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从0到1搭建数据仓库流程_数据仓库搭建

数据仓库搭建

从0到1搭建数仓,可以概括为6个步骤:业务探查、技术选型、规范制定、主题域划分、数仓分层、模型建设。

一、业务探查

梳理公司业务系统,业务关心的指标,开发过的需求。一般业务关心的数据集中在两三类数据上

二、技术选型

根据已有的数据,选择技术平台,及开发语言。Deloitte已经选好用CDH,这步可以不考虑

三、规范制定

在数仓建设阶段,我们只需要制定数仓相关的规范。
如:分层设计规范、表命名规范、字段命名规范、层次调度规范、脚本开发规范。网上都有这些规范的相关文章,需要结合公司情况改一下。
这些规范最好在开发前,整理成一个简单的文档,这样方便我们数仓的维护。

备注:数仓建设完成后,可能会设计元数据管理、数据质量、和指标管理。这些模块在开展之前也需要制定相关的规范。但是我们在数仓搭建的时候不用考虑这些问题。

3.1、数仓开发规范参考

提供部分数仓开发规范参考

0) 分层设计规范

一般包括ods\dwd\dim\dws\ads.每一层都有各自的功能

1)表命名规范

包括ods、非ods层命名规范、手工维护表、层次调度规范

  • ods命名规范:ods+源系统库+数据库类型+源表名+加载方式+是否分区
  • 非ods命名规范:分层前缀+业务域+业务过程+更新方式+时间粒度+是否分区
  • 更新方式:增量inc、全量full、拉链zip
  • 表名时间粒度规范:小时(1h)\天(1d)\周(1w)\月(1m)\季度(1q)\年(1y)
  • 非分区表:统一加上后缀_0p
  • 手工表:dwd-业务域-manual-业务过程。manual表示这是手工维护表
2)字段命名规范

采用蛇形命名法,即采用一个下划线分割词根

3)层次调度规范

禁止反向调用
ODS 只能被 DWD 调用。
DWD 可以被 DWS 和 ADS 调用。
DWS 只能被 ADS 调用。
数据应用可以调用 DWD、DWS、ADS,但建议优先考虑使用汇总度高的数据。
ODS->DWD->DWS>ADS
ODS->DWD->ADS

4)脚本开发规范
  • 脚本是否有备注、字段是否有注释、复杂计算逻辑是否有注释释。
  • 任务是否支持多次重跑而输出不变,不能有 insert into 语句。
  • 分区表是否使用分区键过滤并且有有效裁剪。
  • 外连接的过滤条件是否使用正确,例如在左连接的 where 语句存在右表的过滤条件

四、主题域划分

可以按照业务系统、或者部门划分。如果按照业务系统划分,两个业务系统的数据一样、可以合并为一个主题。
上次您跟我交流时的业务跨主题域的问题,如果主题划分好了,是不会存在这种情况的,如果跨主体域了,就划分在某一个主题域就行。

五、数仓分层

建议划分为ods,dwd,dim,dws,ads层
数据的分层目的是方便我们清晰数据的流向,没有分层时,可能我们的数据会存在循环调度的情况;当然分层也可以减少重复开发的工作。

六、模型建设

包括dwd,dim,dws的模型建设。

6.1、模型建设——注意点

1)避免烟囱式开发:在数仓搭建前期,最容易出现的一个问题就是烟囱式开发.
烟囱开发判断标准有2个:

  • 大量ods的表直接被dws或者直接被ADS层引用
  • dwd或者dws表模型的下游引用表小于2张,模型平均的引用系数在3才算是一个比较好的数仓。

最好在数仓搭建的时候,您辛苦一下,看一遍建设的模型。

2)建设统一的维度编码表:编码不统一,会出现相近业务不能关联分析、出现数据孤岛的问题,维度表可以先建设公司常用的编码。

实施方法:先把所有设计维度的表集成到source表,在做清洗映射为业务编码与清洗后编码的映射表,最后建设成维表。

6.2、模型建设——方法论

1)如何建设模型
A)dwd模型:
主要做就做数据清洗,编码值的统一,编码属性值的冗余(比如产品名称就是属性值,产品编码就是编码值)。当不熟悉业务时、表结构可以借鉴业务系统的表结构。我现在公司的业务系统的表结构没完全按照三范式进行建模

B)DWS模型
把相同业务的指标,可以沉淀到dws表。比如业绩相关的
日/周/月/季/年/累计/销售金额or销售数量;当日/当周/当月/当季/当年/累计/销售退款金额or销售退款数量;可以按照这样的周期计算统计指标。

另外比如我们算了销售相关的DWS指标业绩,在计算团队,或者城市的业绩的时候,最好从销售业绩统计的dws表进行汇总。

注意点:这里有个问题就是销售的团队会变化,可能存在汇总城市业绩时会出问题,这里需要主要下

C)ADS模型
根据业务需求建设模型

2)什么样的模型式好模型?
我也一致在思考这个问题,网上很多建模方法论。
在建模的时候说的都是:选择业务过程、确认粒度、确认维度、确认实事,在应用在实际数仓搭建过程中比较懵,这个方法论可以借鉴。

关键是这个模型建设完成之后,被下游多少张表引用,比如这个表被下游5张表引用+并且表命名字段命名规范,那这就是一个成功的模型

3)逻辑如何确定
有些已经确定好的逻辑,可以直接借用之前逻辑就可以了。如果没确定逻辑在开发之前先跟业务或者需求确定逻辑

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