数据仓库哈哈

数据仓库

基本概念
- 数据库（database）和数据仓库（Data Warehouse）的异同
整体架构
分层架构
- 方法论
- - ER模型（建模理论）
  - 维度模型
- 何为分层
- 第一层：数据源（ODS ER模型）
- - 设计要点
  - 日志表
  - 业务表
  - - 1活动信息表（全量表）
    - 2活动规则表（全量表）
    - 3一级品类表（全量表）
    - 4二级品类表（全量表）
    - 5三级品类表（全量表）
    - 6编码字典表（全量表）
    - 7省份表（全量表）
    - 8地区表（全量表）
    - 9品牌表（全量表）
    - 10购物车表（全量表）
    - 11优惠券信息表（全量表）
    - 12商品平台属性表（全量表）
    - 13商品表（全量表）
    - 14商品销售属性值表（全量表）
    - 15SPU表（全量表）
    - 16营销坑位表（全量表）
    - 17营销渠道表（全量表）
    - 18购物车表（增量表）
    - 19评论表（增量表）
    - 20优惠券领用表（增量表）
    - 21收藏表（增量表）
    - 22订单明细表（增量表）
    - 23订单明细活动关联表（增量表）
    - 24订单明细优惠券关联表（增量表）
    - 25订单表（增量表）
    - 26退单表（增量表）
    - 27订单状态流水表（增量表）
    - 28支付表（增量表）
    - 29退款表（增量表）
    - 30用户表（增量表）
    - 31数据装载脚本
- 第二层：数据加工（DWD data warehouse detail）
- - - 事实表设计（事务型事实表）
  - 事务的原子性
  - 事实表设计（周期型快照事实表）
- 从当前表中取数据后再放回去需考虑去重问题，增加retry的容错性
- - 事实表设计（累积型快照事实表）
  - 分区策略
- 第三层：数据统计（DWS data warehouse summary 提高性能的关键层）
- 第四层：数据分析（ADS application data service）
- - 优化
- 第五层：共通层（DIM dimension）
- - 设计要点
  - 维度表设计
- 拉链表设计
- 任务调度器

基本概念

本质是对数据进行加工处理后对外提供数据服务

数据库（database）和数据仓库（Data Warehouse）的异同

数据库用于存储企业基础，核心的业务数据
从数据来源进行区分
- 数据库：企业的业务系统
- 数据仓库：数据库（后台的后台）
从数据存储进行区分
- 数据库：存储的目的为了可以快速进行数据查询操作
  索引： SQL
  存储方式：行式存储
  数据量：不能存储海量数据
- 数据仓库：存储的目的为了可以快速进行统计分析
  索引：没有索引（k-v）
  存储方式：列式存储
  数据量：必须存储海量数据
从数据价值进行区分
- 数据库：保障企业业务系统的执行
  事务（回滚）
- 数据仓库：统计分析的结果可以为企业的经营决策提供数据依据
  没有事务
  数据仓库不是数据流转的终点：可视化才是数据的终点

在这里插入图片描述

整体架构

Spark : 数据的统计分析
在这里插入图片描述
数据仓库：数据的统计分析

数据仓库不能直接对接MySQL数据库作为数据源！

数据库不是为了数据仓库服务的。数据仓库如果直接对象数据库，会导致数据库的性能降低
数据库不能存储海量数据。数据仓库必须获取海量数据
数据库采用行式存储。数据仓库为了提高统计分析效率，所以需要列式存储

数据仓库应该增加自己的数据源

在这里插入图片描述
数据仓库的数据源中的数据应该和MySQL数据库中的数据保持一致
数据仓库的数据源应该不断融合（汇总）MySQL数据库中的数据
将数据库的数据汇总的到数据仓库数据源的过程，一般称之为数据同步，也称之为数据采集
在这里插入图片描述

分层架构

数据仓库计算周期为1天：1天统计一回数据结果

方法论

ER模型（建模理论）

ER（Entity Relationship）（实体关系）模型
采用面向对象的方式设计表（和Java一样）

将对象理解为表
将对象之间的关系理解为表之间的关系
超详细内容（带图）看这里

维度模型

事实：行为所产生的事情（数据）
维度：分析数据的角度（状态）
超详细内容（带图）看这里

何为分层

Spark中的方法可能会含有shuffle功能，
shuffle操作会将完整的计算流程一分为二，会分为2个阶段（Stage）,前面一个阶段称之为Map阶段，后面的阶段称之为Reduce阶段，
shuffle中前一个阶段的任务不执行完，后面的阶段的任务不允许执行的，
Task Pool(任务池) - 任务调度（FIFO, FAIR）。

数据仓库也存在同样的问题，将整个计算流程分为了4段，
在数据仓库中不称之为段，一般称之为层，每一层有特殊的含义和特殊的功能
前面一层的数据没有处理完，后面一层的数据没有办法处理

在这里插入图片描述

第一层：数据源（ODS ER模型）

功能：

为整个数据仓库作为数据来源
不断汇总业务数据和日志数据
数据量非常大：海量数据 -> 考虑资源问题：使用最少的资源存储最多的资源（考虑使用压缩算法gzip、lzo、snappy）；考虑网络资源：考虑传输方式，数据尽可能不变（格式、压缩方式、存储方式）

统计本质上就是对行为数据进行统计
分析本质上就是站在什么角度对统计结果进行分析

-- ODS
    -- 1. ODS层表建模方式：ER模型
    -- 2. 数据格式不变，数据压缩方式 gzip
    -- 3. 表名
        -- 分层标记（ods_） + 同步数据的表名 + 增量/全量（inc/full）
            -- 增量，全量

在这里插入图片描述

设计要点

（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。
（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。
（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。

日志表

1）建表语句

DROP TABLE IF EXISTS ods_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(
    `common` STRUCT<ar :STRING,
        ba :STRING,
        ch :STRING,
        is_new :STRING,
        md :STRING,
        mid :STRING,
        os :STRING,
        sid :STRING,
        uid :STRING,
        vc :STRING> COMMENT '公共信息',
    `page` STRUCT<during_time :STRING,
        item :STRING,
        item_type :STRING,
        last_page_id :STRING,
        page_id :STRING,
        from_pos_id :STRING,
        from_pos_seq :STRING,
        refer_id :STRING> COMMENT '页面信息',
    `actions` ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,
        item:STRING,
        item_type:STRING,
        ts:BIGINT>> COMMENT '动作信息',
    `displays` ARRAY<STRUCT<display_type :STRING,
        item :STRING,
        item_type :STRING,
        `pos_seq` :STRING,
        pos_id :STRING>> COMMENT '曝光信息',
    `start` STRUCT<entry :STRING,
        first_open :BIGINT,
        loading_time :BIGINT,
        open_ad_id :BIGINT,
        open_ad_ms :BIGINT,
        open_ad_skip_ms :BIGINT> COMMENT '启动信息',
    `err` STRUCT<error_code:BIGINT,
            msg:STRING> COMMENT '错误信息',
    `ts` BIGINT  COMMENT '时间戳'
) COMMENT '活动信息表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

2）数据装载

load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2022-06-08' into table ods_log_inc partition(dt='2022-06-08');

3）每日数据装载脚本
（1）在hadoop102的/home/atguigu/bin目录下创建hdfs_to_ods_log.sh

vim hdfs_to_ods_log.sh

（2）编写如下内容

#!/bin/bash

# 定义变量方便修改
APP=gmall

# 如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天
if [ -n "$1" ] ;then
   do_date=$1
else
   do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi

echo ================== 日志日期为 $do_date ==================
sql="
load data inpath '/origin_data/$APP/log/topic_log/$do_date' into table ${APP}.ods_log_inc partition(dt='$do_date');
"
hive -e "$sql"

（3）增加脚本执行权限

chmod +x hdfs_to_ods_log.sh

（4）脚本用法

 hdfs_to_ods_log.sh 2022-06-08

业务表

1活动信息表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_activity_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_activity_info_full
(
    `id`              STRING COMMENT '活动id',
    `activity_name` STRING COMMENT '活动名称',
    `activity_type` STRING COMMENT '活动类型',
    `activity_desc` STRING COMMENT '活动描述',
    `start_time`     STRING COMMENT '开始时间',
    `end_time`        STRING COMMENT '结束时间',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '活动信息表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_info_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

2活动规则表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_activity_rule_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_activity_rule_full
(
    `id`                  STRING COMMENT '编号',
    `activity_id`       STRING COMMENT '活动ID',
    `activity_type`     STRING COMMENT '活动类型',
    `condition_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '满减金额',
    `condition_num`     BIGINT COMMENT '满减件数',
    `benefit_amount`    DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠金额',
    `benefit_discount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠折扣',
    `benefit_level`     STRING COMMENT '优惠级别',
    `create_time`       STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`      STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '活动规则表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_rule_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

3一级品类表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_category1_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_category1_full
(
    `id`               STRING COMMENT '编号',
    `name`             STRING COMMENT '分类名称',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '一级品类表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category1_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

4二级品类表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_category2_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_category2_full
(
    `id`               STRING COMMENT '编号',
    `name`             STRING COMMENT '二级分类名称',
    `category1_id`   STRING COMMENT '一级分类编号',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '二级品类表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category2_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

5三级品类表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_category3_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_category3_full
(
    `id`               STRING COMMENT '编号',
    `name`             STRING COMMENT '三级分类名称',
    `category2_id`   STRING COMMENT '二级分类编号',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '三级品类表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_category3_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

6编码字典表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_dic_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_dic_full
(
    `dic_code`     STRING COMMENT '编号',
    `dic_name`     STRING COMMENT '编码名称',
    `parent_code`  STRING COMMENT '父编号',
    `create_time`  STRING COMMENT '创建日期',
    `operate_time` STRING COMMENT '修改日期'
) COMMENT '编码字典表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_dic_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

7省份表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_province_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_province_full
(
    `id`              STRING COMMENT '编号',
    `name`            STRING COMMENT '省份名称',
    `region_id`      STRING COMMENT '地区ID',
    `area_code`      STRING COMMENT '地区编码',
    `iso_code`   STRING COMMENT '旧版国际标准地区编码，供可视化使用',
    `iso_3166_2` STRING COMMENT '新版国际标准地区编码，供可视化使用',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '省份表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_province_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

8地区表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_region_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_region_full
(
    `id`               STRING COMMENT '地区ID',
    `region_name`    STRING COMMENT '地区名称',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '地区表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_region_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

9品牌表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_base_trademark_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_base_trademark_full
(
    `id`               STRING COMMENT '编号',
    `tm_name`         STRING COMMENT '品牌名称',
    `logo_url`        STRING COMMENT '品牌LOGO的图片路径',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '品牌表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_base_trademark_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

10购物车表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_cart_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_cart_info_full
(
    `id`            STRING COMMENT '编号',
    `user_id`      STRING COMMENT '用户ID',
    `sku_id`       STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `cart_price`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '放入购物车时价格',
    `sku_num`      BIGINT COMMENT '数量',
    `img_url`      BIGINT COMMENT '商品图片地址',
    `sku_name`     STRING COMMENT 'SKU名称 (冗余)',
    `is_checked`   STRING COMMENT '是否被选中',
    `create_time`  STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time` STRING COMMENT '修改时间',
    `is_ordered`   STRING COMMENT '是否已经下单',
    `order_time`   STRING COMMENT '下单时间'
) COMMENT '购物车全量表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_cart_info_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

11优惠券信息表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_coupon_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_coupon_info_full
(
    `id`                 STRING COMMENT '购物券编号',
    `coupon_name`      STRING COMMENT '购物券名称',
    `coupon_type`      STRING COMMENT '购物券类型 1 现金券 2 折扣券 3 满减券 4 满件打折券',
    `condition_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '满额数',
    `condition_num`    BIGINT COMMENT '满件数',
    `activity_id`      STRING COMMENT '活动编号',
    `benefit_amount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '减免金额',
    `benefit_discount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '折扣',
    `create_time`      STRING COMMENT '创建时间',
    `range_type`       STRING COMMENT '范围类型 1、商品(SPUID) 2、品类(三级品类id) 3、品牌',
    `limit_num`        BIGINT COMMENT '最多领用次数',
    `taken_count`      BIGINT COMMENT '已领用次数',
    `start_time`       STRING COMMENT '可以领取的开始时间',
    `end_time`         STRING COMMENT '可以领取的结束时间',
    `operate_time`     STRING COMMENT '修改时间',
    `expire_time`      STRING COMMENT '过期时间',
    `range_desc`       STRING COMMENT '范围描述'
) COMMENT '优惠券信息表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_coupon_info_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

12商品平台属性表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_sku_attr_value_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_sku_attr_value_full
(
    `id`              STRING COMMENT '编号',
    `attr_id`        STRING COMMENT '平台属性ID',
    `value_id`       STRING COMMENT '平台属性值ID',
    `sku_id`         STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `attr_name`      STRING COMMENT '平台属性名称',
    `value_name`     STRING COMMENT '平台属性值名称',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '商品平台属性表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_attr_value_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

13商品表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_sku_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_sku_info_full
(
    `id`                STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `spu_id`           STRING COMMENT 'SPU_ID',
    `price`            DECIMAL(16, 2) COMMENT '价格',
    `sku_name`         STRING COMMENT 'SKU名称',
    `sku_desc`         STRING COMMENT 'SKU规格描述',
    `weight`           DECIMAL(16, 2) COMMENT '重量',
    `tm_id`             STRING COMMENT '品牌ID',
    `category3_id`     STRING COMMENT '三级品类ID',
    `sku_default_img` STRING COMMENT '默认显示图片地址',
    `is_sale`           STRING COMMENT '是否在售',
    `create_time`      STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`     STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '商品表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_info_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

14商品销售属性值表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_sku_sale_attr_value_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_sku_sale_attr_value_full
(
    `id`                      STRING COMMENT '编号',
    `sku_id`                 STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `spu_id`                 STRING COMMENT 'SPU_ID',
    `sale_attr_value_id`   STRING COMMENT '销售属性值ID',
    `sale_attr_id`          STRING COMMENT '销售属性ID',
    `sale_attr_name`        STRING COMMENT '销售属性名称',
    `sale_attr_value_name` STRING COMMENT '销售属性值名称',
    `create_time`            STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`           STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '商品销售属性值表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_sku_sale_attr_value_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

15SPU表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_spu_info_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_spu_info_full
(
    `id`              STRING COMMENT 'SPU_ID',
    `spu_name`       STRING COMMENT 'SPU名称',
    `description`   STRING COMMENT '描述信息',
    `category3_id`  STRING COMMENT '三级品类ID',
    `tm_id`           STRING COMMENT '品牌ID',
    `create_time`    STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`   STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT 'SPU表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_spu_info_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

16营销坑位表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_promotion_pos_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_promotion_pos_full
(
    `id`                   STRING COMMENT '营销坑位ID',
    `pos_location`       STRING COMMENT '营销坑位位置',
    `pos_type`            STRING COMMENT '营销坑位类型：banner,宫格,列表,瀑布',
    `promotion_type`     STRING COMMENT '营销类型：算法、固定、搜索',
    `create_time`         STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`        STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '营销坑位表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_promotion_pos_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

17营销渠道表（全量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_promotion_refer_full;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_promotion_refer_full
(
    `id`                  STRING COMMENT '外部营销渠道ID',
    `refer_name`        STRING COMMENT '外部营销渠道名称',
    `create_time`       STRING COMMENT '创建时间',
    `operate_time`      STRING COMMENT '修改时间'
) COMMENT '营销渠道表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
    NULL DEFINED AS ''
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_promotion_refer_full/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

18购物车表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_cart_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_cart_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        user_id :STRING,
        sku_id :STRING,
        cart_price :DECIMAL(16, 2),
        sku_num :BIGINT,
        img_url :STRING,
        sku_name :STRING,
        is_checked :STRING,
        create_time :STRING,
        operate_time :STRING,
        is_ordered :STRING,
        order_time:STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '购物车增量表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_cart_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

19评论表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_comment_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_comment_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        user_id :STRING,
        nick_name :STRING,
        head_img :STRING,
        sku_id :STRING,
        spu_id :STRING,
        order_id :STRING,
        appraise :STRING,
        comment_txt :STRING,
        create_time :STRING,
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '评论表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_comment_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

20优惠券领用表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_coupon_use_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_coupon_use_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING, 
        coupon_id :STRING,
        user_id :STRING,
        order_id :STRING,
        coupon_status :STRING,
        get_time :STRING,
        using_time:STRING,
        used_time :STRING,expire_time :STRING, 
        create_time :STRING,
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '优惠券领用表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_coupon_use_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

21收藏表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_favor_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_favor_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        user_id :STRING,
        sku_id :STRING,
        spu_id :STRING,
        is_cancel :STRING,
        create_time :STRING,
        operate_time:STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,
    STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '收藏表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_favor_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

22订单明细表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_order_detail_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_detail_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        order_id :STRING,
        sku_id :STRING,
        sku_name :STRING,
        img_url :STRING,
        order_price:DECIMAL(16, 2),
        sku_num :BIGINT,
        create_time :STRING,
        source_type :STRING,
        source_id :STRING,
        split_total_amount:DECIMAL(16, 2),
        split_activity_amount :DECIMAL(16, 2),
        split_coupon_amount:DECIMAL(16, 2),
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,
    STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单明细表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

23订单明细活动关联表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_order_detail_activity_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_detail_activity_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        order_id :STRING,
        order_detail_id :STRING,
        activity_id :STRING,
        activity_rule_id :STRING,
        sku_id:STRING,
        create_time :STRING, 
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单明细活动关联表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail_activity_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

24订单明细优惠券关联表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_order_detail_coupon_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_detail_coupon_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        order_id :STRING,
        order_detail_id :STRING,
        coupon_id :STRING,
        coupon_use_id :STRING,
        sku_id:STRING,
        create_time :STRING, 
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单明细优惠券关联表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_detail_coupon_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

25订单表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_order_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        consignee :STRING,
        consignee_tel :STRING,
        total_amount :DECIMAL(16, 2),
        order_status :STRING,
        user_id:STRING,
        payment_way :STRING,
        delivery_address :STRING,
        order_comment :STRING,
        out_trade_no :STRING,
        trade_body:STRING,
        create_time :STRING,
        operate_time :STRING,
        expire_time :STRING,
        process_status :STRING,
        tracking_no:STRING,
        parent_order_id :STRING,
        img_url :STRING,
        province_id :STRING,
        activity_reduce_amount:DECIMAL(16, 2),
        coupon_reduce_amount :DECIMAL(16, 2),
        original_total_amount :DECIMAL(16, 2),
        freight_fee:DECIMAL(16, 2),
        freight_fee_reduce :DECIMAL(16, 2),
        refundable_time :DECIMAL(16, 2)> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

26退单表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_order_refund_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_refund_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        user_id :STRING,
        order_id :STRING,
        sku_id :STRING,
        refund_type :STRING,
        refund_num :BIGINT,
        refund_amount:DECIMAL(16, 2),
        refund_reason_type :STRING,
        refund_reason_txt :STRING,
        refund_status :STRING,
        create_time:STRING,
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '退单表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_refund_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

27订单状态流水表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_order_status_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_order_status_log_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        order_id :STRING,
        order_status :STRING,
        create_time :STRING,
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '订单状态流水表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_order_status_log_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

28支付表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_payment_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_payment_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        out_trade_no :STRING,
        order_id :STRING,
        user_id :STRING,
        payment_type :STRING,
        trade_no:STRING,
        total_amount :DECIMAL(16, 2),
        subject :STRING,
        payment_status :STRING,
        create_time :STRING,
        callback_time:STRING,
        callback_content :STRING,
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '支付表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_payment_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

29退款表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_refund_payment_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_refund_payment_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        out_trade_no :STRING,
        order_id :STRING,
        sku_id :STRING,
        payment_type :STRING,
        trade_no :STRING,
        total_amount:DECIMAL(16, 2),
        subject :STRING,
        refund_status :STRING,
        create_time :STRING,
        callback_time :STRING,
        callback_content:STRING,
        operate_time :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '退款表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_refund_payment_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

30用户表（增量表）

DROP TABLE IF EXISTS ods_user_info_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_user_info_inc
(
    `type` STRING COMMENT '变动类型',
    `ts`   BIGINT COMMENT '变动时间',
    `data` STRUCT<id :STRING,
        login_name :STRING,
        nick_name :STRING,
        passwd :STRING,
        name :STRING,
        phone_num :STRING,
        email:STRING,
        head_img :STRING,
        user_level :STRING,
        birthday :STRING,
        gender :STRING,
        create_time :STRING,
        operate_time:STRING,
        status :STRING> COMMENT '数据',
    `old`  MAP<STRING,STRING> COMMENT '旧值'
) COMMENT '用户表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_user_info_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

31数据装载脚本

（1）在hadoop102的/home/atguigu/bin目录下创建hdfs_to_ods_db.sh

vim hdfs_to_ods_db.sh

（2）编写如下内容

#!/bin/bash

APP=gmall

if [ -n "$2" ] ;then
   do_date=$2
else 
   do_date=`date -d '-1 day' +%F`
fi

load_data(){
    sql=""
    for i in $*; do
        #判断路径是否存在
        hadoop fs -test -e /origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date
        #路径存在方可装载数据
        if [[ $? = 0 ]]; then
            sql=$sql"load data inpath '/origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.$i partition(dt='$do_date');"
        fi
    done
    hive -e "$sql"
}

case $1 in
    "ods_activity_info_full")
        load_data "ods_activity_info_full"
    ;;
    "ods_activity_rule_full")
        load_data "ods_activity_rule_full"
    ;;
    "ods_base_category1_full")
        load_data "ods_base_category1_full"
    ;;
    "ods_base_category2_full")
        load_data "ods_base_category2_full"
    ;;
    "ods_base_category3_full")
        load_data "ods_base_category3_full"
    ;;
    "ods_base_dic_full")
        load_data "ods_base_dic_full"
    ;;
    "ods_base_province_full")
        load_data "ods_base_province_full"
    ;;
    "ods_base_region_full")
        load_data "ods_base_region_full"
    ;;
    "ods_base_trademark_full")
        load_data "ods_base_trademark_full"
    ;;
    "ods_cart_info_full")
        load_data "ods_cart_info_full"
    ;;
    "ods_coupon_info_full")
        load_data "ods_coupon_info_full"
    ;;
    "ods_sku_attr_value_full")
        load_data "ods_sku_attr_value_full"
    ;;
    "ods_sku_info_full")
        load_data "ods_sku_info_full"
    ;;
    "ods_sku_sale_attr_value_full")
        load_data "ods_sku_sale_attr_value_full"
    ;;
    "ods_spu_info_full")
        load_data "ods_spu_info_full"
    ;;
    "ods_promotion_pos_full")
        load_data "ods_promotion_pos_full"
    ;;
    "ods_promotion_refer_full")
        load_data "ods_promotion_refer_full"
    ;;

    "ods_cart_info_inc")
        load_data "ods_cart_info_inc"
    ;;
    "ods_comment_info_inc")
        load_data "ods_comment_info_inc"
    ;;
    "ods_coupon_use_inc")
        load_data "ods_coupon_use_inc"
    ;;
    "ods_favor_info_inc")
        load_data "ods_favor_info_inc"
    ;;
    "ods_order_detail_inc")
        load_data "ods_order_detail_inc"
    ;;
    "ods_order_detail_activity_inc")
        load_data "ods_order_detail_activity_inc"
    ;;
    "ods_order_detail_coupon_inc")
        load_data "ods_order_detail_coupon_inc"
    ;;
    "ods_order_info_inc")
        load_data "ods_order_info_inc"
    ;;
    "ods_order_refund_info_inc")
        load_data "ods_order_refund_info_inc"
    ;;
    "ods_order_status_log_inc")
        load_data "ods_order_status_log_inc"
    ;;
    "ods_payment_info_inc")
        load_data "ods_payment_info_inc"
    ;;
    "ods_refund_payment_inc")
        load_data "ods_refund_payment_inc"
    ;;
    "ods_user_info_inc")
        load_data "ods_user_info_inc"
    ;;
    "all")
        load_data "ods_activity_info_full" "ods_activity_rule_full" "ods_base_category1_full" "ods_base_category2_full" "ods_base_category3_full" "ods_base_dic_full" "ods_base_province_full" "ods_base_region_full" "ods_base_trademark_full" "ods_cart_info_full" "ods_coupon_info_full" "ods_sku_attr_value_full" "ods_sku_info_full" "ods_sku_sale_attr_value_full" "ods_spu_info_full" "ods_promotion_pos_full" "ods_promotion_refer_full" "ods_cart_info_inc" "ods_comment_info_inc" "ods_coupon_use_inc" "ods_favor_info_inc" "ods_order_detail_inc" "ods_order_detail_activity_inc" "ods_order_detail_coupon_inc" "ods_order_info_inc" "ods_order_refund_info_inc" "ods_order_status_log_inc" "ods_payment_info_inc" "ods_refund_payment_inc" "ods_user_info_inc"
    ;;
esac

（3）增加脚本执行权限

chmod +x hdfs_to_ods_db.sh

（4）脚本用法

hdfs_to_ods_db.sh all 2022-06-08

第二层：数据加工（DWD data warehouse detail）

功能：将数据源中的数据进行加工处理（判空、无效）
为了后续统计分析做数据准备
数据量非常大，所以分离出了DIM层将数据整合
压缩方式：snappy

事实表设计（事务型事实表）

-- DWD
    -- Data Warehouse Detail
        -- detail : 详细，明细
        -- DWD层表主要设计的目的为了统计分析做准备
            -- 表中主要保存的是行为数据
            -- 多个行为数据中如果存在共通性的内容，那么可以提炼出来形成DIM层维度表的数据
        -- 表的设计要点
            -- 表的设计要依据维度建模理论中的事实表
            -- 表设计时需要orc列式存储以及snappy压缩
            -- 命名规范：
                -- 分层标记（dwd_） + 数据域(分类) + 原子性行为名称 + 增量/全量（inc/full）
                    -- 绝大多数的行为数据都是增量数据采集
                    -- 特殊情况例外，可以采用全量方式实现。
                -- dwd_user_login_success_inc

-- 事实表
    -- 维度引用 + 度量值（行为产生时可以用于统计分析的数值：金额，数量，个数）
    -- 事实表会根据场景分为3大类：
        -- 1. 事务型事实表
            -- 行为是原子性
                -- 用户登录（非原子）
                    -- 用户登录成功（原子）
                    -- 用户登录失败（原子）
            -- 粒度：描述一行数据的详细程度
                -- 描述的越详细（维度越多），粒度越细
                -- 描述的越简单（维度越多），粒度越粗
            -- 设计步骤：
                -- 1. 选择业务过程 ：确定表
                -- 2. 声明粒度：确定行
                -- 3. 确认维度：确定列
                -- 4. 确认事实：确定度量值
        -- 2. 周期快照事实表
        -- 3. 累积快照事实表

-- 交易域加购事务事实表
    -- 交易域 : trade
    -- 加购 : 行为
        -- 将商品加入到购物车中的行为
            -- 购物车中没有这个商品，往购物车中增加商品
            -- 购物车中有这个商品，继续往购物车中增加该商品
    -- 事务事实表
        -- 原子性
            -- 时间（行为时间） + 用户 + 商品 + 数量
        -- 表的字段结构：必要的维度属性 + 度量值 + 可选的维度属性
    -- 建表语句
        -- 分区策略：哪一天的行为数据存放到哪一天分区

事务的原子性

登录成功（OK）登录失败（OK）
下单成功（OK）下单失败（非正常业务行为，不需要再创建一张表）
支付成功（OK）支付失败（OK）

事实表设计（周期型快照事实表）

全量

-- 事务性事实表局限性
-- 事实表只针对于当前行为进行的统计分析时，性能可以得到保障。
-- 当前行为事实表和其他行为数据进行关联时，数据量会几何爆炸性增长，性能会急剧下降。
-- 存量性统计指标使用事务性事实表效率太低，所以一般会采用其他事实表的设计方式
    -- 2. 周期型快照事实表

-- 交易域购物车周期快照事实表
    -- 交易域
    -- 购物车 ： cart_info
    -- 周期快照事实表

从当前表中取数据后再放回去需考虑去重问题，增加retry的容错性

事实表设计（累积型快照事实表）

-- 多行为统计指标使用事务性事实表效率太低，所以一般会采用其他事实表的设计方式
-- 3. 累积型快照事实表
    -- 使用一张表保存多个行为的状态数据

-- 交易域交易流程累积快照事实表
    -- 交易域
    -- 交易流程 : 以订单为基础的交易流程
    -- 累积快照事实表

分区策略

-- 事务性事实表：哪一天的行为数据存放到哪一天的分区
-- 周期性事实表：每一天存储一份数据
-- 累积快照事实表：从业务流程中获取最后一个业务行为时间作为分区字段
    -- 下单时间 (X)
    -- 支付时间 (X)
    -- 收货时间 (OK)

第三层：数据统计（DWS data warehouse summary 提高性能的关键层）

功能：将加工后的数据进行统计
数据量非常大
压缩方式：snappy

在这里插入图片描述

第四层：数据分析（ADS application data service）

功能：将统计结果进行分析，为用户提供经营决策
压缩方式：gzip
数据格式：tsv

优化

Spark：

reduceByKey（函数内部combine减少落盘数据量）和groupByKey
cache、persist和checkpoint
DWS

第五层：共通层（DIM dimension）

功能：将共同的数据放在共通的表中，可在多个统计需求中使用
dimension：维度，分析数据的角度
该层不需要一开始就设计，可以等DWD层设计的差不多了，或是写着写着发现DWD中有好多表都用到了共通的字段，有大量冗余数据，那么就可以将这部分共通的数据提取成一个表

设计要点

（1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。
（2）DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。
（3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。
绝大多数的维度表都是全量表

维度表设计

确定维度表：确定维度的表是否该创建
- 原则上来讲，每一个分析数据的角度（维度）都应该创建一张表
  - 案例：统计各个省份，各个品牌的订单总销量
    – 订单属于事实（行为）表，省份和品牌就是维度表
  - 案例：统计各个性别不同年龄段的订单总销量
    – 订单属于事实（行为）表, 性别和年龄就是维度表
- 如果多个维度存在关联，那么一般就会只创建一张表，表中包含了多个关联的维度
- 如果分析数据的角度应用场景少，而且数据量小，不需要创建专门的维度表
  - 案例：支付方式（微信支付，支付宝支付）
确定主维表和相关维表(用于分析维度表的列)
- 确定表中的列
  - 案例：省份维度表
    – 列：名称
  - 数据仓库的数据都来自于MySQL业务数据，
    – 维度表的列的声明可以参考业务数据库表的字段
  - MySQL业务数据库中具有唯一性字段的那个业务表称之为主维表
    – 其他的表称之为相关维表。
确定表中的列
- 尽可能丰富（多）
- 编码和文字共存
- 沉淀通用属性：tel, xxx
  – 计算或转换

-- 商品维度表 ：dim_sku_full
    -- 确定维度表
    -- 主维表和相关维表
        -- 主维表和相关维表都是MySQL业务表
            -- 主要用于分析列的表称之主维表（主键）
                -- sku_info
            -- 其他用于分析列的表称之相关维表
                -- sku_attr_value
                -- sku_sale_attr_value
    -- 确定表的列
    -- 建表语句

其中日期维度表不需要从MySQL中导，而是从文件中另行导入，也不需要每天导入，每年导入一次即可

拉链表设计

-- 数据装载
    -- load
    -- save
    -- 增量表得数据操作一般都会写2个
        -- 首日数据装载
        -- 每日数据装载
-- 首日数据装载
    -- 同步方式：maxwell - 全量 - bootstrap - select * from user_info
        -- MySQL不保存行为数据，也就意味着不保存历史行为数据
    -- 拉链表会在当前表得字段得基础上，额外添加两个字段（start, end），用于标记状态得有效范围
        -- start : 无法判断开始范围
        -- end   : 无法判断
        -- 折中地考虑
            -- 从当天开始，结束时间取时间极大值（避免数据频繁修改）
        -- 分区策略
            -- 绝大多数得维度表得分区策略都是以天为单位
                -- 分区不能采用开始日期作为分区字段
                    -- 无法判断数据是否为历史状态还是最新状态
                    -- 好得方式是使用结束时间为分区字段