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数据仓库建模与ETL实践技巧(转载)

数据仓库建模与 ETL 实践技巧

北京迈思奇科技有限公司 戴子良

专家简历

戴子良，北京迈思奇科技有限公司（ www.minesage.com ）咨询顾问，微软 MCP ， ETL 专家，在数据仓库，数据清洗，数据整合和多维数据库方面有很深的造诣，负责企业级数据仓库建模， ETL ，数据仓库实现，调度，海量数据的优化处理以及数据分析与挖掘等。负责和参与开发的主要项目有：微软总部 MSN 数据挖掘项目；微软总部 Microsoft Marketing 数据分析项目等。对数据仓库的架构和海量数据的优化有丰富的经验和处理方法，有丰富的实际项目经验，尤其对 ETL 过程及数据清洗整合有独到的见解。

 

在上一期的专栏文章中，我们曾经提到：数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图一： pic1.bmp ）

其中，数据仓库（ DW ）起到了数据大集中的作用。通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每 3 个小时一次（当然是自动的）。这个过程，我们称之为 ETL 过程。

那么，今天，我们就来谈一谈：如何搭建数据仓库，在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则；然后介绍一些项目实践中的技巧。

 

一、数据仓库的架构

数据仓库（ Data Warehouse \ DW ）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。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以 OLAP 系统的分析需求为目的。

数据仓库的架构模型包括了星型架构（图二： pic2.bmp ）与雪花型架构（图三： pic3.bmp ）两种模式。如图所示，星型架构的中间为事实表，四周为维度表，类似星星；而相比较而言，雪花型架构的中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，从而表达了清晰的维度层次关系。

那么，下面我们就来看一看，构建企业级数据仓库的流程。

二、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。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。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。

我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据（量度）存在于星星中间的事实表；分析角度（维度）是星星的各个角；我们将通过维度的组合，来考察量度。那么，“某年某月某一地区的啤酒销售情况”这样一个主题，就要求我们通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。

（二）、确定量度

在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。

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能指标（ KPI ）等的设计和计算。

（三）、确定事实数据粒度

在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。

例如：假设目前的数据最小记录到秒，即数据库中记录了每一秒的交易额。那么，如果我们可以确认，在将来的分析需求中，时间只需要精确到天就可以的话，我们就可以在 ETL 处理过程中，按天来汇总数据，此时，数据仓库中量度的粒度就是“天”；反过来，如果我们不能确认将来的分析需求在时间上是否需要精确到秒，那么，我们就需要遵循“最小粒度原则”，在数据仓库的事实表中保留每一秒的数据，以便日后对“秒”进行分析。

在采用“最小粒度原则”的同时，我们不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题，因为在后续建立多维分析模型（ CUBE ）的时候，我们会对数据提前进行汇总，从而保障产生分析结果的效率。关于建立多维分析模型（ CUBE ）的相关问题，我们将在下期栏目中予以阐述。

（四）、确定维度

维度是指分析的各个角度。例如我们希望按照时间，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，我们可以看到各量度的汇总情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。

这里我们首先要确定维度的层次（ Hierarchy ）和级别（ Level ） （图四： pic4.bmp ） 。如图所示，我们在时间维度上，按照“年 - 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；同理，当我们建立产品维度时，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。

那么，我们分析中所用到的这些维度，在数据仓库中的存在形式是怎样的呢？

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。（图五： pic5.bmp ）

另外，值得一提的是，我们在建立维度表时要充分使用代理键。代理键是数值型的 ID 号码（例如图六中每张表的第一个字段），它唯一标识了每一维度成员。更重要的是，在聚合时，数值型字段的匹配和比较， JOIN 效率高，便于聚合。同时，代理键对缓慢变化维度有着重要的意义，在原数据主键相同的情况下，它起到了对新数据与历史数据的标识作用。

在此，我们不妨谈一谈维度表随时间变化的问题，这是我们经常会遇到的情况，我们称其为缓慢变化维度。

比如我们增加了新的产品，或者产品的 ID 号码修改了，或者产品增加了一个新的属性，此时，维度表就会被修改或者增加新的记录行。这样，我们在 ETL 的过程中，就要考虑到缓慢变化维度的处理。对于缓慢变化维度，有三种情况：

1 、缓慢变化维度第一种类型：历史数据需要修改。这种情况下，我们使用 UPDATE 方法来修改维度表中的数据。例如：产品的 ID 号码为 123 ，后来发现 ID 号码错了，需要改写成 456 ，那么，我们就在 ETL 处理时，直接修改维度表中原来的 ID 号码为 456 。

2 、缓慢变化维度第二种类型：历史数据保留，新增数据也要保留。这时，要将原数据更新，将新数据插入，我们使用 UPDATE / INSERT 。比如：某一员工 2005 年在 A 部门， 2006 年时他调到了 B 部门。那么在统计 2005 年的数据时就应该将该员工定位到 A 部门；而在统计 2006 年数据时就应该定位到 B 部门，然后再有新的数据插入时，将按照新部门（ B 部门）进行处理，这样我们的做法是将该维度成员列表加入标识列，将历史的数据标识为“过期”，将目前的数据标识为“当前的”。另一种方法是将该维度打上时间戳，即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性，在与原始表匹配生成事实表时将按照时间段进行关联，这种方法的好处是该维度成员生效时间明确。

3 、缓慢变化维度第三种类型：新增数据维度成员改变了属性。例如：某一维度成员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览，那么此时我们需要改变维度表属性，即加入新的字段列。那么，我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看。

（五）、创建事实表

在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。

在公司的大量数据堆积如山时，我们想看看里面究竟是什么，结果发现里面是一笔笔生产记录，一笔笔交易记录 … 那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据，即关于某一主题的事实记录表。

我们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表 （图六： pic6.bmp ） 。注意在关联时有为空的数据时（数据源脏），需要使用外连接，连接后我们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，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信息，即符合“瘦高原则”，即要求事实表数据条数尽量多（粒度最小），而描述性信息尽量少。

如果考虑到扩展，可以将事实表加一唯一标识列，以为了以后扩展将该事实作为雪花型维度，不过不需要时一般建议不用这样做。

事实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在 JOIN 后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。事实数据表与维度表一起放于数据仓库中，如果前端需要连接数据仓库进行查询，我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。

三、什么是 ETL

在数据仓库的构建中， ETL 贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个过程。如果说数据仓库是一座大厦，那么 ETL 就是大厦的根基。 ETL 抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以 ETL 在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位置。

ETL 是数据抽取（ Extract ）、转换（ Transform ）、加载（ Load ）的简写，它是指：将 OLTP 系统中的数据抽取出来，并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。例如：下图就向我们展示了 ETL 的数据转换效果。（图七： pic7.bmp ）

那么，在这一转换过程中，我们就完成了对数据格式的更正、对数据字段的合并、以及新增指标的计算三项操作。类似地，我们也可以根据其他需求，完善数据仓库中的数据。

简而言之，通过 ETL ，我们可以基于源系统中的数据来生成数据仓库。 ETL 为我们搭建了 OLTP 系统和 OLAP 系统之间的桥梁。

 

五、项目实践技巧

（一）、准备区的运用

  在构建数据仓库时，如果数据源位于一台服务器上，数据仓库在另一台服务器端，考虑到数据源 Server 端访问频繁，并且数据量大，需要不断更新，所以可以建立准备区数据库 （图八： pic8.bmp ） 。先将数据抽取到准备区中，然后基于准备区中的数据进行处理，这样处理的好处是防止了在原 OLTP 系统中频繁访问，进行数据运算或排序等操作。

例如我们可以按照天将数据抽取到准备区中，基于数据准备区，我们将进行数据的转换、整合、将不同数据源的数据进行一致性处理。数据准备区中将存在原始抽取表、转换中间表和临时表以及 ETL 日志表等。

（二）、时间戳的运用

时间维度对于某一事实主题来说十分重要，因为不同的时间有不同的统计数据信息，那么按照时间记录的信息将发挥很重要的作用。在 ETL 中，时间戳有其特殊的作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息。例如：在进行数据抽取时，我们将按照时间戳对 OLTP 系统中的数据进行抽取，比如在午夜 0 ： 00 取前一天的数据，我们将按照 OLTP 系统中的时间戳取 GETDATE 到 GETDATE 减一天，这样得到前一天数据。

（三）、日志表的运用

在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么我们如何获得出错信息并及时修正呢 ? 方法是我们使用一张或多张 Log 日志表，将出错信息记录下来，在日志表中我们将记录每次抽取的条数、处理成功的条数、处理失败的条数、处理失败的数据、处理时间等等。这样，当数据发生错误时，我们很容易发现问题所在，然后对出错的数据进行修正或重新处理。

（四）、使用调度

在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度（ 图九： pic9.bmp ），即对事实数据表进行增量更新处理。在使用调度前要考虑到事实数据量，确定需要多长时间更新一次。比如希望按天进行查看，那么我们最好按天进行抽取，如果数据量不大，可以按照月或半年对数据进行更新。如果有缓慢变化维度情况，调度时需要考虑到维度表更新情况，在更新事实数据表之前要先更新维度表。

调度是数据仓库的关键环节，要考虑缜密。在 ETL 的流程搭建好后，要定期对其运行，所以调度是执行 ETL 流程的关键步骤。每一次调度除了写入 Log 日志表的数据处理信息外，还要使用发送 Email 或报警服务等，这样也方便的技术人员对 ETL 流程的把握，增强了安全性和数据处理的准确性。

五、总结

构建企业级数据仓库需要简单的五步，掌握了这五步的方法，我们可以构建一个强大的数据仓库。然而，每一步都有很深的内容需要研究与挖掘，尤其在实际项目中，我们要综合考虑。例如：如果数据源的脏数据很多，在搭建数据仓库之前我们首先要进行数据清洗，以剔除掉不需要的信息和脏数据。

ETL 是 OLTP 系统和 OLAP 系统之间的桥梁，是数据从源系统流入数据仓库的通道。在数据仓库的项目实施中，它关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将数据仓库这一大厦的根基筑牢！

posted on 2006-11-28 23:01 鸿雁 阅读(1200) 评论(1)  编辑  收藏