DW - 数据仓库原理

2023年5月31日 01:13:14，刷B站的时候，刷到了李鹏程大佬的B站作品。

数据仓库的诞生原因

数据仓库的基本概述

数据仓库的特点

数据仓库 vs 数据库

MPP架构 vs 分布式架构

数据仓库的诞生原因

1、历史数据积存；2、企业数据分析需要。

• 历史数据积存：历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降
• 企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致。

数据仓库的基本概述

由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）提出

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合

主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能。

数据仓库的特点

面向主题：为数据分析提供服务，根据主题将原始数据集合在一起

集成：原始数据来源于不同数据源，要整合成最终数据，需要经过抽取、清洗、转换的过程

非易失：保存的数据是一系列历史快照，不允许被修改，只允许通过工具进行查询、分析

时变性：数仓会定期接收、集成新的数据，从而反映出数据的最新变化

数据仓库 vs 数据库

数据库是面向事务设计的，属于OLTP（在线事务处理）系统，主要操作是随机读写；在设计时尽量避免冗余，常采用符合范式规范来设计

数据仓库是面向主题设计的，属于OLAP（在线分析处理）系统，主要操作是批量读写；关注数据整合，以及分析、处理性能；会有意引入冗余，采用反范式方式设计。

	数据库	数据仓库
面向	事务	分析
数据类型	细节、业务	综合、清洗过的数据
数据特点	当前的、最新的	历史的、跨时间维护
目的	日常操作	长期信息需求、决策支持
设计模型	基于ER模型，面向应用	星形/雪花模型，面向主题
操作	读/写	大多为读
数据规模	GB到TB	>=TB

MPP架构 vs 分布式架构

• MPP架构

传统数仓中常见的技术架构，将单机数据库节点组成集群，提升整体处理性能

节点间为非共享架构（Share Nothing），每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统

每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供服务

设计上优先考虑C（一致性），其次考虑A（可用性），尽量做好P（分区容错性）

• 架构优点

运算方式精细，延迟低、吞吐低

适合中等规模的结构化数据处理