数据仓库基本概念

 什么叫数据仓库？

数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。

首先，用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；

其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改　

 

数据仓库的基本架构是什么？(数据源，ETL,datastage，ODS，data warehouse,datamart,OLAP等等)

数据仓库系统体系结构

1.数据源-> 2.ETL -> 3.数据仓库存储与管理-> 4.OLAP -> 5.BI工具

 

数据源：是数据仓库系统的数据源泉,通常包括企业各类信息,包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据；各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

 

数据的存储与管理：数据的存储和管理是整个数据仓库的核心，是关键。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。从数据仓库的技术特点着手分析，来决定采用什么产品和技术来建立数据仓库，然后针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

 

OLAP服务器：

对需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

 

前端工具：主要包括各查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具、种报表工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。

数据分析工具主要针对OLAP服务器。报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

 

数据库和数据仓库有什么区别？

1.数据是面向事务处的，数据是由日常的业务产生的，常更新；数据仓库是面向主题的,数据来源于数据库或文件，经过一定的规则转换得到，用来分析的。

2.数据库一般是用来存储当前交易数据,数据仓库存储一般存储的是历史数据。

3.数据库的设计一般是符合三范式的，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入; .数据仓库的设计一般是星型的，有利于查询。

 

构建企业级数据仓库五步法:

一、 确定主题

即确定数据分析或前端展现的主题(例:某年某月某地区的啤酒销售情况)。主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系,确定主题时要综合考虑.

二、 确定量度

确定主题后，需要考虑分析的技术指标(例:年销售额等等)。它们一般为数据值型数据，其中有些度量值不可以汇总；些可以汇总起来，以便为分析者提供有用的信息。量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性指标(KPI)的设计和计算。

三、 确定事实数据粒度

确定量度之后，需要考虑该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况.例如在业务系统中数据最小记录到秒，而在将来分析需求中，时间只要精确到天就可以了，在ETL处理过程中，按天来汇总数据,些时数据仓库中量度的粒度就是”天”。如果不能确认将来的分析需求中是否要精确的秒，那么，我们要遵循”最小粒度原则”,在数据仓库中的事实表中保留每一秒的数据，从而在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候,会对数据提前进行汇总，保障产生分析结果的效率。

四、 确定维度

维度是分析的各个角度.例:我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析。那么这里的时间，地区，产品就是相应的维度。基于不同的维度，可以看到各个量度汇总的情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。

维度的层次(Hierarchy)和级别(Level)。例:在时间维度上，按照”度-季度-月”形成了一个层次，其中”年” ,”季度” ,”月”成为了这个层次的3个级别。我们可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次，其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。

我们可以将3个级别设置成一张数据表中的3个字段,比如时间维度；我们也可以使用三张表，分别保存产品大类，产品子类，产品三部分数据,比如产品维度。

建立维度表时要充分使用代理键.代理键是数据值型的ID号码(每张表的第一个字段)，它唯一标识了第一维度成员。在聚合时，数值型字段的匹配和比较，join效率高。同时代理键在缓慢变化维中，起到了对新数据与历史数据的标识作用。

五、 创建事实表

在确定好事实数据和维度后，将考虑加载事实表。业务系统的的一笔笔生产，交易记录就是将要建立的事实表的原始数据.

我们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表。关联时有为空的数据时(数据源脏)，需要使用外连接，连接后将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各度量数据，不应该存在描述性信息。

事实表中的记录条数据都比较多，要为其设置复合主键各蛇引，以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。

元数据:

描述数据及其环境的数据。两方面用途:

首先,元数据能提供基于用户的信息,如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据。

其次,元数据能支持系统对数据的管理和维护,如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。

元数据机制主要支持以下五类系统管理功能:

（１）描述哪些数据在数据仓库中；

（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；

（３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；

（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；

（５）衡量数据质量。

 

ODS: Operational Data Store

ODS为企业提供即时的，操作型的，集成的数据集合，具有面向主题性，集成性，动态性，即时性，明细性等特点

ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间,ODS设计采用混合设计方式。

ODS中的数据是"实时值",而数据仓库的数据却是"历史值"，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多.

 

Data Mart

为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。

 

DDS(decision-support system)决策支持系统：

用于支持管理决策的系统。通常，DSS包括以启发的方式对大量的数据单元进行的分析，通常不涉及数据更新。

 

三．什么叫OLAP？用途是什么？

　联机分析处理,On-Line Analysis Processing　即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集,存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。

OLAP系统按照数据存储格式可以分为关系OLAP（RelationalOLAP，简称ROLAP）、多维OLAP（MultidimensionalOLAP，简称MOLAP）和混合型OLAP（HybridOLAP，简称HOLAP）三种类型。

ROLAP将分析要用的多维数据存储在关系数据库中,并根据应用的需要有选择的定义一批实视图也存储在关系数据库中

MOLAP将OLAP分析所要用到的多维数据物理上存储为多维数组的形式，形成“立方体”的结构。

HOLAP能把MOLAP和ROLAP两种结构的优点有机的结合起来,能满足用户各种复杂的分析请求。

 

OLTP与OLAP的区别

 

OLTP OLAP
用户 操作人员 决策人员

 

功能 日常操作 分析决策

 

DB设计 面积应用 面向主题

 

数据 当前，最新，细节，二维 历史，概括,多维集成的，统一
存取及规模 读取少 大规模读

 

事实表　

事实表是包含大量数据值的一种结构。事实数据表可能代表某次银行交易,包含一个顾客的来访次数，并且这些数字信息可以汇总，以提供给有关单位作为历史的数据。

每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表只能包含数字度量字段和使事实表与维度表中对应项的相关索引字段.，该索引包含作为外键的所有相关性维度表的主键。

事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。用户可以通过累计度量值获得汇总信息。

 

维度表

用来描述事实表的某个重要方面，维度表中包含事实表中事实记录的特性：有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构

 

缓慢变化维:在实际情况下，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流失发生缓慢的变化。

处理方法: 
1新信息直接覆盖旧信息
2,保存多条记录，并添加字段加以区分（用y,n;0,1,2或用时间来区别新旧记录）
3.保存多条记录，并添加字段加以区分
4.另外建表保存历史记录.
5混合模式

退化维

般来说事实表中的外键都对应一个维表，维的信息主要存放在维表中。但是退化维仅仅是事实表中的一列，这个维的相关信息都在这一列中，没有维表与之相关联。比如：发票号，序列号等等。
那么退化维有什么作用呢？
1、退化维具有普通维的各种操作，比如：上卷，切片，切块等

(上卷汇总，下钻明细；切片，切块:对二维数据进行切片，三维数据进行切块,,可得到所需要的数据)
2、如果存在退化维，那么在ETL的过程将会变得容易。
3、它可以让group by等操作变得更快

粒度:（granularity）

是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别，细化程度越高，粒度就越小。

 

钻取:

首先从某一个汇总数据出发，查看组成该数据的各个成员数据。

 

KPI（Key Performance Indication）关键业绩指标用来衡量业绩好坏比如销售这个主题,销售增长率、销售净利润就是一个KPI

 

E T L

extract/transformation/load寻找数据，整合数据，并将它们装入数据仓库的过程。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析的依据。

工作流 抽取à清洗,转换à加载 数据流 业务系统àODSà数据仓库

一.抽取

方法有三种:1.利用工具,例如datastage，informatic，OWB，DTS，SISS. 2，利用存储过程. 3,前两种工具结合.

抽取前的调研准备工作:1.弄清数据是从哪几个业务系统中来，各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS. 2.是否存在手工数据，手工数据量有多大。3.是否存在非结构化的数据。

抽取中的数据处理方法:

1. 业务系统服务器与DW的DBMS相同时，在DW数据仓库服务器与原业条系统之间建立直接的链接关系就可以写select语句直接访问.

2. 业务系统服务器与DW的DBMS不同时,对不能建立直接链接的话，可以将源数据导入.txt文件，在导入ODS中,或通过程序接口来完成.

3. 对于文件类型数据源(.txt.xls)利用数据库工程将这个数据导入指定的数据库，如(oracle的SQL*LOADER,db2的import)

如何实现增量抽取

业务系统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。

二.清洗与转换

清洗

数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。

清洗的数据种类: 1,不完整数据，2,错误数据，3重复的数据.

转换

1.不一致数据转换:编码转换(m,f;男女);字段转换(balance,bal);度量单位的转换(cm,m)

2.数据粒度的转换;业务系统数据存储非常明细的数据，而数据仓库中数据是用分析的，不需要非常明细，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合.

3.商务规则的计算.不同企业有不同的业务规则，不同的数据指标,在ETL过程，将这些数据计算好之后存储在数据仓库中，供分析使用(比如KPI)

三.加载经过前两步处理后的数据可直接加载入数据仓库

 

用过什么ETL工具（informatica，ssis，owb，datastage），以及该工具简单讲述特点。

　DataStage是一套专门对多种操作数据源的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据集市或数据仓库目标数据库的集成工具。

它有四个组件:Administrator:用来管理project和环境变量。Manager:用于job，表定义，的引导，引出。Designer:用来设计job。Direct:用运查看job运行日志。

 

星形模型与雪花模型的区别？

1.星星的中心是一个大的事实表，发散出来的是维度表，每一个维度表用一个PK-FK连接到事实表，维度表之间彼此并不关联。一个事实表又包括一些度量值和维度。

2.雪花模型通过规范维度表来减少冗余度，也就是说，维度表数据已经被分组成一个个的表而不是使用一个大表。例如产品表被分成了产品大类和产品小类两个表。尽管这样做可以节省了空间，但是却增加了维度表的数量和关联的外键的个数。这就导致了更复杂的查询并降低了数据库的效率

 

维度建模（dimensional modeling）：

是数据仓库建设中的一种数据建模方法。按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。这种方法最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。

 

 

什么叫查找表，为什么使用替代键？(其实目的和上面一样，从基础表到缓慢维度表的过程中的一种实现途径)

替代键（alternate key）可以是数据表内不作为主键的其他任何列，只要该键对该数据表唯一即可。换句话说，在唯一列内不允许出现数据重复的现象。

 

 

数据仓库项目最重要或需要注意的是什么，以及如何处理？

数据质量，主要是数据源数据质量分析，数据清洗转换，当然也可以定量分析
数据仓库有两个重要目的,一是数据集成,二是服务BI
数据准确性是数据仓库的基本要求,而效率是项目事实的前提,数据质量、运行效率和扩展性是数据仓库项目设计、实施高明与否的三大标志;

 

代理键:

在关系型数据库设计中，是在当资料表中的候选键都不适合当主键时，例如资料太长，或是意义层面太多，就会用一个attribute来当代理主键，此主键可能是用流水号，来代替可辨识唯一值的主键

在数据仓库领域有一个概念叫Surrogate key，中文一般翻译为“代理关键字”。代理关键字一般是指维度表中使用顺序分配的整数值作为主键，也称为“代理键”。代理关键字用于维度表和事实表的连接。可以避免通过主键的值就可以了解一些业务信息。
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另一种来源：
1. 维度(Dimension) 
维度是用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度。如时间、地理位置或产品，
2.粒度
粒度将直接决定所构建仓库系统能够提供决策支持的细节级别。粒度越高表示仓库中的数据较粗，反之，较细。粒度是与具体指标相关的，具体表现在描述此指标的某些可分层次维的维值上。例如，时间维度，时间可以分成年、季、月、周、日等。
3. 指标(Measure) 
指标也称关键性能指标、事实或关键事务指标，是沿维度衡量商务信息的工具。每一个指标代表了业务对象所固有的一个可供分析的属性。指标是典型的数量、容量或将通过同标准的比较查明的款项。这些数据点可用于商务性能的定量的比较。
4. 指标组(Relation Measures) 
实际上每一组用于分析的业务对象会有若干相互关联的指标，如营业额、纳税额。这些指标之间存在计算关系，往往是作为一个整体用于分析的，这个整体称之为指标组。
5. 元数据(Metadata) 
关于数据的数据。元数据用于描述数据仓库中的数据的结构、内容和数据源。
6. 元数据库(Metadata Repository) 
一种提供数据详细情况的词典。这些详细的信息包括数据源的目录和它们相关的标准。该数据目录描述的是数据捕捉和数据访问两种环境中可用的数据。该目录还应说明数据最后一次更新的时间和计划将要更新的时间—最起码，要说明数据维护的调度。数据目录还应说明数据的物理属性；也就是说，数据是如何存储的。数据目录帮助数据用户弄清楚“从哪里”可获得“什么样”的数据。
7. 中央数据库(Center Database) 
数据仓库中用于存储原始数据的存储介质。此处的原始数据指从业务系统中采集后经过清洗、转换的数据。
8. 指标数据库(Indicator Databases) 
数据仓库中用于存放指标数据的存储介质。指标数据库根据数据仓库系统的使用对象划分，通常分成多个。
9. 数据清洗(Data Cleaning) 
对数据仓库系统无用的或者不符合数据格式规范的数据称之为脏数据。清洗的过程就是清除脏数据的过程。 
10. 数据采集(Data Collection) 
数据仓库系统中后端处理的一部分。数据采集过程是指从业务系统中收集与数据仓库各指标有关的数据。
11．数据转换(Data Transformation) 
解释业务数据并修改其内容，使之符合数据仓库数据格式规范，并放入数据仓库的数据存储介质中。数据转换包括数据存储格式的转换以及数据表示符的转换（如产品代码到产品名称的转换）。
12.联机分析处理(OLAP Online Analytical Processing ) 
在线事务处理（on-line transaction processing，简称OLTP）能够提供一些记录级查询功能，现在分析人员要求从各个角度去观察一些统计指标，会对多张表千万条中的数据进行分析和信息综合。这是操作型应用力不从心的。1993年，关系数据库之父E.F.Codd将这类技术定义为在线分析处理（on-line analytical processing，简称OLAP）。 
OLAP是一种多维分析技术，用来满足决策用户在大量的业务数据中，从多角度探索业务活动的规律性、市场的运作趋势的分析需求，并辅助他们进行战略发展决策的制定。按照数据的存储方式分OLAP又分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。
在客户信息数据仓库CCDW的数据环境下，OLAP提供上钻、下钻、切片、旋转等在线分析机制。完成的功能包括多角度实时查询、简单的数据分析，并辅之于各种图形展示分析结果。
13. 星形图（Star-Schema） 
是数据仓库应用程序的最佳设计模式。它的命名是因其在物理上表现为中心实体，典型内容包括指标数据、辐射数据，通常是有助于浏览和聚集指标数据的维度。星形图模型得到的结果常常是查询式数据结构，能够为快速响应用户的查询要求提供最优的数据结构。星形图还常常产生一种包含维度数据和指标数据的两层模型。
14.雪花图（Snowflake-Schema） 
指一种扩展的星形图。星形图通常生成一个两层结构，即只有维度和指标，雪花图生成了附加层。实际数据仓库系统建设过程中，通常只扩展三层：维度（维度实体）、指标（指标实体）和相关的描述数据（类目细节实体）超过三层的雪花图模型在数据仓库系统中应该避免。因为它们开始像更倾向于支持OLTP 应用程序的规格化结构，而不是为数据仓库和OLAP应用程序而优化的非格式化结构。