寒刃尽断处，吾心作剑霜作锋🏂

（3）隔离原始数据：分层后可以使原始数据和统计数据解耦开来。一方面是可以把原始数据中的非法数据剔除掉，方便后续人员的使用；另一方面是方便进行权限管理，特定的人只能看到特定层的数据，接触不到用户的敏感信息。

关系建模与维度建模

数据处理方式可以分为两大类：

联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）

 业务系统，小量数据的随机增删改查
 面向用户，JavaEE项目
 数据只保留最新状态

联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）

 数仓，分析型系统，大批量数据的分析汇总
 内部分析师，为决策提供支持
 保留的数据是随时间变化的历史状态

关系建模

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严格遵循第三范式，表数量多，虽然数据冗余程度低，但是在大规模数据跨表分析查询中会进行多次join，效率较低。

维度建模

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中间有一张中心表（事实表），四周是关联表（维度表）。可能存在数据冗余，但是能较方便得到数据。

`三种模型：`

维度建模又分为三种模型：星型模型、雪花模型、星座模型

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`事实表`

事实表中的每一行数据代表一个业务事件。比如再下单事实表中，一行数据就是一个订单

事实表内容包含两部分，一部分是与维度表相连的外键，一部分是业务事件的度量值（比如在下单事实表中这个度量值就是下单的数量、金额等）。

特点：

内容相对的窄：列数较少。因为事实表中只有两类字段，一类是与维度表相连的外键，一类是度量值。
数据量非常的大。因为事实表对应的是业务事件，业务事件每天有很多。
经常发生变化，每天会新增很多。

`维度表`

对事实表中的描述信息，一张维度表对应现实世界中的一个对象或者概念。比如时间、客户、产品、地域…

特点：

维度表的范围很宽（具有多个属性、列比较多）因为他把所有与这个维度相关的属性都放在了一张表中。
和事实表相比，行数相对较少：通常<10万条
内容相对固定

请添加图片描述

为什么要这样设计维度表，或者说是维度建模的意义，为什么要这样组织数据？

我们要知道数据分析一般做的就是汇总，那么汇总就单单得到一个汇总值就可以了吗？比如统计下单数量的时候，我们就只希望得到一个下单数量就完了吗？其实不是这样的，我们通常是带着某一维度去汇总的。比如统计下单数量的时候，我们通常是某一省份的下单数量，或者是某一时间的下单数量，这里的省份，时间就是维度。

和维度模型联系起来：当我们统计汇总的时候，那个值是什么？或者说我们统计的是谁？其实我们统计的就是业务事件当中的那个度量值。那么我们的统计一般都是一个维度，一个度量值。

比如：我要统计一个省份的下单数量，我只需要将事实表和省份表（维度表）进行关联，然后group by 省份，select 省份，然后进行聚合函数操作得出每个省份的下单数量。下一步就可以进行前端展示，例如省份下单热点图。

我也可以从其他角度（维度）统计下单数量，比如时间，下单用户的性别，下单用户的年龄…那么这就是维度建模的意义所在。

事实表的分类

`事务型事实表`

以每个事务或者事件为单位，作为事务型事实表中的一行数据。比如一笔下单记录，一个退货记录。

事务型事实表中，一旦事务被提交，事实表数据被插入，数据就不再进行更改，他的更新方式为增量更新。

`周期型快照事实表`

周期型快照事实表中不会保留所有数据，只保留固定时间间隔的数据，也就是不关心数据变化的过程，只关心数据变化的结果。比如每天的账户余额。

`累积型快照事实表`

累计快照事实表用于跟踪业务事实的变化。在这种事实表中，我的一行数据一次性写不完，其中有几个字段的值暂时还没有获取到，当这几个字段的值获取到后我再把这个值填到那一行数据里面去（更新动作）。也就是说我的这一行数据不是一次性写完的，而是累积写完的，所以就叫累积型快照事实表。

因为hive是不支持update语法的，那么这种表是如何修改的？把这条数据所在分区的所有数据都查出来，看哪些数据需要修改，然后在select过程中把这些数据进行修改，修改完之后再insert overwrite回去。这样就更新成功了原有数据。

`事实表的选择：`

增量表用事务型事实表去做。

对某一个度量值我们只关心最终的结果，而不关心变化的过程，用周期型快照事实表。

对应的事实是一个周期性变化的事实，用累积型快照事实表。

数据仓库建模

ODS层

---- Operation Data Store 原始数据层，存放原始数据

数据保持原貌，不做任何处理。

需要建哪些表是根据导过来的数据建的。

创建分区表，防止后续的全表扫描。

分区表的好处：将整张表的数据放到不同的物理路径下，后面查数据的时候，以分区字段作为过滤条件的话，查询效率是很高的。

数仓为啥要建分区表？因为数仓属于离线计算，那离线是怎么计算呢？比如，我今天计算昨天的数据，明天就计算今天的数据。也就是数据是一天一天的计算的，那么我们直接按天分区，去取那一天的数据就可以了，这样效率就很高了

数据采用压缩，减少磁盘存储空间，每一层都要采用压缩。（本项目采用lzo压缩）。

DWD层

---- Data Warehouse Detail 明细数据层（维度建模只在这一层）

进行维度建模一般指的是业务系统当中的表，而日志数据处理比较简单，因为日志数据是json格式的字符串，我们只需要将json解析成表就可以了。

维度建模一般有四步：选择业务过程 -> 声明粒度 -> 确认维度 -> 确认事实

1 . 选择业务过程

在业务系统中，一条业务线对应一张事实表

选择业务过程之后我们能确定下来的是数仓当中有多少张事实表。

选择业务过程，其实就是在确定数仓中有哪些事实表

2 . 声明粒度

数据粒度就是数仓中的表，保存的数的细化程度或综合程度的级别。我们一般说粗粒度，细粒度。粗粒度的数据就是综合（汇总）程度比较高的数据；原始数据（明细数据）就是细粒度的数据。实际上粒度就是描述数据的聚合程度的。

声明粒度，声明的是事实表的粒度，有一个原则是：应该尽可能选择最小粒度。这个粒度意味着你事实表中的一行数据表示什么，粒度越小，能满足的需求就越多。比如你需求统计出来的粒度比事实表中的粒度都小，也就是说，你要从一个粗粒度的数据统计成细粒度的指标，这不可能实现，为什么呢？因为你粗粒度已经是一个聚合值了，那你还能找到他的详细值吗？这显然不可能。如果说有一份最细粒度的数据，你想给他聚合成任意粒度的数据都可以，因为你这个数据是最细粒度的。因此声明粒度的时候尽可能的选择最小粒度。

3 . 确定维度

确定每一张事实表和哪些维度表是有关联的。

这一步完成后就能够确定事实表中的外键有哪些。

4 . 确定事实

这里的“事实”，指的是事实表中的度量值，也就是确定事实表中的度量值，因为每个事实表中的度量值是不一样的。

`维度建模举例：`

1 . 选择业务过程

在电商中我们选取的业务过程有：下单、支付、加入购物车、评论、退款、收藏、领取优惠券

在这里插入图片描述

2 . 声明粒度

根据我们的理论，声明粒度的时候我们应该尽可能的声明一个最细的粒度，以此来满足后续各种各样的需求。拿下单业务来说，和下单相关的表有订单表和订单明细表。根据理论我们就应该选订单明细表作为我们声明的粒度。但是我们这个表有点特殊，我们当时选择最细粒度的原因是为了满足后续任意的需求，如果声明较粗的粒度，有一部分需求是满足不了的。

声明最细粒度有没有缺点呢？粒度越细，说明数据量越大，明细数据肯定比汇总数据多。当我要做需求计算的时候，都要从原始数据查，那么计算量比较大，计算的代价就比较高

所以在实际的开发中，不会完全的遵循理论（不等于不遵循理论），要有适当的变通。比如再插入一张较粗粒度的表（不能只有一张较粗粒度的表），适当的进行宽表化处理，那么订单业务就有两张表，一张是最细粒度的订单明细表，一张是较粗粒度的订单信息表。这样的话，后面再做需求的时候就可以从较粗粒度的订单信息表中查，因为他数据量少，计算速度也就快，如果说是这个粗粒度的表满足不了这个需求，那我就从细粒度的订单明细表查。这样设计的话就能在一定程度上提高查询的性能。

在这里插入图片描述

3 . 确定维度

确定每一张事实表跟哪些维度相关，一般是先把所有的维度列出来。那维度怎么确定呢？维度会作为后续观察数据的角度，你肯定知道后续要从哪些角度观察数据。比如：后面我要统计每个省份的销售额，那么省份就是一个维度。
列出维度：
在这里插入图片描述 确定维度：

4 . 确定事实

确定事实表当中的度量字段，一个事实表当中的度量值可以有多个。

在这里插入图片描述上图中的那个表专业名词叫做业务总线矩阵

通过上面的四步，我们已经确定了维度模型中所有的事实表，有哪些外键和度量值。

5 . 确定维度表

接下来我们怎么确定维度表呢？我们现在只知道有哪些维度，这些维度表中有哪些字段我们应该怎么确定？其实就是把跟这个维度相关的表汇总到一张大宽表里面（这个过程叫做维度退化），这个大宽表就作为我们的维度表。而这个大宽表里面会有所有和这个主题相关的度量值（事实）的统计值。
与各个维度表相关的表如下：

在这里插入图片描述

`至此，数仓的维度建模已经完毕，后续几层已经和维度建模没有关系了`

数仓当中有了维度模型后，就可以应对各种各样的需求，因为维度模型当中主体是事实表，而事实表是最细粒度的数据，有了最细粒度的数据后，什么样聚合程度的需求都可以从DWD层实现，那么建立后面几层的目的是什么？其实是为了优化数仓的结构，虽然我们DWD层的维度模型能够应对所有的需求，但是如果所有的需求都从DWD层查数据，查是能查出来，但是性能比较差。因为DWD层存的都是明细数据，也就是细粒度的数据，数据量大，查的话计算量比较大还有就是可能出现重复计算的问题，因此会导致他的性能降低。