决策支持。
主题建模：数据仓库基于业务主题对数据的分析和建模。不同的主题之间的数据是相互独立的。例如，销售数据可以单独作为一张表，而商品价格也可以单独作为一张表。这样做有助于提高数据质量和效率。
数据冗余：数据仓库中的数据要么存放在原始数据源，要么通过计算得出，因此需要保持数据源的准确性、完整性和一致性。数据冗余是维持数据可靠性和完整性的重要手段。
抽象层次：数据仓库建立在抽象层次上，即事实（Fact）、维度（Dimension）和维度透视表（Cube）。事实表记录业务活动产生的所有信息；维度表记录业务实体及其相关属性信息；维度透视表将多个维度表之间的关系进行合并，形成多维数据集。
统一视图：数据仓库为用户提供统一的、层次结构化的视图，并对外提供查询服务。用户只需关注自己需要了解的业务数据即可。数据仓库设计者需要为不同用途的人群设计适当的视图。

总体来说，数据仓库具有高度的数据价值和挖掘潜力。但是，构建数据仓库及其衍生系统需要技术专业知识、工具、处理能力、时间、精力和资源。建设一个成功的数据仓库及其工具也需要不断提升人的能力和水平，在这个过程中，数据的质量、正确性、完整性和时效性等方面也必不可少。本专栏《5. 数据仓库建模与ETL技术》将系统性地介绍数据仓库模型及其ETL技术，分享作者在实践中积累的经验和心得。

2.基本概念术语说明

2.1 数据仓库概念

数据仓库（Data Warehouse），是指一种面向主题的、集成的、中心化的数据存储库，用来支持复杂的分析工作。数据仓库的主要特征是：

集成化：数据仓库中的数据来源众多，包括事务、历史记录、主数据、维度、统计数据等。
面向主题：数据仓库按主题分类，每类主题存储在独立的表格中，使得查询更加容易和快速。
中心化：数据仓库位于中心服务器上，所有源数据都通过抽取、转换、加载（ETL）的方式进入数据仓库，保证数据的一致性、完整性和时效性。
可共享：数据仓库中的数据可以直接供其他部门使用或导出，因此能够降低成本、缩短开发周期、加速创新。

2.2 ETL技术

“Extract-Transform-Load”（ETL）是数据仓库构建中最基础也是最重要的一步。ETL是指数据从各种来源如数据库、文件、应用程序等抽取数据，进行清洗、转换、验证、汇总后导入数据仓库的过程。它是数据仓库的基石，为用户提供了统一且直观的视图。ETL的主要步骤如下图所示：

Extract（抽取）：从源头获取数据，包括数据库、文件等。
Transform（转换）：对数据进行清洗、转换、验证、数据标准化等。
Load（加载）：将数据导入数据仓库。

ETL对于数据质量至关重要，若ETL过程出现错误或异常，则可能会导致数据仓库中的数据不准确、失真。因此，ETL工程师一般应对自己的工作负责，确保ETL过程的质量和准确性。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

3.1 ETL流程概述

数据仓库的构建需要遵循ETL的流程。ETL流程由四个阶段组成，分别是：

选择阶段：即确定需要获取的数据源以及目的地。确定数据源包括各个公司和组织内部数据，确定数据目的地则要根据需求制定相应的模式。
数据抽取阶段：即抽取数据，获取有效的数据。通常情况下，数据源的数据都会存在一些重复的数据项。因此，需要在抽取数据之前进行数据去重操作。
数据转换阶段：此阶段是对数据进行清洗、转换、验证、数据标准化等操作。这一步也是ETL中最复杂和繁琐的环节之一。因此，它涉及大量的业务逻辑和条件判断。
数据加载阶段：将数据加载到数据仓库中，供后续数据分析、报告、决策支持等使用。

3.2 数据模型概述

数据模型是数据仓库中的数据组织形式，它规定了数据在整个数据仓库中的位置及其之间的联系。数据模型分为星型模型、雪花模型、维度模型、主题模型。下面是这些数据模型的定义：

（1）星型模型（Star Schema）

星型模型又称为广播模型，表示一张事实表和多个维度表的一种关系型数据模型。其中，事实表（fact table）记录的是数据集中度量值的原始数据。维度表（dimension table）记录了事实表中属性的值。维度表还可以记录事实表之间的连接关系。

（2）雪花模型（Snowflake Schema）

雪花模型是一种多维数据模型，它包含三张或更多的表，每张表都是事实表或维度表。每张表除了记录事实数据外，还可以记录其他表的主键，以便于表与表之间的关联。

（3）维度模型（Dimension Modeling）

维度模型是一种基于二维表的技术，它将数据按照事实和维度两类划分。事实表记录维度之间交叉表现出的关系，而维度表记录事实之间交叉表现出的属性。在维度模型中，两种表之间没有显式的连接，而是隐含地关联。维度模型对复杂性、性能和易维护性进行权衡，是许多数据仓库中的常见模型。

（4）主题模型（Topic Modeling）

主题模型是一种复杂的数据模型，它基于主题的角度进行数据组织。主题模型将数据根据业务主题划分，形成多个主题表。每个主题表只记录一个主题的事实，但同时还有相应的维度数据。这样可以实现主题间的数据分析、交叉分析。主题模型具有灵活性和强大的分析功能，适用于复杂多样的业务环境。

3.3 Hive简介

Hive是Apache Hadoop项目下的一个开源分布式数据仓库系统，它提供HQL（Hive QL，Hive Query Language）用于结构化数据的存储、处理和分析。Hive的三个基本组件是：

HDFS：用于存储海量的数据。
MapReduce：用于对海量数据进行分布式计算。
Hive Metastore：用于存储元数据信息。

3.4 Hive建表语句示例

创建事实表：

CREATE TABLE fact_table (
    customer_id INT, 
    order_date DATE,
    sales_amount DECIMAL(10,2),
    product_name STRING
);

创建维度表：

CREATE TABLE dim_order_status (
    status VARCHAR
);

CREATE TABLE dim_product (
    product_id INT,
    product_category STRING,
    manufacturer STRING
);

创建维度表连接到事实表：

ALTER TABLE fact_table ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt = 'yyyyMMdd');

ALTER TABLE fact_table ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt = 'yyyyMMdd');

INSERT OVERWRITE TABLE fact_table 
SELECT customer_id, 
       order_date,
       sales_amount,
       product_name,
       ods.status AS order_status,
       p.product_category,
       m.manufacturer
FROM   fact_table f
JOIN   dim_order_status ods ON f.order_status = ods.status
JOIN   dim_product p ON f.product_name = p.product_name AND
                      f.sales_amount > (
                          SELECT AVG(sales_amount)*1.5 FROM fact_table WHERE dt='yyyyMMdd'
                      )
JOIN   dim_manufacturers m ON p.manufacturer = m.manufacturer;