自下而上的数据仓库构建方法
SSAS实例
实例一：自上而下生成CUBE一、生成空的CUBE多维数据集1、BIDS－＞创建SSAS项目：mycube12、在“解决方案资源管理器”中可以看到“数据源”，“数据源视图”等，进行相应的构建3、右击“多维数据集”文件夹，单击“下一步”－＞不使用数据源生成数据集－＞下一步4、对于数据立方而言，度量是构成立方体的重要部分，在没有数据源的情况下，首先要定义立方体的度量，如根据“财务管理数据立方”创建一个度量设置－＞下一步5、维度的处理，SQL2005给出一个模板来创建时间维度，而且通过模板创建维度是十分完整的注：维度创建时，有一个重要的选项就是“SCD”，该选项将维度标识为渐变维度，如果选择了该项，则向导会创建其他属性以支持渐变维度操作：除了时间维之后，再如图添加新的维度，客户、地区、产品6、定义维度的时间段6、如果要定义时间维度的会计年度、生产年度和报表年度，则需要这步来设置7、新建维度的处理即在没有数据源的情况下，将多维数据集的维度与在没有数据源的情况下创建的多维数据集的度量值组进行关联。
－＞完成向导即在没有数据源的情况下，生成了多维数据集，即是一个空的CUBE二、生成关系架构：即根据多维数据集生成关系架构、创建数据仓库1、选择SSAS－＞数据库菜单中－＞生成关系架构－＞向导2、设置关系架构目标，即数据源，如果没有，则需要新建一个－＞下一步注：要求新建的数据源DB（如：mydb）必须存在3、“主题区域数据库架构选项”来控制架构的生成及定义保留数据4、使用“指定命名约定”窗口，即定义在创建架构对象时架构生成向导所使用的命名约定5、单击下一步－＞将生成架构和包，即可以在关系DB(mydb中)去查看生成的对象与结构，并且相应的维表是有数据的（如：时间维）如图：时间维表如图：星型结构实验二：自下而上生成CUBE一、操作步骤：1、BIDS－＞创建SSAS项目：mycube2－＞右击“数据源”－＞创建新数据源－＞向导2、根据向导，新建数据源连接根据自下而上生成CUBE的原理，定义连接后如下：即将AdventureWorkDW数据仓库作为mycube2项目的数据源3、定义数据源视图，即把数据仓库中的一部分作为Cube的操作对象，数据源视图是一个元数据的UDM，该元数据来自指定的表及数据源在项目中定义的视图，通过在数据源视图中存储元数据，可以在开发过程中使用元数据，而无需打开任何基础源的连接操作：A、右击数据源视图－＞新建数据源视图－＞选择创建的数据源“AdventureWorkDW”B、在“选择表和视图”－＞可用对象－＞ctrl+ DimCustomer DimGengraphyDimProduct DimTime FactInternetSales等，然后单击“＞”，将选中的表，添加到“包含的对象”列表中。
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
数据仓库方案
contents
目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库的架构 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的建立 • 数据仓库的使用和维护 • 数据仓库的发展趋势和未来展望
01
CATALOGUE
数据仓库概述
数据仓库的定义
数据仓库是一个大型、集中式存储系 统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
它是一个面向主题的、集成的、非易 失的数据集合，支持管理决策制定。
根据业务需求，设计出符合逻辑 的数据视图，以便进行数据查询 和报表生成。
物理设计
选择存储方案
根据数据量、数据特点 和使用频率等因素，选 择合适的存储方案，如 关系型数据库、 NoSQL 数据库等。
设计索引
根据查询需求，设计出 高效的索引方案，以提 高查询速度和性能。
设计数据分区
根据数据量和查询特点， 将数据进行分区存储， 以提高查询性能和数据 管理效率。
T ( Transform)
对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等 操作，使其满足数据仓库的需求。
L ( Load)
将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
存储层
星型模型
以事实表为中心，周围关联多个维度表，形 成星型结构。
雪花模型
将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
星座模型
将多个星型模型关联起来，形成一个更大型 的模型。
数据仓库的发展趋势
云端化
随着云计算技术的普及，越来越多的企业选择将数据仓库 部署在云端，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。
大数据集成
数据仓库在处理大数据方面发挥着越来越重要的作用，通 过高效的数据集成和数据处理技术，满足企业对大数据分 析的需求。
范式建模和维度建模的区别
范式建模和维度建模的区别不同点⾸先最⼤的不同就是企业数据仓库的模式不同，inmon是采⽤第三范式的格式，⽽kimball则采⽤了多维模型–星型模型，并且还是最低粒度的数据存储。
其次是，维度数据仓库可以被分析系统直接访问，当然这种访问⽅式毕竟在分析过程中很少使⽤。
最后就是数据集市的概念有逻辑上的区别，在kimball的架构中，数据集市有维度数据仓库的⾼亮显⽰的表的⼦集来表⽰。
有的时候，在kimball的架构中，有⼀个可变通的设计，就是在ETL的过程中加⼊ODS层，使得ODS层中能保留第三范式的⼀组表来作为ETL过程的过度。
但是这个思想，Kimball看来只是ETL的过程辅助⽽已。
最后维度建模⾃底向上，范式建模⾃顶向下相同点Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库⽅法论，分别由 Ralph Kimbal⼤神和 Bill Inmon⼤神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使⽤两种开发模式，这两种的相同点如下：1. 都是假设操作型系统和分析型系统是分离的；2. 数据源（操作型系统）都是众多；3. ETL整合了多种操作型系统的信息，集中到⼀个企业数据仓库。
范式建模Inmon提出的集线器的⾃上⽽下（EDW-DM）的数据仓库架构。
操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原⼦数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不⽅便上层应⽤做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。
优势：易于维护，⾼度集成；劣势：结构死板，部署周期较长⼀个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:1. 每个属性的值唯⼀,不具有多义性;2. 每个⾮主属性必须完全依赖于整个主键,⽽⾮主键的⼀部分;3. 每个⾮主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。
但是由于EDW的数据是原⼦粒度的，数据量⽐较⼤，完全规范的3范式在数据的交互的时候效率⽐较低下，所以通常会根据实际情况在事实表上做⼀些冗余，减少过多的数据交互。
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。
数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。
一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。
1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。
事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。
星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。
1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。
雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。
1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。
天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。
二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。
2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。
数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。
2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。
维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。
三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。
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。
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路如下：
1. 数据源层：这是数据仓库的基础，包含了各种原始数据，来自不同的业务系统、数据库、文件等。
2. 数据存储层：数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后，被存储在这一层。
它可以是关系型数据库、列式存储、NoSQL 数据库或数据湖泊等。
3. 数据处理层：在这一层，对数据进行清洗、转换、脱敏、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。
4. 数据集市层：根据不同的业务主题或部门需求，将处理后的数据组织成数据集市。
数据集市通常是针对特定主题或业务领域的数据集合。
5. 数据应用层：这是数据仓库的顶层，为用户提供各种数据分析和应用工具，如报表、仪表盘、数据挖掘、机器学习等。
6. 元数据管理层：元数据用于描述数据仓库中的数据、处理过程和数据模型等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，确保数据的一致性和可追溯性。
7. 数据质量管理层：数据质量是数据仓库的关键要素之一。
这一层负责监控和管理数据质量，包括数据清洗、数据验证、数据监控等。
通过分层建设，数据仓库可以更好地组织和管理数据，提高数据的质量和可用性，满足不同用户的需求。
同时，分层结构也有利于数据仓库的扩展、维护和性能优化。
在实际建设过程中，可以根据具体业务需求和数据特点，对分层结构进行适当调整和优化。
数据仓库建立的步骤
数据仓库建立的步骤
数据仓库的建立可以分为以下步骤：
1. 需求分析和规划：首先需要明确数据仓库的目标和需求，了解业务需求、数据来源和数据量等信息。
根据需求制定数据仓库的规划和架构设计。
2. 数据采集和清洗：确定需要采集的数据源，并进行数据抽取、转换和加载（ETL）工作。
在这一步骤中，需要进行数据清洗、格式转换、数据集成等操作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：选择适当的存储技术和数据库，将清洗后的数据存储到数据仓库中。
常用的存储技术包括关系型数据库、列存数据库、分布式文件系统等，选择合适的存储技术可以提高数据的查询效率和处理能力。
4. 数据建模和设计：在数据仓库中进行数据建模，包括维度建模和事实建模。
维度建模主要是定义维度表和维度关系，事实建模则是建立与业务主题相关的事实表和维度表之间的关系。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。
可以通过数据质量规则、数据审查和数据质量监控等手段来管理和优化数据质量。
6. 数据分析和报表：根据业务需求，设计和开发数据分析模型和报表。
通过数据仓库中的数据，进行数据挖掘和分析，帮助企业做出决策。
7. 数据安全和权限管理：保护数据的安全性，设置合适的数据权限和访问控制，确保只有授权的人员可以访问和操作数据仓库。
8. 持续优化和迭代：数据仓库建立后，需要进行持续的优化和迭代工作。
根据实际使用情况，不断改进数据仓库的性能和功能，提高数据仓库的价值。
以上是数据仓库建立的一般步骤，具体的步骤和流程可能会因不同的业务需求和技术选型而有所差异。
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[抽象分析] 保留全部可能性
[总结归纳]
汇总需求的组成基 本变量
[数据结构] 汇总固定结构
[汇总逻辑] 汇总各类固定逻辑
[业务需求]
设计满足各类需求 的系统
[构建策略] 自下而上,以不变应万变
==自下而上构建==
12
•
--> 小版本2 --> 数据
什么是成功的数据系统？
• 思考那些指标影响了一个数据
系统的性能?
时间
• 以上思路在那些方面改善了这 些指标。
• 反馈周期?
• 决策有效性?
范围
• 反馈成本?
成本
质量
总结,我们可以以什么应对变化?
==以不变应万变== ==以闭环反馈应万变== ==以4w+r=3h应万变==
• 数据来源: /alexa-static/top-1m.csv.zip
• 因语言[汉 英], 政策差异较大[开放/半封闭]: • 互联网会出现两个极点! 一个在美国,一个在中国。
13
1. Log 数据公式:[4w+r = 2h]
• 4W（who,when,where,what）+R(result) = 3H（why? how? win?）
log 统计: • who = (uid,uname) 用户维度 • when = [time,last_time,log_time] 时间维度 • where = (url/from_url,version,host,uip,system) 空间维度 • what = (click/search[ keyword,order filed])) 场景维度 • result = (time,count,iscached) 结果维度 = 3H（why how win）为何? 怎么办? 如何赢?
qj_rate, '#day' as day, UNIX_TIMESTAMP(now())*1000 as update_time from log_search_#day where 1 and result_count='0' and search_begin=1 group by mode order by count desc;";
数据系统和快速决策 [小版本放量数据平台]
• 修改决策 --> 研发测试 --> 上线 --> 数据 [单一决策,周期长,影响整体稳定性]
• 修改决策 --> 研发测试 --> 分流系统 --> 正式环境 --> 数据 [支持多路决策,周 期端,影响小,心理成本低]
•
--> 小版本1 --> 数据
业务理解和行业同步 [管理会计分支]
总结归纳和实践的阶段 技术和业界同步,尝试学习阶段
成熟度
开始阶段
[2008]
[2009]
[2010]
[2011]
3
[思考] 数据统计,分析的需求/本源?
[思考]数需据求统计/需本求和源本源??
使用 列举类推法 思考
4. 图表展现:[模板引擎]
1. 定义数据源 2. 定义查询语句和变化字段 3. 定义展现配置
DEMO:
#desc: 搜索行为次数,实际无结果,实际无结果率[相对,绝对] 搜索无结果次数/搜索行为次数 #source:127.0.0.1:3306:user_action #input:#start_day #end_day #X:day Y:count Type:line #{搜索行为}{mode:类型,count:搜索,qj_rate:绝对无结果,rate:比例,day:天,update_time:更新时间} select mode,count,qj_rate,rate,day,update_time from search_result where 1 and day>=#start_day day<=#end_day order by day desc;";
• gnuplot 帮助: /dsectest/dsec_cn/gnuplot/
分析桌面平台的基本构思
• 方案: sql + 配置 ==> 数据 + 曲线 集成环境: 桌面工具 + 方案存储 + 统计展现
DEMO:
#desc: 搜索行为次数,实际无结果,实际无结果率[相对,绝对] 搜索无结果次数/搜索行为次数 #source:127.0.0.1:3306:user_action #market:127.0.0.1:3306:user_analysis #{search_result}{mode:varchar(255),count:int(11),qj_rate:float,rate:float,day:int(8),update_time:bigint(20)} select result_type as mode, count(search_log_id) as count, count(search_log_id)*100/(select count(search_log_id) from log_search_#day where 1 and result_count='0' ) as rate, count(search_log_id)*100/(select count(search_log_id) from log_search_#day where 1 and search_begin=1) as
自下而上的数据仓库构建方法
—— 思考数据统计系统的需求/本源 —— 寻找一种简易统计分析思路 —— 尝试一种简单简简易统计的简单实现和应用
童小军（XiaoJun Tong）
1
童小军 （XiaoJun Tong）
• 2006 来北京从事搜索引擎研发工作 [思考搜索的智能?] • 2007 ～2008 在 FeedSky 从事博客搜索研发 (Web2.0) • 2008 ～至今 北京暴风网际 搜索研发主管 • 2010 ～2012 对外经济贸易大学 UIBE
destination(d_cache_file);destination(d_cache_py);};
• db: mysql : MyISAM [列式数据库: infobright] (够用就行)
15
3. 存储格式:[一日一表]
• 1. 一日一个表结构,每日凌晨压缩 • 2. 表结构 [Mysql MyISAM ] • 3. 少量索引 • 4. 压缩工具: myisampack 压缩 40% - 50% [自读] • 5. 举例: search_log_20101011 click_log_20101011
[发展经历] 暴风搜索数据两个阶段
第一阶段: js --> php --> log [n] --> rsync --> log.tar.gz -> 分析程序[分析逻辑] --> 数据库 -
->数据展现 [java]
第二阶段: [业务知识和行业同步] js --> [nginx + perl] --> syslog-ng --> search_log 入库程序 --> 数据仓库 -->[sql]
[Log 构建方法] 四个 构建策略
• 1. 数据公式:[4w+r = 2h] • 2. 实时汇总:[js-->nginx+perl--> syslog-ng --
> python/perl --> db] • 3. 存储格式:[一日一表] • 4. 统计方法:[2sql 方法] • 5. 图表展现:[模板引擎]
• [需求] --> [展现] --> [分析逻辑] --> [数据结构] • 变化可能 -----> 越到底层越少 • 修改成本 -----> 越到底层越高
需求
修改成本
展现 分析
变化可能
数据结构
10
[数据 构建思路 ]
• [抽象分析] --> [总结归纳] --> [数据结构] --> [各类逻辑] --> [业务需求] • 保留全部可能性 --> 总结需求的组成基本变量 --> 总结固定逻辑和结构 -->
sql_task程序 --> 数据集市 -->[sql] 展现 [python[邮件]/.net[桌面]]
19
python 报表邮件实现
• 数据集市[db] --> python --> data.file --> gnuplot + 绘图配置 --> img + data --> mail
8
[思考] 需求/本源 [简易的智能结构]
需求/本源 => 智能/结构
商业智能[BI]
性能指标: 反馈周期? 决策有效性? 反馈成本?
数据统计/分析 是自动控制系统和自学习,自调整系统的核心组成部分。
9
[数据 构建方法 ] 什么是自下而上?
16
4. 统计方法:[2sql 方法]
• [2sql 方法[大部分 满足分析需求] + 程序(小部分)] • 数据仓库 --> sql --> 数据集市 -->sql --> 展现结果 [满足大部分的分析需求] • sqltask 分析工具 原理。log库 --> 统计库 [配置可以在sql 客户端直接调试]
验证 纠正
标准化,上升到新水平
Байду номын сангаас