北美数据仓库的四大常用技术

发表于2015-07-02 11:16:26| --次阅读| 来源webkfa| 作者dba

摘要：数据挖掘、数据仓库，近些年在国内越来越热、越来越流行，需求比较多，应用也比较广泛，它们常服务于商务智能活动。通俗地概括来讲，我们可将它们统称作数据分析、数据计算。

数据挖掘、数据仓库，近些年在国内越来越热、越来越流行，需求比较多，应用也比较广泛，它们常服务于商务智能活动。通俗地概括来讲，我们可将它们统称作数据分析、数据计算。

我们介绍数据仓库在商业应用，主要涉及有两个方面，一个是有关数据仓库的常用技术，另一个是有关数据仓库的应用案例。同时也涉及数据仓库的两个背景，在我们经历的北美项目中，一个主要方面属于实际的商业应用项目，另一方面属于高校的学术研究领域的项目。两者在很多方面有明显的区别。我们这里主要介绍数据仓库的商业应用，因为商业应用经验存在比较大的价值。

数据仓库的商业应用技术之一：异构数据集成技术

数据仓库是集成的，数据仓库的要素包括本身是集成的、面向主题的、只读的、历史变化的。

如下图1：

例如，应用Oracle作为数据仓库的支撑环境，它有很多数据源，是由业务生产系统源源不断产生的，可能包括DB2、SQL Server、MY SQL等等不同的源数据。

异构数据集成的方法有很多，主要包括：

1. 如果Oracle作为数据仓库是基于Windows环境的，通过MS ODBC开放数据库互联;第三方ODBC开放数据库互联，如Data Direct Connect for ODBC;专用数据网关，如Transpatent Gateway;

2. 如果Oracle作为数据仓库是基于Unix或Linux环境的，通过Unix ODBC开放数据库互联;专用数据网关等。

3. 通过外部文件到数据库的导出和导入。

数据仓库的商业应用技术之二：数据的ETL抽取、变换、载入技术

1. 三层ETL体系

我们将数据的抽取、变换、载入技术称为ETL技术。ETL技术中，按要素分为三层，即元数据层、数据操纵层、数据存储层，三层交互作用。ETL工作首先需要在元数据层定义和构建，同时也涉及到有关数据存储的方式定义;基于元数据层的对象，ETL工作在数据操纵层对数据进行实际操作，并把数据载入到数据存储层;ETL工作还需要在数据存储层做一些必要的数据管理和优化工作。这就形成了ETL数据操纵的三层体系，如下图。

元数据 -> 数据操作层 -> 数据存储层。

2. ETL递进式数据演变

ETL数据变换在实际项目中有很多的方法，很多阶段，在此我们根据经验分为4个阶段为：

LANDING：抽取数据到Landing层中。

STAGING：根据我们业务的要求进行数据变换到Staging层中。

DATA CENTER：再根据需求设计放在Data Center层(也是EDW企业级数据仓库)中。

DATA MART：最后根据主题存放在Data Mart层中，如下图。

3. 并行ETL架构

并行处理技术也是数据库的一项核心技术，它可以提高ETL过程中在数据层处理的执行效率，将大量的查询过程分布到多个节点上同时执行。一个并行处理体系结构的数据仓库系统，不仅应该确保底层硬件平台的所有资源都得充分利用，而且应该能够将这些资源适当分配给多个并发请求，以提高数据层的并发处理能力，如下图。

4. ETL任务调度及备份

ETL任务调度(Scheduling Tasks)很重要，需要实时的备份。常用的ETL任务调度工具(Scheduling Tools)有：

Unix scripts：Corn有比较稳定的可靠性。

Database Management Tool：Oracle Enterprise Manager

Third Party Tool：Control-M专用工具，专门为数据仓库完成任务，主要做ETL的Scheduling。

ETL任务调度备份方法有很多，如：

Scheduling Backup：Control-M as Master,

Unix Corn as Backup.

这样，相当于做了两个Scheduling设计，互为备份。

数据仓库的商业应用技术之三：数据仓库的架构技术

1. 多层次企业级数据仓库：DataMart-> EDW

在这个数据仓库架构的模型中，左边的是数据源通过变换到数据集市中，然后从数据集市再到企业级数据仓库(EDW)中，最后直接给终端用户使用。多层次主要体现在ETL和数据集成上，这个方法的优点在于建立了多个数据集市，它体现了一个分布式集成的概念，很大程度降低了企业级数据仓库建设的风险，更减少了资源投入，如下图。

2. 多层次企业级数据仓库： EDW -> DataMart

这个模型一开始就设计它的企业级数据仓库(EDW)，这种方法针对于一些涵盖了多个业务系统、面向不同用户的需求、针对数据平台也不一样的企业，例如：银行。用这个方法，把所有的业务系统考虑入内，通常考虑整体设计，然后再分发出去。DataMart划分方法有很多种。它的优点是集成度比较好，总体设计一开始就把所有的数据源都放到企业级数据仓库。缺点是风险高，投入也相对很高，如下图。

通常来说，实际项目中采用第一种方法的比较多。

3. 近实时的数据仓库

数据仓库是动态的，是随时间变化的。应用数据仓库，我们可以每天、每个月、每年分段来调取数据，如下图。

近实时(Near Real Time)的要求是比较高的，例如我们建立了一个数据仓库是全球性的，数据仓库中心在多伦多，数据源分布在很多地方如北美、欧洲，它需要一个近实时的操作系统。近实时的概念是操作系统和业务系统产生的数据，在一小时之内完成所有ETL任务，最后进入数据仓库。它对数据源的业务系统有比较高的要求，如数据的稳定性、可靠性、网络传输速率等，同时也涵盖了很多方面的专门技术来解决实时性。

4. 后复合数据集市

由于业务的扩展，企业增加了一个新的生产系统，从而诞生了新的数据源。我们需要建立一个新的数据源(New Data Source)通过ETL工作集成到数据集市(DMART)中，并与企业级数据仓库(EDW)结合到一起，最后提供给终端用户，如下图。

数据仓库的商业应用技术之四：数据仓库的优化技术

数据仓库优化包括很多内容，包括数据库实例优化、数据库的设计优化、数据仓库设计(建模)优化、数据存储优化、存储过程优化、中间层支持优化、应用支持优化(智能报表、即时查询、数据挖掘等应用)。

数据仓库的客户有两个常见要求，一个要求是快，还有一个要求是稳定。快有很多方面，在核心的数据库，有太多的因素影响速度，所以优化时要各个方面都要考虑。

1. 数据仓库设计(建模)优化

在设计的时候有很多的情况发生，在这里重点提一点，数据仓库还要考虑一个时间的因素，有的时候开始设计的时候性能非常好，但随着系统长时间的运行，发生了很多无法解决的、由设计造成的问题，如性能问题。曾经有欧洲的一家汽车企业，设计师对数据仓库的模型设计想法非常好，但是不适宜一个长时间的运行，数据增长以后性能大幅下降，数据运行可能会非常的慢，到了无法容忍的地步，结果导致运行两年以后就不行了。想要再进行结构修改也不可行了，必须要全部重来。

2. 数据存储优化

数据存储优化主要是如何尽量减小存储空间和提升性能。这点很重要，数据仓库往往都是牺牲空间来提升速度。但是也需要优化，很多问题在一些小的数据仓库系统可能都不存在，但是在比较大型的数据仓库系统中就会出现了。数据仓库数据不断增加，当使用时间比较长之后就会造成数据量过大、性能会大幅下降，为了避免这样的情况，我们在开始设计时，就要考虑到后续的使用，需要进行数据存储优化，主要包括：

Data Block Design：基本存储单位的设计。

Table Spacing：表空间的设计。

Table Partitioning：表空间的优化。

Indexing：索引的设计。

Index Partitioning：索引优化。

Data Compressing：数据压缩(同时会牺牲一些性能)。

3. 存储过程优化：就是后台的一些存储过程的优化。

4. 中间层支持优化：WEB SERVER之类的系统优化。

5. 应用支持优化：主要有智能报表、即时查询、数据挖掘等应用，也就是前台的一些应用也是需要优化的。一个REQUEST发出去，返回的RESULT，这个过程是有很多的步骤，也是需要进行优化处理的。

另外，还需要在一些方面对数据仓库进行优化，如：异构数据库互联优化。异构数据库互联，做数据仓库第一步就会碰到，数据仓库肯定有很多不同的数据源。具体如下图所示。