Oracle 数据仓库详解
数据仓库
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1 概述
数据库 VS 数据仓库
- 数据库是面向事务设计的，属于 OLTP（在线事务处理）系统，主要操作是随机读写；在设计时尽量避免冗余，常采用范式规范来设计
- 数据仓库是面向主题设计的，属于 OLAP（在线分析处理）系统，主要操作是批量读写；在设计时会允许适当冗余，注重数据整合，以及分析、处理性能
| 数据库 | 数据仓库 | |
|---|---|---|
| 面向 | 事务 | 分析 |
| 目的 | 日常操作 | 长期信息需求、决策支持 |
| 操作 | 读、写 | 大多数为读 |
| 设计模型 | 基于 ER 模型，面向应用 | 星型、雪花型，面向主题 |
| 数据类型 | 细节、业务 | 综合、清洗过的数据 |
| 数据特点 | 当前的、最新的 | 历史的、跨时间维护 |
| 数据规模 | GB 到 TB | >= TB |
2 数据仓库
2.1 数仓分层
数据仓库的分层没有绝对统一的标准，请按实际业务需求进行增减
但有以下几个核心层，由上至下 依次为
| 分层 | 子分层 | 描述 | 场景 |
|---|---|---|---|
| ADS | - | 数据应用层：Application Data Service | 报表查询 |
| DW | DWS | 数据服务层：Data Warehouse Service | 汇总数据，用于分析 |
| DWM | 数据中间层：Data WareHouse Middle | 在 DWD 基础上进行轻微聚合操作，算出相应指标，形成 中间表 | |
| DWD | 数据明细层：Data Warehouse Details | 对 ODS 数据进行 ETL 后的明细数据 维度退化，形成 宽表，减少 join，优化查询 |
|
| ODS | - | 原始数据层：Operational Data Store | 同步原始业务数据，表结构保持不变 |
DW： 中还可以有 DIM（维度层）和 TEMP（临时层）等
ETL：Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）
常用的 ETL 工具：Spoon Kettle
APS：又称 DM（Data Mart 数据集市）、DWM：又称 DWB（基础数据层）
2.2 维度建模
维度建模的实现有两种：星型模型 和 雪花模型，主要区别在于对 维度表 的拆分
星型模型：一般采用 降维 的操作，利用冗余来避免模型过于复杂，提高易用性和分析效率
雪花模型：维度表的设计更加规范，一般符合 3NF
推荐：更倾向于 星型模型，尤其是 hadoop 体系
星型模型：像五角星一样
雪花模型：像雪花一样
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