本篇內(nèi)容主要講解“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及組件選型的方法是什么”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及組件選型的方法是什么”吧!

創(chuàng)新互聯(lián)成立于2013年，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢(mèng)想脫穎而出為使命，1280元召陵做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為召陵各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:18980820575

企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)

關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，有一種簡(jiǎn)單粗暴的說(shuō)法，就是“任何數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都是通過(guò)數(shù)據(jù)集成工具連接一端的原始數(shù)據(jù)和另一端的分析界面的數(shù)據(jù)庫(kù)”。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用來(lái)管理企業(yè)龐大的數(shù)據(jù)集，提供轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)并將其呈現(xiàn)給終端用戶的存儲(chǔ)機(jī)制。許多架構(gòu)方法以這樣或那樣的方式擴(kuò)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的能力，我們講集中討論最本質(zhì)的問題，在不考慮過(guò)多技術(shù)細(xì)節(jié)的情況下，整個(gè)層次架構(gòu)可以被劃分為4層：

• 原始數(shù)據(jù)層（數(shù)據(jù)源）

• 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)形態(tài)

• 數(shù)據(jù)的采集、收集、清洗和轉(zhuǎn)換

• 應(yīng)用分析層

 單層架構(gòu)（直連）

大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，包含了允許多維數(shù)據(jù)的模塊，或者分為多個(gè)易于訪問的多主題信息域，最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只有一層架構(gòu)。

單層架構(gòu)就以為著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與分析接口直接連接（直連），終端用戶可以直接查詢。但簡(jiǎn)單有其弊端和適用性：

傳統(tǒng)上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)從 100GB 起，直連可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)查詢處理速度慢，因?yàn)橐苯訌臄?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，或者是準(zhǔn)確的輸入，過(guò)程中要過(guò)濾掉很多非必要數(shù)據(jù)，這對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及前端BI工具的性能要求相當(dāng)高，基本性能不會(huì)太高。

另外，在處理復(fù)雜維度分析時(shí)性能也受限，由于其緩慢性和不可預(yù)測(cè)性，很少應(yīng)用在大型數(shù)據(jù)平臺(tái)。要執(zhí)行高級(jí)數(shù)據(jù)查詢，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)該在低級(jí)實(shí)例下被擴(kuò)展從而簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)查詢。

兩層數(shù)據(jù)架構(gòu)（數(shù)據(jù)集市層）

兩層架構(gòu)就是在前端應(yīng)用層和 EDW 層增加了數(shù)據(jù)集市層。數(shù)據(jù)集市是包含特定主題域信息的低級(jí)別存儲(chǔ)庫(kù)。簡(jiǎn)而言之，它是一個(gè)在特定主題（例如銷售、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等）下延伸了 EDW 的較小數(shù)據(jù)庫(kù)。

這種方式解決了部門級(jí)數(shù)據(jù)查詢和分析的問題，每個(gè)部門都更容易訪問到所需數(shù)據(jù)，因?yàn)槊總€(gè)集市僅包含給定域信息，另外，數(shù)據(jù)集市限制了終端用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問范圍，設(shè)置了一道數(shù)據(jù)權(quán)限。但是創(chuàng)建數(shù)據(jù)集市層需要額外的硬件資源，并集成它與數(shù)據(jù)平臺(tái)其他的數(shù)據(jù)庫(kù)。

三層架構(gòu)（OLAP）

在數(shù)據(jù)集市層之上，我們通常會(huì)使用聯(lián)機(jī)分析（OLAP）處理多維數(shù)據(jù)集（cube）。OLAP 數(shù)據(jù)集是一類從多維度描述數(shù)據(jù)的特定數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)只能表示二維數(shù)據(jù)，而 OLAP 允許在多維度下編譯數(shù)據(jù)并且在維度之間移動(dòng)。

OLAP專用于維度建模數(shù)據(jù)的分析，然后通過(guò)BI將OLAP的結(jié)果以圖表的方式展現(xiàn)出來(lái)。

OLAP 的業(yè)務(wù)價(jià)值在于允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、切片以多維度分析，以提供對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)或特定數(shù)據(jù)集市的訪問，現(xiàn)在基本已成為主流的架構(gòu)應(yīng)用。

以下這張架構(gòu)圖使用最廣泛的體系結(jié)構(gòu)，它由頂層、中層和底層組成。

底層： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)作為底層，通常是一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，使用后端工具將數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換并加載到該層。

中間層： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的中間層是使用ROLAP或MOLAP模型實(shí)現(xiàn)的OLAP服務(wù)器。對(duì)于用戶，此應(yīng)用程序?qū)语@示數(shù)據(jù)庫(kù)的抽象視圖，這一層還充當(dāng)最終用戶和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的中介。

頂層： 頂層是前端應(yīng)用層，連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)或者API，通常的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)查詢、報(bào)表制作、BI數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘還有一些其他的應(yīng)用開發(fā)。

從功能應(yīng)用和技術(shù)架構(gòu)來(lái)展開，以下是一張中大型企業(yè)的很詳細(xì)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)圖了。 

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的4層核心組件： 底層源數(shù)據(jù)庫(kù)（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案）、ETL、前端應(yīng)用、還有OLAP服務(wù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)

底層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器通常是一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(各種表關(guān)聯(lián)的sql統(tǒng)計(jì)會(huì)更方便一些，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)目前在這方面還是有所區(qū)別)。常用的方案有Oracle、db2、sqlserve 還有essbase、greenplum、teredata等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專業(yè)解決方案。

1、采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，或經(jīng)過(guò)功能擴(kuò)展的MPP數(shù)據(jù)庫(kù)

① 傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有：oracle、MySQL、DB2

② 大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫(kù)：Vertica、Teradata(商業(yè))、Greenplum (開源)

Teradata老江湖了，銀行業(yè)使用較多，但成本也是真的貴，目前我們做項(xiàng)目較多的是用Greenplum，算是業(yè)界最快和最高性價(jià)比的高端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2015年開源。我知道的國(guó)內(nèi)四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在從Teradata 遷移到 GP。

2、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)：Hadoop+Hive

這套方案有多通用不用多說(shuō)了，通常是這樣的組合：TB級(jí)數(shù)據(jù)用PG，百TB級(jí)數(shù)據(jù)用GP，PB級(jí)i上數(shù)據(jù)用Hadoop。

下面整理了一張傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)、GP還有Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)比圖。

采集、收集、清洗和轉(zhuǎn)換工具(ETL)

數(shù)據(jù)來(lái)源、轉(zhuǎn)換和遷移工具用于執(zhí)行將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的統(tǒng)一格式所需的所有轉(zhuǎn)換、摘要和所有更改，它們也稱為提取、轉(zhuǎn)換和加載工具。 其功能包括:

1、抽取

全量抽?。哼m用于數(shù)據(jù)量小且不容易判斷其數(shù)據(jù)發(fā)生改變的諸如關(guān)系表，維度表，配置表等

增量抽?。哼m用于數(shù)據(jù)量大，為了節(jié)省抽取時(shí)間而采用的抽取策略

2、清洗

空值處理：將空值替換為特定值或直接過(guò)濾掉

驗(yàn)證數(shù)據(jù)正確性：把不符合業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)做統(tǒng)一處理

規(guī)范數(shù)據(jù)格式：比如把所有日期都規(guī)范成YYYY-MM-DD的格式

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼：把一個(gè)源數(shù)據(jù)中用編碼表示的字段通過(guò)關(guān)聯(lián)編碼表轉(zhuǎn)換成代表其真實(shí)意義的值

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一：比如在源數(shù)據(jù)中表示男女的方式有很多種，在抽取的時(shí)候直接根據(jù)模型中定義的值做轉(zhuǎn)化。

3、轉(zhuǎn)化和加載

轉(zhuǎn)換：用ODS中的增量或者全量數(shù)據(jù)來(lái)刷新DW中的表

加載：每insert數(shù)據(jù)到一張表都可以稱為數(shù)據(jù)加載

關(guān)于ETL工具的選型，這里羅列了一張對(duì)比表，基本囊括常用的ETL工具。

前端應(yīng)用工具

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)的搭建，最終是為了梳理出有用數(shù)據(jù)、提供有價(jià)值信息，幫助業(yè)務(wù)做出正確決策。

前端應(yīng)用工具主要就是和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)交互，這些應(yīng)用一般可以分為4類：

• 數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表工具

• BI即席分析工具

• 數(shù)據(jù)挖掘工具

• 各種基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用開發(fā)工具

其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對(duì)OLAP服務(wù)器，報(bào)表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

1、數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表工具

通常用來(lái)生成一些固定類報(bào)表，自動(dòng)化報(bào)表，支持打印和計(jì)算等大批量批處理作業(yè)。

流行的報(bào)表工具，在舊數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)代主要是IBM的BO、Oracle的BIEE、還有微軟和cognos，整體打包在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案里，報(bào)表作為一個(gè)組件存在。但是隨著傳統(tǒng)型數(shù)倉(cāng)，架構(gòu)重成本貴，很多公司在項(xiàng)目上會(huì)自己考慮設(shè)計(jì)架構(gòu)，而不是直接強(qiáng)套昂貴的解決方案，包括很多開源組件/平臺(tái)的使用。

有關(guān)報(bào)表工具，現(xiàn)在項(xiàng)目上用的比較多的是帆軟FineReport，針對(duì)不同企業(yè)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)以及報(bào)表需求的適用性較廣。比如對(duì)接各種數(shù)據(jù)庫(kù)直接生成報(bào)表；對(duì)采集整理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維報(bào)表展現(xiàn)，支撐業(yè)務(wù)分析報(bào)表；對(duì)接集團(tuán)性數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)中心平臺(tái)，形成決策分析平臺(tái)。

FineReport功能架構(gòu)

2、BI即席分析工具

BI一般都集成了OLAP服務(wù)器和報(bào)表展示功能。分析型BI基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的概念，能多維視角分析數(shù)據(jù)，通常是從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取詳細(xì)數(shù)據(jù)的一個(gè)子集并經(jīng)過(guò)必要的聚集存儲(chǔ)到OLAP存儲(chǔ)器中供前端BI分析工具讀取。

BI在前端通過(guò)拖拽數(shù)據(jù)字段，多維度實(shí)施展現(xiàn)數(shù)據(jù)，最終生成各種分析報(bào)告。常用的BI工具有PowerBI、Tableau、FineBI，還有開源的superset。個(gè)人使用多用前兩者，企業(yè)項(xiàng)目上選型多用FineBI，因?yàn)橐紤]性能、服務(wù)方案等。剩余就是自研或者開源，superset算是比較公認(rèn)的開源BI。

FineBI架構(gòu)

BI工具做什么的不多說(shuō)了，在項(xiàng)目選型的時(shí)候主要考慮上手難度（考慮沒技術(shù)基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)用），數(shù)據(jù)處理性能，其他就是技術(shù)選型的事，還有成本。

3、數(shù)據(jù)挖掘工具

OLAP是將數(shù)據(jù)多維視角呈現(xiàn)分析，數(shù)據(jù)挖掘則是應(yīng)用的算法來(lái)揭示數(shù)據(jù)的規(guī)律性，比如相關(guān)性、模式和趨勢(shì)等。數(shù)據(jù)挖掘工具就是做這個(gè)的，它能讓一些算法和過(guò)程自動(dòng)化。

舉個(gè)例子，比如銀行里數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以面向“客戶”為主題進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，OLAP可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)按照客戶的基本信息、儲(chǔ)蓄賬戶信息、歷史余額信息、銀行交易日志等，以報(bào)表或者可視化的方式呈現(xiàn)分析，多方面掌握客戶動(dòng)態(tài)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的問題，更好的針對(duì)不同類型用戶進(jìn)行特定性營(yíng)銷。而數(shù)據(jù)挖掘則是通過(guò)歷史數(shù)據(jù)建立模型，在擬合歷史的基礎(chǔ)上，分析未來(lái)趨勢(shì)，判斷哪些因素的改變將很可能意味著客戶的最終流失，進(jìn)而避免其發(fā)生。

常用的數(shù)據(jù)挖掘工具，R、Python還有SPSS，基本都是開源個(gè)人可用的。和BI和報(bào)表不同，市面上少有為客戶提供定制化數(shù)據(jù)分析和挖掘的商業(yè)工具或者項(xiàng)目服務(wù)，因?yàn)樾袠I(yè)性太強(qiáng)，需要非常熟悉業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、平臺(tái)，所以我見過(guò)基本都是自己養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)或者挖這類的人才。

4、應(yīng)用開發(fā)

以上報(bào)表型、分析型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，但也會(huì)有延申出來(lái)的各種特定業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)，比如銀行業(yè)基于管理層監(jiān)控的的行長(zhǎng)駕駛艙、零售業(yè)基于門店數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)的決策系統(tǒng)，以及電商平臺(tái)的營(yíng)銷參謀（輸入營(yíng)銷目標(biāo)及參數(shù)，比如要開展雙十一母嬰市場(chǎng)的促銷活動(dòng)，系統(tǒng)可以基于以往海量數(shù)據(jù)計(jì)算出應(yīng)該選擇什么品類的商品，在什么用戶群中，以什么形式開展活動(dòng)效果會(huì)更佳），都是基于這樣的邏輯——基于業(yè)務(wù)深度應(yīng)用。此時(shí)數(shù)倉(cāng)就是提供一個(gè)服務(wù)平臺(tái)的角色，比如現(xiàn)在很火的數(shù)據(jù)中臺(tái)也大體是這個(gè)邏輯，將數(shù)據(jù)服務(wù)化，具體不懂就不班門弄斧了。

這樣的服務(wù)，當(dāng)然需要自己開發(fā)。

在這三層之間其實(shí)還有中間層OLAP服務(wù)器，典型實(shí)現(xiàn)為ROLAP模型或MOLAP模型?，F(xiàn)在很多成熟的BI工具都是集成了OLAP服務(wù)器的，所以通常我們只需要選擇ETL工具以及存儲(chǔ)方案和可視化BI方案即可，所以O(shè)LAP本文也就不多講了。

到此，相信大家對(duì)“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及組件選型的方法是什么”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

分享名稱：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及組件選型的方法是什么
文章轉(zhuǎn)載：http://www.rwnh.cn/article48/jipdep.html

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