大数据-数据仓库理论篇

什么是数据仓库

数据仓库（DW）是一个 面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合，以用于支持管理决策过程。

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建立数据仓库的目的是为企业高层系统地组织、理解和使用数据以便进行战略决策。

数据仓库的特征

数据仓库有以下几大特征：

（1）面向主题

主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域。数据仓库通过一个个主题将多个业务系统的数据加载到一起，为了各个主题（如：用户、订单、商品等）进行分析而建，操作型数据库是为了支撑各种业务而建立。

（2）集成性

数据仓库会将不同源数据库中的数据汇总到一起，但是并不是简单的复制，而是经过了抽取、筛选、清理、转换、综合等工作。

（3）稳定性即非易失的

数据仓库的数据是为了企业数据分析而建立，所以数据被加载后一般会保存较长时间。数据仓库中的数据大多表示过去某一时刻的数据，主要用于查询、分析，不会经常进行修改、添加等操作。

（4）随时间而变化即时变的

数据仓库存储的是历史数据，它会定期从操作型应用系统中接收新的数据。所以数据仓库中的数据一般都有个时间维度。数据仓库实际是记录了系统的各个瞬时，并通过瞬态连接起来形成动画（即数据仓库的快照集合），从而在数据分析时再现系统运动的全过程。

为什么使用数据仓库

通常数据仓库的数据是来自各个业务应用系统，然后业务系统中的数据形式是多种多样的，可能是Oracle、MySQL、SQL Server 等关系数据库里的结构化数据，也有可能是文本、CSV 等平面文件或Word、Excel 文档中的非结构化数据，还有可能是 HTML、XML 等自描述的半结构化数据。这些数据经过一系列的 数据抽取、转换、清洗，最终以一种统一的格式装载进数据仓库。数据仓库里的数据作为分析用的数据源，提供给后面的 即系查询、分析系统、数据集市、报表系统、数据挖掘系统等。

使用数据仓库有以下好处：

将多个数据源集成到单一数据存储，因此可以使用单一数据查询引擎展示数据。

缓解在事务处理数据库上因执行大查询而产生的资源竞争问题。

维护历史数据。

通过对多个源系统的数据整合，使得在整个企业的角度存在同一的中心视图。

通过提供一致的编码和描述，减少或修正坏数据问题，提高数据质量

一致性地表示组织信息。

提供所有数据的单一通用数据模型，而不用关心数据源。

重构数据，使数据对业务更有意义。

向复杂分析查询交付优秀的查询性能，同时不影响操作型系统。

开发决策性查询更简单。

数据仓库与传统数据库的区别

数据仓库虽然是从传统数据库系统发展而来，但是两者还是存在着诸多差异。

数据仓库系统组成

数据仓库系统以数据仓库为核心，将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，通过数据分析与报表模块的查询和分析工具 OLAP （联机分析处理）、决策分析、数据挖掘完成对信息的提取，以满足决策的需要。

整个数据仓库系统分为：源数据层、数据存储和管理层、OLAP 服务器层、前端分析工具层。

数据仓库系统体系结构

数据仓库系统各组成部分：

数据仓库：数据仓库是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方，提供了对数据检索的支持。支持海量数据的存储和快速检索。

抽取工具：抽取工具将数据从各种数据源中提取出来，进行清洗转化，再存放到数据仓库中。

元数据：元数据是描述数据仓库内数据的结构、位置和建立方法的数据。通过元数据进行数据仓库的管理和通过元数据来使用数据仓库。

数据集市：数据集市是完整的数据仓库的一个子集，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，也可以称为部门数据或主题数据。其目的是减少数据处理量，使信息的利用更加快捷和灵活。

OLAP 服务：提供对存储在数据仓库中数据分析能力，能够快速进行复杂数据查询和聚集，并帮助用户分析多维数据中的各维情况。

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

ETL

ETL 用来描述 数据抽取、清洗转换 和 加载 的过程。ETL按照统一的规则集成并提高数据的质量，是将数据从数据源向目标数据仓库（DW）转化的过程。ETL 是商务智能/数据仓库的核心和灵魂。

1. 数据抽取

数据抽取是从各个不同的数据源抽取数据并存储到操作数据存储（Operational Data Store，ODS）中的过程。

2. 数据清洗转换

数据清洗转是指按照预先设计好的规则将抽取的数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。

数据清洗转换包括 数据清洗 和 数据转换 两个过程。

数据清洗 是指对空数据、缺失数据进行补缺操作，对非法数据进行替换，保证数据的正确性。

数据转换 是指对数据进行整合、拆分和变换。

数据整合是指通过多表关联，将不同类型数据之间可能存在潜在关联关系的多条数据进行合并，通过数据的整合，丰富数据维度，有利于发现更多有价值的信息。

数据拆分是指按一定规则对数据进行拆分，将一条数据拆分为多条。

数据变换是指对数据进行行列转换、排序、修改序号、去除重复记录变换操作。

3. 数据装载

数据装载是指将清洗转换完的数据加载到数据仓库中。数据加载的方式主要有：

增量加载

时间戳方式

日志表方式

全表对比方式

全量加载

全表删除再插入方式

数据集市

数据集市（Data Mart）是完整的数据仓库的一个子集，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，也可以成为部门数据或主题数据。而数据仓库正式由其所有的数据集市有机组合而成的的。且各数据集市间应协调一致，满足整个企业分析决策的需要。

建立数据集市与数据仓库，一般是采用 “自顶向下” 和 “自下而上” 相结合的设计思想。

数据仓库和数据集市的区别

数据仓库向各个数据集市提供数据。前者是企业级的，规模较大，后者是部门级的，相对规模较小。

若干个部门的数据集市组成一个数据仓库。数据集市开发周期短、速度快，数据仓库开发的周期长。速度慢。

从其数据特征进行分析，数据仓库中的数据结构采用规范化模式，数据集市中的数据采用星型模式。通常数据仓库中的数据粒度比数据集市的粒度要细。

OLTP vs OLAP
OLTP

OLTP（联机事务处理） 是传统关系型数据库的重要应用之一，主要是基本的、日常的事务处理，对响应要求比较高，强条的是密集数据的更新处理的性能和系统的可靠性及效率。

OLTP 是事件驱动、面向应用的。

OLTP主要特点：

对响应时间要求非常高；

用户数量非常庞大，主要是操作人员；

数据库的各种操作基于索引进行；

对数据库的事务均已实现定义，查询简单，一般不涉及多表连接操作。

OLAP

OLAP（联机分析处理） 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。

OLAP 系统按照数据存储方式可以分为：

ROLAP：将分析要用的多维数据存储在关系数据库中，并根据应用的需求有选择的定义一批视图，视图也是存储在关系数据库中。

MOLAP：将 OLAP 分析要用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：把 MOLAP 和 ROLAP 两种结构的有点有机的结合起来，能满足用户各种复杂的分析需求。

OLAP 工具是针对特定问题的联机数据访问与分析，它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。

多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片、切换、钻取、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多个侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。包括：

向上钻取：在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数。

向下钻取：从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维度。

切片和切换：在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切换。

旋转：变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（如：行列互换）。

OLTP 和 OLAP 对比

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