苏宁数据仓库应对数据爆发式增长的技术演进

【51CTO.com原创稿件】为什么需要数据仓库

随着公司业务不断发展，数据种类和存储呈现爆发式增长，繁多的业务数据如何被各业务中心分析和使用，如何有效组织和管理大量业务数据，减少大数据平台相近逻辑重复计算、相近数据重复存储，都将面临巨大挑战。

数据仓库层次整体划分为三层：近源数据层、整合数据层和应用数据层，如下图：

近源数据层

近源层是数据仓库拷贝源数据提供整合的数据存储区域，粒度、结构和源系统保持相同

• 缓冲区：保存源系统每天的增量数据，可根据应用需要保留适当历史周期的数据，不长期保存数据
• 操作区：存储数据仓库最细节数据，按照业务源系统分类划分;对数据做结构化处理，完整保留所有细节数据。

近源层是整个数据仓库中数据量最大的部分。

整合数据层

• 明细区：采用维度建模方法，整合近源层数据，进行适度的反范式设计明细事实数据表。
• 汇总区：根据应用层和其他下游系统取数需要，对明细事实数据进行适度汇总，提升取数性能。
• 维度区：数仓统一维度数据模型。

应用数据层

应用数据层为个性化汇总层，针对不是很通用统计维度、指标存放在此层中，本层计算通常只有自身业务关注的维度和指标，和其他业务线一般无交集 。

数据建模是数据仓库中的核心工作，苏宁数据建模主要采用的kimball维度建模方法，建模主要分两块，维度表设计和事实表设计。

维度表设计

维度是数据仓库的核心，他提供了数据分析的视角和标准，大部分的维度表数据量都相对较小，但是他是整个数据仓库的核心，整个的数据建模都是围绕着维度来建设。

维度表主键

维度表在数据仓库中有不可替代的重要地位，因此维度表主键的确认也尤其重要，维度表的主键用于和事实表做关联使用，所以维度表主键也为事实表的外键，维表主键可由有业务含义的自然键组成;也可由无意义的代理建组成，比如使用流水号、自然键+日期等方式。

维表相对静态、不随时间变化直接使用自然键作为主键，比如：业务状态码、性别、城市省份等不会随着时间改变而改变主键对应业务含义，一般直接使用业务自然键作为主键;维表随着时间的变化而产生变化需要考虑使用代理键作为主键。苏宁门店代码,会因为组织法人等信息变更，生门店代码会发生变化，对应主键的业务含义会随着时间的变化而改变，使用一个代理键和业务门店代码映射，可以识别历史和当前不通的门店代码为一个门店。

实际使用过程中，由于在大数据平台中生成稳定代理键和自然键关系比较复杂，一般使用流水号代理键使用非常少。

维度反规范化处理

在OLTP系统中，一般表设计都遵循3NF等规范化要求要求建立数据模型，这个可以有效避免数据冗余以及数据不一致性，如下图：

然而在OLAP系统中，使用规范化，会导致数据表关联操作多、性能差，在OLAP系统中，数据是相对稳定的，此时往往会采用反规范化处理，根据分析需要建立对应维度宽表，降低模型查询复杂度，提升批处理查询性能。如下图：

维度的合并和拆分

合并：

• 相同范围数据，对应多张表存储属性不同，根据维度分析需要整合至一张维度表中，整合后减少事实表和维度表关联次数，方便数据分析和加快数据统计计算。
• 不同数据范围，对应多张表存储信息，根据维度分析需要将相同属性整合到一张表中，不同表中差异化的数据整合到各自数据表中。

拆分：

• 根据属性的使用频率、属性变化程度、属性数据计算产生时间等角度分析多维度属性做适当拆分，常用的信息在一张表中，对异变、冷门属性拆分到另外一张表中，对出数比较晚的数据也做单独拆分，可以尽可能保障主数据模型出数稳定和提前出数时间。如下图：



• 根据业务细分或者业务数据使用热度进行拆分，例如苏宁商品目前已经到十亿+级别数据量，其中很大一部分商品已经不在售卖，不会产生流量和交易，可以将近N月产生流量或交易数据分别建立维度表，减少事实表和维度表关联系统消耗。如下图：

需要结合业务数据情况和数据分析要求，合理使用合并和拆分方法。

缓慢变化维

缓慢变化主要是解决记录数据仓库中数据历史变化，实际根据业务需要我们会有多种处理方式。

以会员会员张三举例，9月1日前公司地址为南京市玄武区苏宁大道一号总部一期;9月2日由原公司地址总部一期变更为总部二期，对应多种处理方式包含覆盖方式、新增列方式和新增行方式，下面对每种方式处理方法单独介绍。

• 覆盖方式：维度属性的变化，维度旧的属性总是被新值所覆盖，不保留历史状态数据，当数据不需要保留历史记录，不需要执行以前的报表，可以采取此方式。如下图：



• 新增列方式：新增数据列记录对应列数据变化前数据，可以记录指定列数据变化情况。如下图：



• 新增行方式：当维度数据发生变更，维度表新增一条维度记录，并且分配新的代理主键，通常配合有效开始时间、有效结束时间、有效标识使用。如下图：

快照维度表

（编辑：淮北站长网）

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