一、数据仓库

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用于 支持管理人员的决策

• 面向主题 主题就是类型的意思。 传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必会按照同一主题存储数据； 数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。
• 集成 传统数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立。而数据仓库中的数据是在对原有分散 的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致 性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 稳定 稳定说的是相对稳定 传统数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分 析使用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期 保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、 刷新。
• 变化 这里的变化说的是反映历史变化 传统数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，它里面记 录了企业从过去某一时间点(如开始应用数据仓库的时间)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息， 可以对企业的发展历程和未来趋势做出分析和预测。

二、数据库和数据仓库区别

数据库：传统的关系型数据库主要应用在基本的事务处理，例如银行交易之类的场景 数据库支持增删改查这些常见的操作。

数据仓库：主要做一些复杂的分析操作，侧重决策支持，相对数据库而言，数据仓库分析的数据规模要大得多。但是数据仓库只支持查询操作，不支持修改和删除

三、OLTP和OLAP的区别

OLTP(Online transaction processing):：操作型处理，称为联机事务处理，也可以称为面向交易的 处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为 关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性等问题

OLAP(Online analytical processing)：分析型处理，称为联机分析处理，一般针对某些主题历史数 据进行分析，支持管理决策，OLAP侧重于分析

四、事实表、维度表

事实表是指保存了大量业务数据的表，或者说保存了一些真实的行为数据的表，例如：销售商品所产生的订单数据

维度其实指的就是一个对象的属性或者特征，例如：时间维度，地理区域维度，年龄维度，可以这样理解，其是事实表中的一个字段的值

五、数据库三范式

第一范式(1NF)：数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项

如下的地址字段显然是不符合第一范式的，因为这里面的地址信息是可以拆分为省份+城市+街道 信息的

第二范式(2NF)： 数据库表中每一列都和主键相关，不能只和主键的某一部分相关(针对联合主键而言) 也就是说一个表中只能保存一种类型的数据，不可以把多种类型数据保存在同一张表中

比如：这个表里面除了存储的有学生的班级信息，还有学生的考试成绩信息 根据我们刚才的分析，它是满足第一范式的，但是违背了第二范式，数据库表中的每一列并不是都和主键 相关 所以我们为了让这个表满足第二范式，可以这样拆分： 拆成两个表，一个表里面保存学生的班级信息，一个表里面保存学生的考试成绩信息

 第三范式(3NF): 要求一个数据库表中不包含已在其它表中包含的非主键字段，就是说，表中的某些字段信息，如果能够被推导出来，就不应该单独的设计一个字段来存放(能尽量外键 join就用外键join)。

六、数仓建模的方法

1、范式建模法（3nf）:在关系型数据库中，大部分采用的是三范式建模法

2、维度建模法：以分析决策的需求出发构建模型，构建的模型为分析需求服务

分为 星型模型、雪花模型和星座模型

3、实体建模法：将任何一个业务过程划分为3部分：实体、事件、说明

六、星型模型和雪花模型和星座模型

星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分， 对于雪花模型，维度表的设计更加规范，一般符合3NF； 而星型模型，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

星型模型：以事实表为中心，所有维度表直接连接在事实表上，像星星一样

1、维度表只和事实表关联，维度表之间没有关联

2、每个维度主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键

3、以事实表为中心，维表围绕核心呈星型分布

星型模型如下图

 这里面的中间的订单表是事实表，外面的四个是维度表。

 雪花模式的维度可以拥有其他维度表

 雪花模型如下：

星座模型：基于多张事实表、而且共享维度信息

• 冗余：雪花模型符合业务逻辑设计，采用3NF设计，有效降低数据冗余；星型模型的维度表设计不符合 3NF，反规范化，维度表之间不会直接相关，牺牲部分存储空间
• 性能：雪花模型由于存在维度间的关联，采用3NF降低冗余，通常在使用过程中，需要连接更多的维度 表，导致性能偏低；星型模型违反三范式，采用降维的操作将维度整合，以存储空间为代价有效降低维度 表连接数，性能比雪花模型高

在实际工作中我们多采用星型模型，因为数据仓库主要是侧重于做数据分析，对数据的查询性能要求比较 高，所以星型模型是比较好的选择，在实际工工作中我们会尽可能的多构建一些宽表，提前把多种有关联 的维度整合到一张表中，后期使用时就不需要多表关联了，比较方便，并且性能也高。

七、数据仓库分层

数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。对数据进行分 层的一个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控 详细来讲，主要有下面几个原因：

• 1. 清晰的数据结构：每一个分层的数据都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理 解。
• 2. 数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务方呈现的是一个能直接使用的业务表，但是 它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危 害范围，分层之后就很好定位问题，以及可以清晰的知道它的危害范围。
• 3. 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少重复计算。
• 4. 把复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单 和容易理解。而且便于维护数据的准确性， 当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需 要从有问题的步骤开始修复。

数据仓库一般会分为4层

• ODS层：原始数据层，数据源中的数据，采集过来之后，原样保存。
• DWD层：明细数据层：这一层是对ODS层的数据进行清洗，解决一些数据质量问题和数据的完整度 问题。
• DWS层：这一层是对DWD层的数据进行轻度聚合汇总，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用 性，减少重复加工，并且构建出来一些宽表，用于提供后续的业务查询。
• APP层：根据业务需要，由前面三层的数据统计而出的结果，可以直接提供查询展现，一般会把APP 层的数据导出到MySQL中供线上系统使用，提供报表展示、数据监控及其它功能。也有公司把这层 称为DM层。虽然名字不一样，但是性质是一样的。

八、针对DWD层在对数据进行清洗的时候，一般需要遵循以下原则

1. 数据唯一性校验(通过数据采集工具采集的数据会存在重复的可能性)

2. 数据完整性校验(采集的数据中可能会出现缺失字段的情况，针对缺失字段的数据建议直接丢掉，如 果可以确定是哪一列缺失也可以进行补全，可以用同一列上的前一个数据来填补或者同一列上的后一 个数据来填补)

3. 数据合法性校验-1(针对数字列中出现了null、或者-之类的异常值，全部替换为一个特殊值，例如0或 者-1，这个需要根据具体的业务场景而定)

4. 数据合法性校验-2(针对部分字段需要校验数据的合法性，例如：用户的年龄，不能是负数)

九、拉链表

拉链表专门为了解决在数据仓库中数据变化如何实现数据存储问题，顾名思义，所谓 拉链，就是记录历史。记录 一个事物从开始，一直到当前状态的所有历史变化的信息。

实现步骤：1、采集增量数据到增量表中

                  2、将增量表和历史拉链表数据合并，结果写到临时表中

                  3、将临时表数据覆盖到拉链表中