数仓相关知识集合

数仓建模

说到数仓建模,就得提下经典的2套理论:

  • 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。

  • 维度建模
    Kimball提出的总线式的自下而上(DM-DW)的数据仓库架构。

数仓的建模或者分层,其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,实际开发时会整合2种方式去使用,当然,还有些其他的,像Data Vault模型、Anchor模型,暂时还没有应用过,就不说了。
维度建模,一般都会提到星型模型、雪花模型,星型模型做OLAP分析很方便。

数仓分层

简单点儿,直接ODS+DM就可以了,将所有数据同步过来,然后直接开发些应用层的报表,这是最简单的了;当DM层的内容多了以后,想要重用,就会再拆分一个公共层出来,变成3层架构,最近看了本阿里的书,《大数据之路》,里面有很多数仓相关的内容,很不错,参考后,目前使用的分层模式如下:

数仓相关知识集合_第1张图片

 

按照这种分层方式,我们的开发重心就在dwd层,就是明细数据层,这里主要是一些宽表,存储的还是明细数据;到了dws层,我们就会针对不同的维度,对数据进行聚合了,按道理说,dws层算是集市层,这里一般按照主题进行划分,属于维度建模的范畴;ads就是偏应用层,各种报表的输出了。
基于这种分层方式,感觉用起来还是很方便的,嗯,先到这里。



作者:橘猫吃不胖
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来源:简书
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