谈数据仓库数据架构规划和设计
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
(完整版)数据架构规划
数据架构规划一．当前架构结合研发二部数据量最大的校讯通产品来描述，其他的产品在性能上出现瓶颈，可以向校讯通靠拢。
数据库整体架构：目前校讯通产品根据用户量的多少以及数据库服务资源的繁忙程度，横向采用了历史库+当前库的分库架构或者单一的当前库架构，其中历史库只作为web平台读数据库，纵向结合了applications的memcache+Sybase ASE12.5传统永久磁盘化数据库架构。
数据模型架构：原则上采用了一事一地的数据模型（3NF范式），为了性能考虑，一些大数据量表适当的引用了数据冗余，根据业务再结合采用了当前表+历史表的数据模型。
以下就用图表来进行当前数据架构的说明：横向分库数据库架构图：纵向app layer+memcache layler+disk db layer图：其中web层指的是客户端浏览器层，逻辑上：app层指的是应用服务层，mc 层指的是memcache的客户端层，ms层指的是memcache的服务层，db层指的是目前永久磁盘化的数据库层，当然在物理机器上可能app层跟mc层，ms层是重叠的部署在相同服务器上。
数据模型架构图：其中以上数据模型中除了少数几张表外其他的都有历史表存在，当然有很多表是没在这个模型图中的，这部分是核心数据模型。
这部分模型对象中也包括了一些冗余性的设计，比如用户中有真实姓名，特别是不在这个模型内，由模型核心表产生的一些统计报表，为了查询的性能冗余了合理一些学校名称，地区名称等方面的设计。
二．劣势现象1.流水表性能瓶颈当前架构的性能瓶颈集中在流水表的访问上，最大流水表的记录量达到了超5亿级别，这是由于目前外网在用的sybase数据库系统版本，没有采取很好的关于分区的技术。
曾经有过把流水表进行物理水平分割，把不同月份的数据分割放在不同的物理表上的模型改造设想，碍于产生的应用程序修改工作量大，老旧数据迁移的麻烦，再加上进行了从单库架构改造到分库架构后，数据库性能瓶颈就不是特别突出。
数据仓库构建与管理
数据仓库构建与管理随着现代信息技术的快速发展和应用，数据的产生量和存储量越来越大，同时人们对数据分析和处理的需求也越来越迫切。
数据仓库作为一种专用于数据管理、分析和挖掘的存储系统，已成为现代企业信息化管理的重要手段。
数据仓库的构建与管理关系到企业信息化建设的全局思路和目标实现，下面我将结合自己的实践经验，从数据仓库的构建、架构设计、数据集成与清洗、数据挖掘与分析以及数据仓库管理等方面，详细介绍数据仓库的构建与管理。
一、数据仓库的构建数据仓库的构建是一个非常复杂的过程，直接关系到数据仓库后续的使用效果和管理效率。
数据仓库的构建可以分为以下几个步骤：1.需求分析：在数据仓库的构建之前，首先需要进行需求分析，分析企业的业务和信息化建设目标，明确数据仓库的建设目标和应用场景。
明确数据仓库的专业术语、数据模型、数据源、操作维度、查询场景等。
2.数据源的选择和清洗：数据仓库的建设离不开数据源，数据源的选择和清洗关系到数据质量和数据集成效果。
在数据源的选择上，需要根据实际情况和需求，选择合适的数据源。
在数据源的清洗上，要对数据进行抽取、转化和加载等处理，剔除重复、缺失、错误或者不规范的数据。
3.数据建模：数据仓库的成功架构是基于良好的数据模型。
数据建模设计相当于建立数据仓库的蓝图，其目的是为了定义数据仓库的架构、操作维度和操作层次，以实现数据的快速查询和详细分析。
在数据建模上，需要考虑的元素包括：数据仓库设计模型、ETL（抽取、转化和加载）过程、操作数据模型、接口数据模型、物理存储模式和用户组件模型。
4.集成和测试：在数据仓库构建之后，需要运用各种工具对系统进行集成、测试和优化，保证系统的稳定性和数据仓库的使用效果。
集成和测试过程中，需要注意的事项包括：测试过程、测试方案、测试标准、测试方法、测试工具、测试数据、测试时间和测试人员等。
二、数据仓库的架构设计数据仓库的架构设计是数据仓库构建的基础和关键，数据仓库架构的设计不仅要考虑系统的效能和安全性，还需要满足企业业务的需求和管理要求。
数据仓库的架构设计与实现
数据仓库的架构设计与实现第一章数据仓库的概述数据仓库（Data Warehouse）是指为了支持决策制定过程而构建的面向主题的、集成的、只读的数据集合。
数据仓库不仅包括数据的存储，还包括数据清洗、转换和整合等步骤，从而使企业决策者能够从中获得所需的数据，并进行分析和决策。
数据仓库系统从业务需求出发，将各个业务系统的数据进行集成，再进行数据建模和数据存储，最终提供标准的数据报表和数据分析服务，满足企业的需求。
第二章数据仓库的架构设计数据仓库架构包括ETL（提取、转化、加载）层、存储层、元数据层、查询和报表层等部分。
2.1 ETL层ETL层是将数据从各个业务系统中提取出来、进行数据清洗、转换和整合，并将处理后的数据载入数据仓库中的一系列过程。
ETL系统的设计需要考虑到高性能、高可用、易维护和数据质量等方面。
2.2 存储层存储层是指存储数据的物理存储介质，包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
2.3 元数据层元数据层是指用来描述数据仓库中各个组件的数据。
元数据可以包含各种信息，例如数据模式、数据定义、数据字典等。
2.4 查询和报表层查询和报表层为数据仓库用户提供了方便和快速地访问存储在数据仓库中的数据的方式。
报表和分析工具可以通过对数据进行分析和可视化，帮助用户更好地理解数据。
第三章数据仓库的实现构建一个成熟的数据仓库需要考虑到数据来源的稳定性、数据完整性、数据质量、数据一致性、数据安全等各方面问题。
因此，在实现过程中需要关注以下几个方面：3.1 数据质量在ETL过程中，需要对数据进行清洗、整合和转换。
清洗过程可以消除数据中的噪声和冗余，整合过程可以将来源不同的数据进行统一和规范化，转换过程可以将业务需求翻译成具体的数据操作。
数据质量的好坏对数据仓库的后续应用和数据分析结果的准确性等方面都有着至关重要的影响。
3.2 数据一致性数据一致性是指在数据仓库中，不同数据维度和不同指标的定义在逻辑上是一致的。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在软件系统中，对数据进行组织、存储、管理和访问的结构和规范。
一个良好的数据架构设计能够提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
在本文中，将介绍数据架构的基本概念、设计原则和常用技术，以及一个示例数据架构设计的详细说明。
一、数据架构的基本概念1. 数据模型：数据模型是对现实世界中的实体和关系进行抽象和描述的方法。
常用的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是负责管理和操作数据库的软件系统。
它提供了数据存储、数据访问、数据安全和数据一致性等功能。
3. 数据库：数据库是指存储在物理介质上的数据集合。
它按照一定的数据模型进行组织和管理，可以被DBMS管理和访问。
4. 数据库实例：数据库实例是指在内存中加载数据库，并提供对数据库的访问和操作的运行时环境。
5. 数据库表：数据库表是数据在数据库中的组织形式，由行和列组成。
每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
6. 数据库索引：数据库索引是一种提高数据检索速度的数据结构。
它通过建立索引键和数据之间的映射关系，加快数据的查找和访问速度。
二、数据架构的设计原则1. 数据一致性：数据架构应该保证数据的一致性，即数据在不同的地方和时间访问时，保持一致的值和状态。
2. 数据完整性：数据架构应该保证数据的完整性，即数据的约束条件和业务规则得到满足，不会浮现错误或者不一致的数据。
3. 数据安全性：数据架构应该保证数据的安全性，即数据只能被授权的用户访问和修改，防止未经授权的访问和恶意操作。
4. 数据可扩展性：数据架构应该具备良好的可扩展性，能够适应系统的增长和变化，保持系统的性能和可靠性。
5. 数据性能：数据架构应该优化数据的访问和操作性能，提高系统的响应速度和吞吐量。
三、常用的数据架构技术1. 分布式架构：分布式架构将数据分布在多个节点上，通过网络进行通信和协作，提高系统的可扩展性和性能。
常用的分布式架构有主从架构、集群架构和分布式数据库等。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
数据库结构设计方案
数据库结构设计方案摘要：数据库结构设计是建立和规划数据库的过程，它关乎到整个系统的运行效率和数据安全性。
本文介绍了数据库结构设计的基本原则和步骤，并给出了一个实际的案例，展示了如何设计一个高效、安全的数据库结构。
一、引言数据库是现代信息系统中的核心组成部分，它承载了系统中的重要数据和业务逻辑。
良好的数据库结构设计可以提高系统的性能和可维护性，并保证数据的一致性和完整性。
二、数据库结构设计的基本原则在进行数据库结构设计时，应遵循以下原则：1. 数据冗余最小化：通过合理的表结构设计，避免数据的重复存储，以节省存储空间，并减少数据更新时的复杂性。
2. 数据一致性保证：通过定义适当的关系和约束，确保数据在数据库中的一致性和完整性，避免数据冲突和错误。
3. 性能优化：通过合理的表关联设计、索引优化等手段，提高数据库的查询效率和响应速度。
4. 扩展性和可维护性：在设计数据库结构时考虑系统未来的扩展需求，并使用标准化的命名规范和注释，以提高代码的可读性和可维护性。
三、数据库结构设计的步骤数据库结构设计可以分为以下几个步骤：1. 需求分析：通过与系统用户的沟通，理解系统的功能需求和数据需求，确定数据库中的实体、属性和关系。
2. 概念设计：在需求分析的基础上，使用ER图或UML图等工具，绘制出系统的概念模型，明确实体、属性和关系之间的逻辑结构。
3. 逻辑设计：在概念设计的基础上，将概念模型转化为数据库中的表结构设计，确定每个实体对应的表以及表之间的关系。
4. 物理设计：在逻辑设计的基础上，考虑实际数据库管理系统的特点和限制，进行表空间规划、索引设计、性能优化等工作。
5. 实施和测试：根据设计结果，创建数据库，并进行测试和验证，确保数据库结构满足系统需求，且能够正常运行。
四、案例分析假设我们需要设计一个图书管理系统的数据库结构，包含以下几个实体：图书、作者、图书馆、借阅记录。
根据需求分析，我们可以得到以下设计方案：1. 图书表(Book)：包含图书的基本信息，如书名、ISBN号、出版日期等。
数据库设计中常见的模式和架构(九)
数据库设计中常见的模式和架构1. 简介数据库是现代应用中不可或缺的一部分，它起着数据存储和管理的关键作用。
数据库设计是一个重要的环节，它决定了数据库的性能和数据的有效使用。
在数据库设计中，常见的模式和架构被广泛应用，本文将对其进行探讨和分析。
2. 关系数据库模式关系数据库模式是数据库设计中最常见的一种模式。
在关系数据库模式中，数据被组织为一系列的表格，每个表格包含多个列，每一行表示一条记录。
表格之间通过关系建立关联，使用主键和外键来连接不同的表格。
关系数据库模式提供了一种灵活的方式来存储和查询数据，被广泛应用于各种主流数据库系统中。
3. 概念数据库模式概念数据库模式是一种用于表示现实世界中概念和实体关系的模式。
它通过创建实体类和属性之间的关系来描述数据的结构和语义。
概念数据库模式通常是面向对象的，以类和对象为基本单位进行建模。
它在大型应用系统中非常有用，可以更好地表示复杂的数据关系和对象行为。
4. 数据仓库架构数据仓库架构是一种用于支持大规模数据分析和决策组织的架构。
它采用分层结构将数据从多个来源进行抽取、转换和加载，并存储到一个专门的数据仓库中。
数据仓库架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据分析层。
数据仓库的设计目标是提供高性能的查询和分析功能，支持决策制定者通过各种维度进行数据挖掘和探索。
5. NoSQL数据库架构NoSQL数据库架构是一种非关系型的数据库架构。
与关系数据库模式不同，NoSQL数据库模式不遵循固定的表格、列和行的结构，而是使用灵活的数据模型存储数据。
NoSQL数据库架构适用于大规模的分布式系统，可以快速处理大量数据和高并发访问。
它的优点是灵活性和可伸缩性，但在一些复杂查询和数据关系方面可能不如关系数据库模式。
6. 基于图的数据库模式基于图的数据库模式是一种用于表示实体之间复杂关系的模式。
在这种模式中，数据被组织为一组节点和边，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
基于图的数据库模式适合存储和查询复杂网络关系的数据，如社交网络、知识图谱等。
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谈数据仓库数据架构规划和设计
如果说整体架构规划是比较遥远和飘渺的事，那么数据仓库架构的中心部分----数据架构，将为我们打开把远期规划和现实项目的实施紧紧地联系在一起，我们可以从现实出发，找到方向的突破口。
BTW，今天在公司洋洋洒洒写了10多页关于数据架构的文档，为近期项目做技术准备，等架构定了后，我就开始深入熟悉公司具体业务和现有模型了，现在只是有一定了解而已，但细节架构是根据实际情况去定制的。
现在简单说下思路。
这些并不是理论，更不是论文，而是经验的描述，不知道唯业务流程是论者看到这些，是否认为技术架构对业务分析的长期有效的支持，是可实现的和很有必要的呢？
一. 数据流架构，主要是设计数据流需要多少层次，每个层次的功能必须有独特的定义。
ODS 是否只有为数据仓库做数据准备的功能，EDW是否没计划和条件去建设范式模型，是否多个集市，多个集市需要统一维度建模，数据集市到底要满足哪些BI功能，这些问题都决定了数据流架构如何去设计。
二.数据管理架构。
1. 考虑历史存储方式，根据数据使用频率和价值，是否参考DW
2.0理论进行数据管理。
2. 存储方式的角度，从粒度上讲，维度模型的数据仓库到底需要多大的粒度，特别是时间方面的维度，数据集市到底需要多大的粒度。
而从应用数据方面讲，是否需要在数据集市中将维度信息加在事实表中，需要加多少进去，甚至形成大宽表，方便报表或者查询以及数据挖掘。
三. 业务数据架构。
目前包括国际大厂商的行业模型，其实都是从平面角度看业务，虽然业务上包括很全，但从技术上讲，并不是更合理的模型架构，或者没有架构，只是平面的模型，是否我们就直接拿来用，不需要架构了？以下做简要说明：
1. 业务数据流。
（1）针对表的考虑。
需要考虑不同业务定义中，表当中到底存储多少信息，是多种定义放一起，还是不同定义存储在不同的表。
高时间粒度事实表是在数据集市直接通过低粒度事实表汇总，还是从维度建设时就分出来ETL。
考虑扩展原因，最好不要多种定义的数据放一起，这样扩展性不强，也不容易维护。
（2）针对字段的考虑。
维表主要考虑到维数据的增强性描述，事实表主要是度量的描述以及退化维的生成，不过衍生度量和退化维一般在统一维度层或者数据集市中完成，根据是否是企业级定位而定。
2. 业务数据管理架构。
一般国际大厂商的行业模型，会有很多衍生表来描述不同业务定义的维信息，不过这种扩展性仅仅还是停留在平面层次。
如果要适应更大更复杂的业务变化和组织机构变化需求，我们的管理架构需要细到管理相应的业务元数据。
根据模型技术的发展，针对主题模型，我们可以设计出辅助模型来描述元数据，达到最大的业务变化/增加、组织结构变化/增加的支持。
在实际项目中，根据业务调研，设计出相应的参考模型组，并维护参考表数据（一般100条数据以内），然后在统一维度建模中，由参考表和主体业务模型关联而成统一可信高可扩展性的维表。
四. 数据安全架构。
一般安全管理分为操作系统级、数据库级、Schema级、表/视图级、数据级（行数据），以
及BI界面控制级别、CUBE控制等多个层次。
这里主要说的是数据行级。
在维度数据仓库，达到所谓数据行级控制，可以通过类似BI界面那样的多个组合权限组，然后结合事实表进行权限控制。
五.数据质量架构。
数据质量控制本身有多个因素组成，包括业务调研、ETL、测试严密性等，这里主要从数据建模的角度考虑。
一般可以设计相应的控制表来一定程度控制，比如维度数据有效性。
数据仓库有如下功能：
1.企业应用系统->ODS->EDW->多维的DW->DM-> (常见BI)周期性报表、CUBE、查询、数据挖掘等
2.企业应用系统->ODS->企业应用系统（不同应用系统的表需要关联算某个度量）
3.企业应用系统->ODS->近即时BI
4.企业应用系统->ODS->EDW->多维DW+数据挖掘的结果->DM-> 常见BI ... 挖掘结果->多维DW
5.企业应用系统->ODS->EDW->多维DW->企业计划系统 ... 计划结果->多维DW
6.企业应用系统->ODS->EDW->多维DW+数据挖掘结果+企业计划的结果->DM-> 常见的BI
目前全面的逻辑结构我只在国际顶级仓库项目见到过，国内IT系统整体还没达到那么发达和全面，需求还没形成。
这里的EDW是范式模型，所以和多维DW逻辑上分开，当然有的项目没有范式的EDW，直接按照需求的最小时间粒度汇总。
这里说的计划结果等，就是其他源自DW的系统，返回到DW，和实际数据进行比较，然后用户可以同真实数据进行比较，调整企业战略。
1. ODS可建多个数据库，也可建在一个数据库里，根据实际情况而定。
建在一个库里有个好处就是数据集成，方便进行即时BI，和业务系统之间的计算集成。
分开建的话，好处就是灵活，方便开发和管理，缺点就是由于数据没集中，如果没有跨系统的需要ODS的需求，也是可以的。
2. 很多时候理论上并没有绝对的粒度最细的事实表，比如销售数据，原子数据是某时某刻，在某销售人员在某地某场所（店面或者其他方式）销售给客户某品牌某类型产品，销售类型是A，销售合同（或售后服务承诺）是X类型，打8折.....，即便你事实表所有维和基本度量都保留，那么时间很难精细到最低，最低是天，小时，还是分呢？所以大型投资的数据仓库系统，最好有基于业务原子数据的模型。
当然要见短期效应，还是可以基于维度建模方法先把BI跑起来，然后再规划。