阿里数据仓库模型设计说明
阿里云DataWorks（数据工场）用户指南说明书
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阿里数据库开发规约
阿里数据库开发规约摘要：1.阿里数据库开发规约概述2.数据库架构设计3.数据库表设计4.数据库索引设计5.数据库存储过程和触发器设计6.数据库性能优化7.数据库安全管理8.数据库开发规范正文：阿里数据库开发规约概述阿里数据库开发规约是阿里巴巴针对数据库开发过程中所涉及的各个方面制定的一套规范。
旨在提高数据库开发的效率、保障数据安全、优化数据库性能以及降低维护成本。
本文将从数据库架构设计、数据库表设计、数据库索引设计、数据库存储过程和触发器设计、数据库性能优化、数据库安全管理以及数据库开发规范等方面进行详细阐述。
1.数据库架构设计在数据库架构设计阶段，需要遵循以下原则：- 选择合适的数据库类型，如关系型数据库、NoSQL 数据库等；- 根据业务需求，规划数据库的分布式架构；- 设计合理的数据分区、分表策略，以应对海量数据存储需求；- 确保数据一致性、可用性和可扩展性。
2.数据库表设计在数据库表设计阶段，需要遵循以下原则：- 合理规划表结构，遵循规范化设计原则；- 选择合适的字符集、存储类型等参数；- 设计合适的主键、外键约束，确保数据完整性；- 使用合适的索引策略，提高查询效率。
3.数据库索引设计在数据库索引设计阶段，需要遵循以下原则：- 选择合适的索引类型，如B+树索引、哈希索引等；- 设计合理的索引列顺序，降低查询成本；- 避免过多的索引，以免影响写操作的性能；- 定期分析索引使用情况，进行优化。
4.数据库存储过程和触发器设计在数据库存储过程和触发器设计阶段，需要遵循以下原则：- 使用存储过程封装复杂业务逻辑，提高代码可维护性；- 使用触发器实现数据约束、数据同步等需求；- 避免存储过程和触发器过于庞大，影响性能；- 定期审查存储过程和触发器，进行优化。
5.数据库性能优化在数据库性能优化阶段，需要遵循以下原则：- 对数据库进行定期的性能分析，发现性能瓶颈；- 合理调整数据库参数，提高数据库性能；- 对数据库进行定期的物理优化，如碎片整理、表重组织等；- 优化SQL 语句，提高查询效率。
阿里数据仓库解决方案
阿里数据仓库解决方案阿里数据仓库是由阿里巴巴集团自主研发的一套大数据存储与分析解决方案。
随着互联网的发展和大数据的迅猛增长，越来越多的企业开始意识到数据对于业务决策的重要性。
阿里数据仓库作为一种高效、可靠的数据存储和分析平台，为用户提供了全面、深入的数据洞察。
一、架构设计1. 数据采集与存储：阿里数据仓库采用分布式架构，包含数据采集、数据清洗和数据存储三个模块。
其中，数据采集模块负责从各种数据源（如数据库、日志、文件）中获取数据，并对数据进行初步处理。
数据清洗模块用于对采集到的数据进行清洗、转换和去重等操作，确保数据质量。
数据存储模块则将清洗后的数据按照一定的规则进行存储，以便后续的数据分析和挖掘。
2. 数据分析与挖掘：在数据存储模块中，阿里数据仓库提供了多种存储引擎和分区方式，以满足不同用户的数据分析需求。
用户可以通过SQL语言进行数据查询和分析，也可以使用Hadoop的MapReduce框架进行复杂的数据挖掘和计算。
此外，阿里数据仓库还支持实时数据分析，用户可以通过实时流处理技术对不断产生的数据进行实时处理和分析。
3. 数据可视化与应用：阿里数据仓库提供了强大的数据可视化和应用开发功能，用户可以通过简单的拖拽操作，创建丰富多样的数据报表和仪表盘。
同时，阿里数据仓库还支持多种数据应用开发框架，用户可以基于数据仓库构建自己的数据分析应用和业务应用。
二、核心特性1. 高可用性：阿里数据仓库采用分布式架构和容错技术，确保系统在硬件故障、网络故障等情况下仍然可用。
此外，阿里数据仓库还具备自动化的故障恢复和负载均衡机制，提高系统的可用性和稳定性。
2. 高性能：阿里数据仓库在数据存储和分析方面进行了优化，采用了列式存储和压缩算法，提高了系统的存储密度和数据访问速度。
同时，阿里数据仓库还支持并发查询和并行计算，提高系统的处理能力和响应速度。
3. 数据安全：阿里数据仓库采用多层次的数据安全策略，包括数据加密、访问控制和审计跟踪等功能，确保用户的数据得到有效的保护。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
数仓分层设计方案
数仓分层设计方案一、ODS层（原始数据层，Original Data Store）这层就像是数据的大仓库，不管是从哪儿来的数据，什么格式的，是数据库里导出来的，还是从文件里读出来的，一股脑儿全放在这儿。
就好比是把外面世界各种各样的原材料都堆到一个大院子里，先不管乱不乱，反正先存起来再说。
比如说从各个业务系统像销售系统、库存系统、客户管理系统里直接拉过来的数据，就原封不动地放在这儿，这个时候数据可能是各种各样的脏数据，就像刚从地里挖出来带泥的萝卜，但是没关系，这是第一步嘛。
二、DWD层（明细数据层，Detail Data Warehouse）从ODS层拿到数据之后，就开始在这层清理数据了。
把那些脏东西去掉，就像把萝卜上的泥洗干净一样。
对数据进行一些简单的处理，像数据格式的统一啊，把日期格式都搞成一样的，把一些明显错误的数据给修正或者标记出来。
这里的数据是按照业务主题来组织的，比如说销售相关的数据就放在一块儿，库存相关的放一块儿。
这层就像是把原材料初步加工分类，让数据变得稍微整齐一点，这样后面用起来就方便多啦。
三、DWS层（轻度聚合层，Data Warehouse Summary）到了这层，就开始做一些小的聚合操作了。
就像是把洗好切好的萝卜、青菜啥的，做一些简单的搭配组合。
比如按照地区统计销售总额、按照时间段统计库存的变化量。
这层的数据是从DWD层的数据聚合来的，它能让我们从更宏观一点的角度去看数据，但是还没有特别汇总，还保留了一定的明细信息，就像我们做的是几个小菜的拼盘，还能看到每个菜的大概样子。
四、ADS层（应用数据层，Application Data Store）这是最上面一层啦，这层的数据就是专门为了各种应用场景准备的。
比如说给领导看的报表数据，或者是给某个特定业务部门用的数据。
这层的数据就像是把前面那些加工好的菜，做成了精致的套餐，直接端到顾客（也就是使用数据的人）面前。
这个数据就是根据具体的需求高度定制的，比如说领导想要看每个季度不同产品线的利润情况，那在这层就把相关的数据按照要求整理好，让领导一眼就能看到他想看的东西。
阿里数据库规范
阿里数据库规范阿里数据库规范是阿里巴巴集团内部制定的一套数据库设计和管理的规范，旨在提高数据库的性能、可伸缩性和可靠性。
以下是阿里数据库规范的主要内容：1. 数据库设计规范：- 表结构规范：规定表名、字段名的命名规范，避免使用保留字和特殊字符，命名应清晰易懂。
- 数据类型规范：选择适合业务的数据类型，减少存储空间和提高查询性能。
- 索引规范：根据查询需求和数据访问模式，合理设计索引以提高查询效率。
- 主键规范：每个表必须有主键，且主键应简单、稳定、唯一。
- 外键规范：明确外键关系，保持数据的完整性。
- 视图规范：视图应尽量避免复杂计算，以提高查询性能。
2. 数据库操作规范：- SQL编写规范：SQL语句应简洁明了，避免使用SELECT *，尽量减少IO次数。
- 事务规范：合理划分事务边界，减少事务锁竞争，尽量缩短事务执行时间。
- 并发控制规范：选择合适的事务隔离级别，避免死锁和性能问题。
- 锁规范：减少锁的数量和持有时间，以提高并发性和数据库性能。
- 存储过程规范：存储过程应尽量简单，避免过多的逻辑和计算。
3. 数据库连接规范：- 连接池规范：使用连接池管理数据库连接，减少连接的创建和销毁开销。
- 连接参数规范：合理配置数据库连接参数，包括连接数、超时时间等。
- 连接关闭规范：及时关闭无用的数据库连接，避免连接泄漏和资源浪费。
4. 数据库备份和恢复规范：- 定期备份规范：按照业务需求制定备份策略，包括全量备份和增量备份。
- 备份校验规范：定期验证备份文件的完整性和可恢复性。
- 灾备规范：建立灾备机制，保证数据的容灾和可用性。
5. 监控和优化规范：- 监控规范：实时监控数据库的性能指标，包括CPU使用率、磁盘使用率、内存使用率等。
- 优化规范：根据实际情况，进行索引优化、查询优化、存储优化等工作。
- SQL审查规范：定期审查和优化慢查询语句，排除性能问题。
总结起来，阿里数据库规范是一套包括数据库设计、操作、连接、备份恢复、监控和优化等方面的规范。
数据仓库-系统设计说明书
数据仓库-系统设计说明书数据仓库-系统设计说明书1、引言1.1 目的本文档旨在详细描述数据仓库系统的设计方案，包括系统的架构、数据模型、数据抽取、转换和加载（ETL）流程、安全性、可用性等方面的内容。
1.2 范围本文档适用于数据仓库系统的设计过程，涵盖了系统的各个方面，以确保系统的正常运行和可扩展性。
2、系统架构2.1 总体架构本节描述数据仓库系统的总体架构，包括各个组件之间的关系和数据流。
2.2 数据仓库层次结构本节详细描述数据仓库系统的层次结构，包括数据仓库、数据集市、数据源等各个层次的定义和关系。
3、数据模型3.1 维度模型本节描述数据仓库系统所采用的维度模型，包括事实表和维度表的定义和关系。
3.2 元数据管理本节描述数据仓库系统中元数据的定义、管理和使用方式，包括元数据的存储、检索和更新机制。
4、数据抽取、转换和加载（ETL）流程4.1 数据抽取本节描述数据仓库系统中数据抽取的方式和流程，包括抽取数据的来源、频率和目标。
4.2 数据转换本节描述数据仓库系统中数据转换的方式和流程，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载的过程。
4.3 数据加载本节描述数据仓库系统中数据加载的方式和流程，包括数据加载的频率、目标和验证机制。
5、安全性5.1 用户权限管理本节描述数据仓库系统中用户权限的管理方式和机制，包括用户的注册、认证和授权过程。
5.2 数据访问控制本节描述数据仓库系统中数据访问控制的方式和机制，包括数据的保护、加密和审计功能。
6、可用性6.1 高可用性架构本节描述数据仓库系统中实现高可用性的架构设计，包括负载均衡、冗余备份和自动故障恢复机制。
6.2 容灾备份方案本节描述数据仓库系统中实现容灾备份的方案，包括数据的备份、复制和恢复策略。
7、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括数据仓库系统的系统架构图、数据模型图、ETL流程图等相关文档。
8、本文所涉及的法律名词及注释本文所涉及的法律名词及注释包括但不限于《数据保护法》、《网络安全法》等相关法律和条款。
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。
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从DW层的数据进行粗粒度 聚合汇总；按业务需求对事 实进行拉宽形成宽表
从DWD层进行轻度清洗，转换， 汇总聚合生成DW层数据，如字符 合并，EMAIL,证件号，日期，手 机号转换，合并；用代理键取代 维度；按各个维度进行聚合汇总
自下而上 Ralph Kimbal
• 按照实际的应用需求，加载需要的数据，不需要的数据不必要加载到数据 仓库当中。
• 这种方式建设周期较短，客户能够很快看到结果，适合做项目类数据仓库。
混合法
• 结合自上而下、自下而上两种构造数据仓库的方法，结合企业自身特点， 分析业务环境构造数据仓库底层数据基础，再按照实际的应用需求构造数 据仓库上层数据。
IBM FSDM九大数据概念
当事人
协议 介质
地理位置 资源项
产品 介质
分类
帐户
渠道
条件
事件
业务方向
主要变化：
1. 将产品中的介质以及 分类中的帐户和渠道独 立出来作为单独的数据 概念
2.条件和分类不作为单 独的数据概念，分散在 各个数据概念中。
3.业务方向中的部分在 事件数据概念中体现
支付宝九大数据概念
▪ 仓库层次更加清晰，对外暴露数据更加统一
❖ 需求驱动为主
传统仓库架构方法
…
支付宝交易主题现状
数据仓库模型建设目标示意图
仓库基础数据层建设的意义
❖ 避免底层业务变动对上层需求影响过大 ❖ 屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层
呈现业务数据 ❖ 仓库数据更加丰富 ❖ 建设高内聚松耦合的数据组织，使得数据从业务角度可分
根据ODS增量数据进行 merge生成全量数据，不做 清洗转换，保留原始全量数 据
源 数 据
点击流数据 （Click stream）
数据库数据 （OLTP）
文档数据
其它数据
（Documents） （Other）
建立企业级概念数据模型(CDM) 的基本架构
相关方 描述 位置 相关方类型
安排类型
相关方关系
相关方
相关方及安排间的 关系 安排
▪ 业务概念框架提供了一套通用的结构， 它描述了所有业务环境
支付宝业务系统简介
❖业务特点
▪ 类金融交易：充值、提现、账务管理 ▪ 类电子商务：购物交易过程变更、实际交易（对B
机票、对C水电等） ▪ 非纯电子商务；纯金融
❖线上子系统多而杂
▪ 截止到2011年6月共有各类线上子系统259个 ▪ 类型多样：对C、对B、对内、对金融机构
❖系统间依赖程度参差不齐
▪ 垂直依赖（业务与核心） ▪ 跨层依赖（跨过交易到账务）
ODS层
数据准备区，数据来源是各 业务系统的源数据，物理模 型和业务系统模型一致。
服务领域
前端报表展现，主题分析， KPI报表
数据挖掘，自定义查询，应 用集市
为EDW提供各种统计汇总数 据
为EDW提供各主题业务明细 数据
为其它逻辑层提供数据，为 统一数据视图子系统提供数 据实时查询
数据ETL过程描述
▪ 业务系统变化影响削弱在基础数据层（资金订单改造） ▪ 结合自上而下的建设方法削弱需求变动对模型的影响 ▪ 数据水平层次清晰化
❖ 高内聚松耦合
▪ 主题之内或各个完整意义的系统内数据的高内聚 ▪ 主题之间或各个完整意义的系统间数据的松耦合
❖ 构建仓库基础数据层
▪ 使得底层业务数据整合工作与上层应用开发工作相隔离， 为仓库大规模开发奠定基础
割，有助于数据和团队的扩展。
第三方支付企业支付宝数据仓库体系结构
数
KPI
账单应用
日志产品应用
其它……
据
应 用
报表展示
自定义查询
数据分析
数据挖掘
元
数
据
数据应用（ST）
管 理
数 据
数据集市、宽表（DM）
数
仓
库
E 低粒度汇总加工数据（DWB）
高粒度汇总数据（DWS） 据 质
T 议 条件
产品 条件 分类
当事人 条件 分类
地理位置
介质 条件
资源项
渠道 条件 分类
帐户
事件 业务方向
第三方支付企业支付宝数据模型设计
➢基于OMG推出的数据仓库元数据管理的CWM模型 (Common Warehouse Metamodel) ➢物理模型设计 PDM设计方法 ➢参考IBM的FSDM金融行业的数据仓库通用模板 ➢参考NCR Teradata 金融服务逻辑数据模型（FS-LDM ）， ➢参考新巴塞尔资本协议（Basel II Capital Accord）需提供 三到五年的数据的规范
5. ST
数据应用层
DW五层模型架构介绍
数据来源及建模方式
ST层
数据来自DW层，采用维度 建模，星型架构
DM层
数据来自DW层，采用维度 建模，星型架构
DW层
数据来自DWD层，是DW事 实层，采用维度建模，星型 架构,这一层可细分为dwb 和
dws
DWD层
数据来自ODS层，是DW明 细事实层,数据模型是ODS 一致
数据建模介绍
数据仓库构造方法
自上而下 Bill Inmon
• 从整个企业的业务环境入手，分析其中的概念，应该有什么样的数据，达 成概念完整性，并不从它需要支持那些应用入手。
• 一个企业建立唯一的数据中心，就像一个数据的仓库，其中数据是经过整 合、经过清洗、去掉脏数据的、标准的，能够提供统一的视图。
▪ IBM业务概念间最初的关系提供了
相关方 合约 位置 分类 产品/服务 资源 事件 业务方向 条件
➢所有业务信息都是可以用九大概念的词汇来表示 ➢每一种信息概念都可用三个分层来详细说明： I. 分类分层（是什么） II. 描述分层（有什么） III. 关系分层（做什么）
九大数据概念变迁
支付宝业务系统
四大平台
资金平台 客户平台 支付平台 交易平台
五大域
商户域 用户域 支撑域 风控域 无线域
两条线
会员线 金融线
支付宝数据仓库架构原则
❖ 底层业务的数据驱动为导向同时结合业务需求驱动 ❖ 便于数据分析
▪ 屏蔽底层复杂业务 ▪ 简单、完整、集成的将数据暴露给分析层
❖ 底层业务变动与上层需求变动对模型冲击最小化
综合上述规范和要求，同时结合支付宝实际的业务， 推出数据仓库5层架构体系
DW五层模型架构介绍
❖ DW五层模型是按照EDW各个应用层次的需求进行分层细 化而来的，每个层次满足不同的应用。
❖ 分为以下5层：
1. ODS 数据准备层
2. DWD 数据明细层
3. DW(B/S) 数据汇总层
4. DM
数据集市层