[hive]维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型|范式|纬度建模|数仓分层

数仓（十八）数仓建模以及分层总结(ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层) - 墨天轮

一、维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型

1、星型模型

星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维度表，事实与纬度表通过主键外键相关联，维度之间不存在关联关系，当所有纬度都关联到事实表时，整个图形非常像一种星型的结构，所以称之为“星型模型”。

注：事实表中只存外键和度量值。

2、雪花模型

当一个或多个纬度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展，它对星型模型的维度进一步层次化。

优点是避免了数据冗余。

缺点是增加了join，导致效率低。

3、星座模型

星座模型也是星型模型的扩展，区别是星座模型中存在多张事实表，不同的事实表之间共享维度表信息。日常开发用的就是星座模型。

 二、范式

范式：在进行关系建模时，需要遵循的规则。

范式的作用：降低数据的冗余性，减少存储空间，保持数据一致性。

1、函数依赖：

完全函数依赖，部分函数依赖，传递函数依赖。

1）完全函数依赖

z=f(x,y)有了x,y才能计算出z，所以z完全函数依赖于x,y。比如通过(学号,课程)推出分数，但是单纯用学号推断不出来分数，那么就可以说分数全完依赖于(学号,课程)。

2）部分函数依赖

z=f(x,y)当给定x,y则能计算出z,当给x,y,n时，也能计算出z，此时z部分函数依赖于z,y,n。比如通过（学号，课程）推出姓名，因为可以直接通过学号退出姓名，所以：姓名部分依赖于（学号，课程）。

3）传递函数依赖

y=f(x)，z=g(y)，依赖x可以得到y，从而得到z，z传递依赖于x。比如：学号推出系名，系名退出系主任，系主任传递依赖于学号。

2、第一范式

字段不可分割。

 商品字段中"5台电脑"可以切割成"5台"+"电脑"，改为

3、第二范式

满足第一范式，且不能存在非主键字段部分函数依赖于主键字段。

主键为:"学号"+"课名"。"分数”完全依赖于（学号，课名），但是姓名并不完全依赖于（学号，课名），姓名只依赖于学号。

4、第三范式

满足第一二范式，且不能存在非主键字段传递函数依赖于主键字段。

 主键：学号。学号->系名->系主任

上面表需要再次拆解：

三、纬度建模

纬度建模步骤：选择业务过程声明粒度、确认纬度、确认事实

1、选择业务过程

整个业务流程中选取我们需要建模的业务，根据公司业务提供的需求及日后的易扩展性等进行选择业务。

这里我们选择了几个业务过程是：支付、订单、加购物车、优惠券领用、收藏、评论、退款等。

2、声明粒度

总体采用最小粒度规则，不做任何聚合操作。而在实际公司应用中，对于有明确需求的数据，我们建立针对需求上卷汇总粒度，对需求不明朗的数据我们建立原子粒度。

对于支付业务，声明粒度：支付业务中（事实表）中一行数据表示的是一条支付记录。

对于订单业务，声明粒度：订单业务中一行数据表示的是一个订单中的一个商品项。

3、确认纬度

这里我们确认维度的原则是：

1）根据目前业务需求的相关描述性标识

2）描述业务相关的维度指标

3）后续需要相关维度指标

4、确认事实

确认业务中的度量值（如次数、个数、件数、金额等其他可以进行累加的值）例如订单金额、下单次数。简单理解为：我们站在事实表的角度上，分别对每个事实表进行维度关联操作，建立关联关系。

四、数仓分层

1、ODS层：原始数据层

ODS(O=original D=data S=store)

1)设计要点

存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取的一系列数据源的数据。

我们要做三件事：

【1】保持数据原貌不做任何修改，保留历史数据，起到数据备份的作用。

【2】使用lzo压缩。

【3】创建分区表，防止后续的全表扫描，一般按天存储。

2）ODS层数据组成

【1】前端埋点日志：由kafka或者sqoop采集到HDFS上

【2】由前端业务数据库采集到HDFS上

3）前端埋点日志的处理

前端埋点日志以JSON格式形式存在

建表语句

create external table ods_log
(
    line string
)
partitioned by (dt string)
Stored as  
inputformat 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
;

将kafka落盘的数据建立lzo索引，否则无法分片

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar \
com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer \
-Dmapreduce.job.queuename=hive \
/warehouse/gmail/ods/ods_log/dt=2021-05-01

加载建立好所以的数据

load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2021-05-01'
into table ods_log partition (dt='2021-05-01')；

4）MySQL数据库的处理

mysql数据库的表通过sqoop采集到HDFS，用的是\t作为分割，那数仓里面ODS层也需要\t作为分割；

5）同步策略

【1】增量同步：订单表

【2】全量同步：商品表

【3】特殊：一次性拉取，不建分区表（DIM层的父数据）

3、DIM

dim=dimension

存储为Parquet格式

1）同步策略

全量同步：商品维度，优惠券维度。首日和每日都是全量先导入到ODS再导入到DIM层

特殊：日期，地区（自己处理）

拉链表：用户维度表

4、DWD层

dwd=data warehouse detail

5、dws、

dws= data warehouse service

6、dwt、

dwt=data warehosue topic

7、ads

ads=application data store

 

四、DIM层用户维度拉链表

1、什么是拉链表

用于存储变化，但变化的频率较慢的数据。这样的数据用全量存存储大量重复数据，因此用拉链表。

2、每条数据的意义

该条数据的有效时间

3、制造拉链表

1）建表语句

create table dim_user_info(
id string,
user_name string --用户名称,
name string --真实姓名,
phone_num string,
gerder string --性别,
email string,
create_time string --创建时间,
operate_time string --操作时间,
start_date string --开始日期(拉链表特有),
end_date string --结束日期(拉链表特有)
)
partitioned by(dt string)
stored as parquet
table properties("parquet.compression"="lzo")
;

2） 分区规划：

3）首日装载

要进行初始化，ods层该表第一天从MySQL拉取的所有数据放到9999-99-99分区

insert overwrite table dim.dim_user_info partition(dt='9999-99-99')
select
id,
user_name,
name,
phone_num,
gerder,
email,
create_time,
operate_time,
'2022-19-01' start_date,
'9999-99-99' end_date
from 
ods.ods_user_info
where dt='2022-10-01'

4）每日装载

 ​​​​​​​

【1】将最新的数据装载到9999-99-99分区

如果new为null（没有变化），则取old,

如果new不为null（今日发生了新增及变化），则取new

select
if(new.id is not null,new.id,old.id) id,
if(new.user_name is not null,new.user_name,old.user_name) user_name,
if(new.name is not null,new.name,old.name) name,
if(new.phone_num is not null,new.phone_num,old.phone_num) num,
if(new.gerder is not null,new.gerder,old.gerder) gerder,
if(new.email is not null,new.email,old.email) nemail,
if(new.create_time is not null,new.create_time,old.create_time) create_time ,
if(new.operate_time is not null,new.operate_time,old.operate_time) operate_time,
if(new.start_date is not null,new.start_date,old.start_date) start_date,
if(new.end_date is not null,new.end_date,old.end_date) end_date
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-19-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date
    from 
    dim.dim_user_info
    where dt='9999-99-99'
)ods
full join
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-10-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date --新增及变化的数据都是最新数据
    from 
    ods.ods_user_info --ods_user_info表是每日增量导入的
    where dt='2022-10-01' --新增及变化的数据
    )new
on ods.id=new.id

  【2】将过期数据装载到前一天的分区(注意日期之间没有重合)

new和old都有的数据取old的

select
old.id id,
old.user_name user_name,
old.name name,
old.phone_num num,
old.gerder gerder,
old.email nemail,
old.create_time create_time ,
old.operate_time operate_time,
old.start_date start_date,
old.end_date end_date
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-19-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date
    from 
    dim.dim_user_info
    where dt='9999-99-99'
)ods
full join
(
    select
    id,
    user_name,
    name,
    phone_num,
    gerder,
    email,
    create_time,
    operate_time,
    '2022-10-01' start_date,
    '9999-99-99' end_date --新增及变化的数据都是最新数据
    from 
    ods.ods_user_info --ods_user_info表是每日增量导入的
    where dt='2022-10-01' --新增及变化的数据
    )new
on ods.id=new.id
where new.id is not null and old.id is not null
;

 4.对拉链表进行查询

1）获取在某天有效的的所有用户的数据

--获取2019-01-01有效的所有历史数据
select * from user_info where start_date<='2019-01-01' and end_date>='2019-01-01';

2）获取目前所有用户的最新的数据

select * from user_info where end_date>='9999-99-99';