什么是数据模型 为什么需要数据模型 如何建设数据模型 最后,我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例,帮助大家来了解整个数据建模的过程。
2、为什么需要数据模型:数据模型不是必需的,建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术,除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 本文将详细介绍数据仓库维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,以及独立数据集市。 维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。 它本身属于一种关系建模方法,但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念:
前文讲了数据架构、数据建模、主题域、概念模型和逻辑模型,到底数据仓库(含数据中台和大数据平台)中应该如何建模呢?
英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库得建模方法同样也有很多种,每一种建模方法其实代表了哲学上的一个观点,代表了一种归 纳,概括世界的一种方法。目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多,这里主要介绍范式建模法,维度建模法,实体建模法等几种方法,每种方法其实从本质 上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题,不管从技术层面还是业务层面,其实代表的是哲学上的一种世界观。我们下面给大家详细介绍一下这些建模方法。
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展,其中Inmon主张自上而下的架构,不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中,用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层,或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反,Kimball架构是一种自下而上的架构,它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库,通过使用一致的维度,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。
数据仓库主要有四种架构,Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构,基本上都会使用到维度建模。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法,也是一种广泛应用的数仓建模方式,它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现,事实周围有上下文包围着,这种上下文被直观地分成独立的逻辑块,称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别,实体-关系建模是面向应用,遵循第三范式,以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析,为了提高查询性能可以增加数据冗余,反规范化的设计技术。
数据仓库(数仓)与大数据区别,数据仓库(数仓)与数据库的区别,大数据与传统数据库的区别等等,这篇文章带你了解。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
在建设数据仓库之前,数据散落在企业各部门应用的数据存储中,它们之间有着复杂的业务连接关系,从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网:结构上错综复杂,却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便,且灵活多变;但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在:①数据来源多样化,管理决策数据过于分散;②数据缺乏标准,难以整合;③数据口径不统一,可信度低;④缺乏数据管控体系,数据质量难以保证。如下图:
基于维度建模的KimBall架构,将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用,如下图。
大数据平台当中的数据仓库,往往需要通过建模来更好地对数据进行存储和管理,这其中涉及到性能、成本、效率、质量等多方面的综合考量,对于工程师来说,也需要细细规划。今天的大数据开发分享,我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。
互联网行业,除了数据量大之外,业务时效性要求也很高,甚至很多是要求实时的。另外,互联网行业的业务变化非常快,不可能像传统行业一样,可以使用自顶向下的方法建立数据仓库,一劳永逸,它要求新的业务很快能融入数据仓库中来,老的下线的业务,能很方便的从现有的数据仓库中下线。
长期从事数据仓库的你,是否还记得数据库设计中的三大范式?在设计数据仓库的表时,是否考虑过规范化和反规范化之间的区别?是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么?
1.简单报表阶段:这个阶段,系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表,以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
数据仓库的分层设计是为了实现数据仓库的高性能、低成本、高效率、高质量使用。而且分层设计后会带来如下好处:
为什么要数据仓库建模呢? 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。 数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话:“烂程序员关心的是代码,好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”,最能够说明数据模型
数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容:
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现。在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如Hadoop Hive,Spark SQL的兴起,开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模,而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法,谁让这些开源工具没
在DT时代,互联网,智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以同样令人印象深刻的速度增长。这个时代的挑战似乎是如何对所有这些数据进行分类,组织和存储。
数仓的必读书,其实已经推荐过好几次了,但是最近依旧有很多朋友在群里问数据仓库入门看什么书,索性接着视频号的讲稿,给大家再分享一次。
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中,许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知,大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低,但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言,建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题,并对此做出回应。
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义,会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。 个人理解,数据仓库不单单是一个概念,其实算是对数据管理和使用的一种方法论,它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据,以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
校招面试的时候面的是java后台,收到的职位offer是大数据相关的东西,虽然啥也不会,不过想到这也是一个比较火的领域,就毅然决然的接受了这个offer。
随着58业务体系的不断建设与发展,数据分析与应用需求越来越丰富,给数据仓库的建设工作带来了很大的挑战。
《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作, 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威,他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善,导致的各种问题,就我个人经验来说,主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面,本文会详细介绍一下,如何从跨功能需求的角度,构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
0x00 前言 翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容,重新修正整理成一个系列,此为第一篇《数据模型》。 数据仓库包含的内容很多,比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容: 以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系 调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统 各种数据建模方法,如维度建模 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大,在数据仓库体系中,数据模型的核心地位是不可替代的。因此,本篇会对经典的数据模型做一个大致的介绍,下一篇会专门分享一下数据模型中的
Data Vault 2.0 不仅是建模技术,也提供了一整套数据仓库项目的方法论。它能提供一套非常可行的方案来满足数据仓库项目中对于历史轨迹和审核两个方面的需求。
我们在谈数仓之前,为了让大家有直观的认识,先来谈数仓架构,“架构”是什么?这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话:在软件行业,一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建(构建是指软件的设计与实现),构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中,许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知,大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低,但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言,建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题,并对此做出回应。
BI又叫商业智能,简单点说就是从本质上改变企业做决策拍脑袋的情况。BI的定义分为广义和狭义两种。
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
预计到2025年,全球数据量将增长至180ZB,企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在,并且其功能不断扩展,可以帮助应对这两个挑战。然而,根据独立市场研究公司VansonBourne的研究,无论技术成熟度如何,而且数据仓库通常由专家开发,失败项目的比例仍然高居不下。
本文开始先简单理解两种建模的核心思想,然后根据一个具体的例子,分别使用这两种建模方式进行建模,大家便会一目了然!
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知,理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客,汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库,至今有一年半的时间,中间换了次工作,也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实,很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然,个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少,大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
四步过程维度建模由Kimball提出,可以做为业务梳理、数据梳理后进行多维数据模型设计的指导流程,但是不能作为数据仓库系统建设的指导流程。本文就相关流程及核心问题进行解读。
数据仓库,简称数仓,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术,数仓的作用,数仓的特点等。
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化,所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流逝发生缓慢的变化,与数据增长较为快速的事实表相比,维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。
维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式,它可以保留数据历史变化的过程,这里分享一下拉链表具体的开发过程。
原创推文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/LiCZz1GHhH4CsBIl5VdZjA ,附完整版【数据仓库指北】原创PDF获取。
如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来-据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。 随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下,还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理,但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢,大屏展现出现数据延迟等等现象。
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