数据仓库开发教程 (DW) 之数据模型架构&编码规范

Posted 东海陈光剑

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据仓库开发教程 (DW) 之数据模型架构&编码规范相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

数据层次的划分

  • ODS：Operational Data Store，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。它相当于一个数据准备区，同时又承担着基础数据的记录以及历史变化。其主要作用是把基础数据引入到MaxCompute。
  • CDM：Common Data Model，公共维度模型层，又细分为DWD和DWS。它的主要作用是完成数据加工与整合、建立一致性的维度、构建可复用的面向分析和统计的明细事实表以及汇总公共粒度的指标。
    • DWD：Data Warehouse Detail，明细数据层。
    • DWS：Data Warehouse Summary，汇总数据层。
  • ADS：Application Data Service，应用数据层。

具体仓库的分层情况需要结合业务场景、数据场景、系统场景进行综合考虑。

数据分类架构

该数据分类架构在ODS层分为三部分：数据准备区、离线数据和准实时数据区。在进入到CDM层后，由以下几部分组成：

  • 公共维度层：基于维度建模理念思想，建立整个企业的一致性维度。
  • 明细粒度事实层：以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当的冗余，即宽表化处理。
  • 公共汇总粒度事实层：以分析的主题对象为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段来物理化模型。

数据处理流程架构

数据划分及命名空间约定

请根据业务划分数据并约定命名，建议针对业务名称结合数据层次约定相关命名的英文缩写，这样可以给后续数据开发过程中，对项目空间、表、字段等命名做为重要参照。

  • 按业务划分：命名时按主要的业务划分，以指导物理模型的划分原则、命名原则及使用的ODS project。例如，按业务定义英文缩写，阿里的“淘宝”英文缩写可以定义为“tb”。
  • 按数据域划分：命名时按照CDM层的数据进行数据域划分，以便有效地对数据进行管理，以及指导数据表的命名。例如，“交易”数据的英文缩写可定义为“trd”。
  • 按业务过程划分：当一个数据域由多个业务过程组成时，命名时可以按业务流程划分。业务过程是从数据分析角度看客观存在的或者抽象的业务行为动作。例如，交易数据域中的“退款”这个业务过程的英文缩写可约定命名为“rfd_ent”。

数据模型

模型是对现实事物的反映和抽象，能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据之间关系和结构，使得我们可以有规律地获取想要的数据。例如，在一个超市里，商品的布局都有特定的规范，商品摆放的位置是按照消费者的购买习惯以及人流走向进行摆放的。

  • 数据模型的作用

    数据模型是在业务需求分析之后，数据仓库工作开始时的第一步。良好的数据模型可以帮助我们更好地存储数据，更有效率地获取数据，保证数据间的一致性。

  • 模型设计的基本原则

    • 高内聚和低耦合

      一个逻辑和物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循最基本的软件设计方法论中的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关的数据、粒度相同数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。

    • 核心模型与扩展模型分离

      建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的字段支持常用核心的业务，扩展模型包括的字段支持个性化或是少量应用的需要。在必须让核心模型与扩展模型做关联时，不能让扩展字段过度侵入核心模型，以免破坏了核心模型的架构简洁性与可维护性。

    • 公共处理逻辑下沉及单一

      底层公用的处理逻辑应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑在多处同时存在。

    • 成本与性能平衡

      适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复制。

    • 数据可回滚

      处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据的结果需确定不变。

    • 一致性

      相同的字段在不同表中的字段名必须相同。

    • 命名清晰可理解

      表命名规范需清晰、一致，表命名需易于下游的理解和使用。

编码规范

通过DataWorks进行数据开发时，在DataWorks的数据开发工作台上进行代码编辑的规范。

  • 代码头部

    代码头部添加主题、功能描述、作者、日期等信息。并提供修改日志及标题栏的功能，以便后续修改人员添加修改记录。每一行不能超过80个字符。

    DataWorks中针对不同的任务类型提供了不同的代码头部模板，也可以在配置中心自定义头部模板。例如，SQL类型任务头部模板默认为如下。

    --odps sql 
--********************************************************************--
--author:${author}
--create time:${createTime}
--********************************************************************--

  • 字段排列要求

    • SELECT语句选择的字段按每行一个字段方式编排。
    • SELECT单字后面一个缩进量后应直接跟首个选择的字段，即字段离首起二个缩进量。
    • 其它字段前导二个缩进量再跟一个逗号(，)后放置字段名。
    • 两个字段之间的逗号(，)分割符紧跟在第二个字段的前面。
    • 字段排列

  • SELECT子句排列要求

    SELECT语句中所用到的FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY、JOIN、UNION等子句，需遵循如下要求：

    • 换行编写。
    • 与相应的SELECT语句左对齐编排。
    • 子句后续的代码离子句首字母二个缩进量起编写。
    • WHERE子句下的逻辑判断符AND、OR等与WHERE左对齐编排。
    • 超过两个缩进量长度的子句加一空格后编写后续代码。例如ORDER BY、GROUP BY等。
    SELECT子句排列

  • 运算符前后间隔要求

    运算符前后间隔

  • CASE语句的编写

    SELECT语句中对字段值进行判断取值的操作将用到CASE语句，正确的编排CASE语句对加强代码行的可读性也是很关键的一部分。对CASE语句编排的约定如下：

    • WHEN子句在CASE语句的同一行并缩进一个缩进量后开始编写。
    • 每个WHEN子句单独一行编写，如果语句较长可换行编写。
    • CASE语句必须包含ELSE子语，ELSE子句与WHEN子句对齐。
    CASE语句

  • 子查询嵌套编写规范

    在数据仓库系统ETL开发中经常需要用到子查询嵌套，因此代码的分层编排变得非常重要。

    子查询嵌套

  • 表别名定义约定

    建议对所有的表加上别名。一旦在SELECT语句中对表定义了别名，在整个语句中对此表的引用都必须以别名替代。考虑到编写代码的便捷性，约定别名尽量简洁，同时避免使用关键字。 表别名定义约定如下：

    • 表别名采用简单字符命名。
    • 多层次的嵌套子查询，在别名之前要体现层次关系。SQL语句别名或分层的命名，从第一层次至第四层次，分别用P、S、U、D表示，取意为Part，Segment，Unit，Detail。也可用a、b、c、d来表示第一层次到第四层次。对于同一层次的多个子句，可以在字母后加1、2、3、4区分。
    • 必要时，为表别名添加注释。
    表别名

  • SQL注释

    • 每条SQL语句均应添加注释说明。
    • 每条SQL语句的注释单独成行并置于语句前面。
    • 字段注释紧跟在字段后面。
    • 应为不易理解的分支条件表达式添加注释。
    • 应说明重要计算的功能。
    • 过长的函数实现，应将其语句按实现的功能分段加以概括性说明。
    • 常量及变量注释时，必须注释被保存值的含义，按需注释合法的取值范围 。

以上是关于数据仓库开发教程 (DW) 之数据模型架构&编码规范的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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