無論你是否專門從事大數(shù)據(jù)開發(fā)，作為一個開發(fā)人員,，應該都聽說過數(shù)據(jù)倉庫的概念,，那你知道為什么會出現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫？數(shù)據(jù)倉庫究竟是干嘛的嗎,？有什么價值和意義呢,？那么本文就帶到入門，揭開數(shù)據(jù)倉庫的面紗,。

數(shù)據(jù)倉庫的由來

數(shù)據(jù)倉庫為何而來,，主要解決什么問題的？

先下結(jié)論：為了分析數(shù)據(jù)而來,，分析結(jié)果為企業(yè)決策提供支撐,。舉個簡單的例子，比如你們公司要要判斷明年是否要進入生產(chǎn)口罩,，那么就需要數(shù)據(jù)支撐,，比如口罩市場的需求、飽和率,、利潤等等,，然后借由分析結(jié)果，去做判斷決策,，而不是拍腦袋,，不然大概率就是虧本的。

下面再以一個中國人壽保險公司發(fā)展為例,，詳細闡述數(shù)據(jù)倉庫為何而來,？

（1）OLTP系統(tǒng)處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

中國人壽保險（集團）公司下轄多條業(yè)務(wù)線，包括：人壽險,、財險,、車險，養(yǎng)老險等,。各業(yè)務(wù)線的業(yè)務(wù)正常運營需要記錄維護包括客戶,、保單、收付費,、核保,、理賠等信息,。這么多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在哪里呢？

這些通用的業(yè)務(wù)行為一般是發(fā)在聯(lián)機事務(wù)處理系統(tǒng)（OLTP）, 其主要任務(wù)是執(zhí)行聯(lián)機事務(wù)處理,，前臺接收的用戶數(shù)據(jù)可以立即傳送到后臺進行處理,，并在很短的時間內(nèi)給出處理結(jié)果。

通常來說,，這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終都是落在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的,，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）是OLTP典型應用，比如：Oracle,、MySQL,、SQL Server等

這只是最基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)，但是隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷發(fā)展,，衍生出了更多的數(shù)據(jù)分析型需求,，用OLTP可行嗎？

（2）分析型決策需求衍生

隨著集團業(yè)務(wù)的持續(xù)運營,，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將會越來越多,。由此也產(chǎn)生出許多運營相關(guān)的需求問題：

• 能夠確定哪些險種正在惡化或已成為不良險種？

• 能夠用有效的方式制定新增和續(xù)保的政策嗎,？

• 理賠過程有欺詐的可能嗎,？

• 現(xiàn)在得到的報表是否只是某條業(yè)務(wù)線的？集團整體層面數(shù)據(jù)如何,？

......

為了能夠正確認識這些問題,，制定相關(guān)的解決措施，瞎拍桌子是肯定不行的,。最穩(wěn)妥辦法就是：基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)分析,，基于分析的結(jié)果給決策提供支撐。也就是所謂的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的制定,。

OLTP環(huán)境開展分析可行嗎,？

可以，但是沒必要,。OLTP系統(tǒng)的核心是面向業(yè)務(wù),，支持業(yè)務(wù)，支持事務(wù),。所有的業(yè)務(wù)操作可以分為讀,、寫兩種操作，一般來說讀的壓力明顯大于寫的壓力,。如果在OLTP環(huán)境直接開展各種分析,，有以下問題需要考慮：

• 數(shù)據(jù)分析也是對數(shù)據(jù)進行讀取操作，會讓讀取壓力倍增,；

• OLTP僅存儲數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù),；

• 數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)不同表中,，字段類型屬性不統(tǒng)一；

（3）數(shù)據(jù)倉庫面世

當分析所涉及數(shù)據(jù)規(guī)模較小的時候,，在業(yè)務(wù)低峰期時可以在OLTP系統(tǒng)上開展直接分析,。但為了更好的進行各種規(guī)模的數(shù)據(jù)分析，同時也不影響OLTP系統(tǒng)運行,，此時需要構(gòu)建一個集成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺,。該平臺的目的很簡單：面向分析，支持分析,，并且和OLTP系統(tǒng)解耦合,?；谶@種需求,，數(shù)據(jù)倉庫的雛形開始在企業(yè)中出現(xiàn)了。

數(shù)據(jù)倉庫是一個用于存儲,、分析,、報告的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境,。我們把這種面向分析,、支持分析的系統(tǒng)稱之為OLAP（聯(lián)機分析處理）系統(tǒng)。當然,，數(shù)據(jù)倉庫是OLAP系統(tǒng)的一種實現(xiàn),。

• 中國人壽保險公司就可以基于分析決策需求，構(gòu)建數(shù)倉平臺,。

數(shù)據(jù)倉庫介紹

數(shù)據(jù)倉庫（英語：Data Warehouse,，簡稱數(shù)倉、DW）,是一個用于存儲,、分析,、報告的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，主要目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境,，分析結(jié)果為企業(yè)提供決策支持（Decision Support）,。

• 數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來源于不同外部系統(tǒng),；

• 同時數(shù)據(jù)倉庫自身也不需要“消費”任何的數(shù)據(jù),，其結(jié)果開放給各個外部應用使用；

• 這也是為什么叫“倉庫”,，而不叫“工廠”的原因,。

數(shù)倉四大特征

那么數(shù)據(jù)倉庫都有什么特點呢？

面向主題性（Subject-Oriented）

• 主題是一個抽象的概念,，是較高層次上企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合,、歸類并進行分析利用的抽象,。在邏輯意義上，它是對應企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對象,。

• 傳統(tǒng)OLTP系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的劃分并不適用于決策分析,。而基于主題組織的數(shù)據(jù)則不同，它們被劃分為各自獨立的領(lǐng)域,，每個領(lǐng)域有各自的邏輯內(nèi)涵但互不交叉,，在抽象層次上對數(shù)據(jù)進行完整、一致和準確的描述,。

集成性

主題相關(guān)的數(shù)據(jù)通常會分布在多個操作型系統(tǒng)中,，彼此分散、獨立,、異構(gòu),。

• 因此在數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之前，必然要經(jīng)過統(tǒng)一與綜合,，對數(shù)據(jù)進行抽取,、清理、轉(zhuǎn)換和匯總,，這一步是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中最關(guān)鍵,、最復雜的一步，所要完成的工作有：

• 要統(tǒng)一源數(shù)據(jù)中所有矛盾之處,。如字段的同名異義,、異名同義、單位不統(tǒng)一,、字長不一致等等,。

下圖說明了保險公司綜合數(shù)據(jù)的簡單處理過程,，其中數(shù)據(jù)倉庫中與“承?！敝黝}有關(guān)的數(shù)據(jù)來自于多個不同的操作型系統(tǒng)。

非易失性,、非異變性

• 數(shù)據(jù)倉庫是分析數(shù)據(jù)的平臺,，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺。我們是通過數(shù)倉去分析數(shù)據(jù)中的規(guī)律,，而不是去創(chuàng)造修改其中的規(guī)律,。因此數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫后，它便穩(wěn)定且不會改變。

• 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)反映的是一段相當長的時間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容,，數(shù)據(jù)倉庫的用戶對數(shù)據(jù)的操作大多是數(shù)據(jù)查詢或比較復雜的挖掘,，一旦數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下被較長時間保留,。

• 數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作,，但修改和刪除操作很少。

時變性

• 數(shù)據(jù)倉庫包含各種粒度的歷史數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)可能與某個特定日期,、星期、月份,、季度或者年份有關(guān),。

• 當業(yè)務(wù)變化后會失去時效性。因此數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)需要隨著時間更新,，以適應決策的需要,。

• 從這個角度講，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個項目,，更是一個過程 ,。

數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)

通常情況下,，為了把一個復雜的工作拆成了多個簡單的工作,，一般將數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)分為三層，即數(shù)據(jù)操作層,、數(shù)據(jù)倉庫層和應用數(shù)據(jù)層（數(shù)據(jù)集市層）,。

ODS（Operation Data Store 數(shù)據(jù)準備區(qū)）

數(shù)據(jù)倉庫源頭系統(tǒng)的數(shù)據(jù)表通常會原封不動的存儲一份，這稱為ODS層,，也稱為準備區(qū),。它們是后續(xù)數(shù)據(jù)倉庫層加工數(shù)據(jù)的來源。ODS層數(shù)據(jù)的主要來源是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫,、埋點日志,、其他數(shù)據(jù)源。

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫：可使用DataX,、Sqoop等工具來抽取,，每天定時抽取一次；在實時應用中,，可用Canal監(jiān)聽MySQL的 Binlog,，實時接入變更的數(shù)據(jù)。

• 埋點日志：線上系統(tǒng)會打入各種日志,，這些日志一般以文件的形式保存,，可以用 Flume 定時抽取。

• 其他數(shù)據(jù)源：從第三方購買的數(shù)據(jù),、或是網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取的數(shù)據(jù),。

DW（Data Warehouse 數(shù)據(jù)倉庫層）

該層包含DWD,、DWS、DIM層,，由ODS層數(shù)據(jù)加工而成,，主要是完成數(shù)據(jù)加工與整合，建立一致性的維度,，構(gòu)建可復用的面向分析和統(tǒng)計的明細事實表,，以及匯總公共粒度的指標。

• DWD（Data Warehouse Detail 細節(jié)數(shù)據(jù)層）,，是業(yè)務(wù)層與數(shù)據(jù)倉庫的隔離層,。以業(yè)務(wù)過程作為建模驅(qū)動，基于每個具體的業(yè)務(wù)過程特點,，構(gòu)建細粒度的明細層事實表,。可以結(jié)合企業(yè)的數(shù)據(jù)使用特點,，將明細事實表的某些重要維度屬性字段做適當冗余,，也即寬表化處理。

• DWS（Data Warehouse Service 服務(wù)數(shù)據(jù)層）,，基于DWD的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),，整合匯總成分析某一個主題域的服務(wù)數(shù)據(jù)。以分析的主題為建模驅(qū)動,，基于上層的應用和產(chǎn)品的指標需求,，構(gòu)建公共粒度的匯總指標事實表。

• DIM（公共維度層 ）,，基于維度建模理念思想,，建立一致性維度。

• TMP層 ：臨時層,，存放計算過程中臨時產(chǎn)生的數(shù)據(jù),。

ADS（Application Data Store 應用數(shù)據(jù)層）

該層是基于DW層的數(shù)據(jù)，整合匯總成主題域的服務(wù)數(shù)據(jù),，用于提供后續(xù)的業(yè)務(wù)查詢等,。

數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)語言

數(shù)倉作為面向分析的數(shù)據(jù)平臺，其主職工作就是對存儲在其中的數(shù)據(jù)開展分析,，那么如何讀取數(shù)據(jù)分析呢,？

理論上來說，任何一款編程語言只要具備讀寫數(shù)據(jù),、處理數(shù)據(jù)的能力,，都可以用于數(shù)倉的開發(fā)。比如大家耳熟能詳?shù)腃、java,、Python等,。但是這些編程一員的學習成本和開發(fā)效率都不是十分友好，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,，SQL語言功能很強,，十分簡潔，用戶也容易學習和使用,，是主流的語言,。比如比較常用的數(shù)據(jù)倉庫工具Hive就是支持SQL的語法。

總結(jié)

本文通過例子講清楚了數(shù)據(jù)倉庫的來源,，以及在企業(yè)應用中的必要性,，主要是為了構(gòu)建一個面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)果可以為企業(yè)提供決策支持,，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的目的,。實際上數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)遠比上面提到的復雜，需要花費很大的成本,，因此需要考慮清楚,。

本文來自博客園，作者JAVA旭陽