建立一个数据仓库

数据仓库是一个用于报告和分析的综合数据的中央储存库。它存储了大量的历史和当前数据，并能为分析目的提供快速查询性能。数据仓库可以用来支持商业决策，提高运营效率，并获得竞争优势。在这篇文章中，我们将讨论从头开始建立一个数据仓库的过程。

了解对数据仓库的要求

在开始设计和建造数据仓库之前，重要的是要了解业务需求和将存储在数据仓库中的数据类型。这将有助于你选择适当的技术，并设计一个符合组织需求的模式。

将被存储在数据仓库中的数据类型（例如，交易型、分析型、历史型）。
数据的来源（例如，数据库、平面文件、API）。
数据量（例如，TB、PB）。
数据更新的频率（例如，实时、每日、每周）。
将对数据进行的分析类型（例如，特别查询、预定义报告、仪表盘）。
用户的数量和他们的角色（例如，数据分析师、商业用户）。

设计数据仓库模式

在了解了对数据仓库的要求后，下一步是设计模式。模式是数据仓库的结构，包括表、列和它们之间的关系。

星级模式 – 星型模式由一个中央事实表和维度表组成。事实表包含措施或事实，维度表包含措施的属性或背景。这种模式被称为星形，因为维度表通过外键关系与中央事实表相连，形成一个星形。

雪花模式 – 雪花模式是星形模式的扩展，其中维度表被规范化为多个表。这导致了一个更复杂的模式，但它可以通过减少存储在维度表中的数据量来提高查询性能。

混合模式 – 混合模式是星形和雪花模式的组合，其中一些维度表被规范化，而另一些则没有。当一些维度的颗粒度很高，需要规范化，而另一些维度的颗粒度较小，可以不规范化时，这可能很有用。

下面是一个销售数据仓库的星型模式的例子-

事实表。销售额
- Date
- 产品ID
- 客户ID
- 销售数量
- 销售金额
尺寸表。
- 日期 – 日期、月份、年份、季度
- 产品 – 产品ID、产品名称、产品类别
- 客户 – 客户ID、客户名称、客户位置

在这个例子中，销售事实表包含了措施（销售数量和金额）以及日期、产品和客户维度表的外键。维度表包含了为事实表中的措施提供背景的属性。

提取、转换和加载（ETL）数据到数据仓库

在设计了模式之后，建立数据仓库的下一步是提取、转换和加载（ETL）数据到数据仓库。ETL是指从多个来源提取数据，将数据转换为适合数据仓库的格式，并将数据加载到数据仓库的过程。

ETL过程通常包括以下步骤–

摘录 – ETL过程的第一步是从各种来源中提取数据。这可以使用SQL查询、API或专门的ETL工具完成。

转换 – 下一步是将数据转换成适合数据仓库的格式。这可能涉及到清理数据（例如，删除空值，纠正错误），丰富数据（例如，添加派生列），以及将数据转换为适当的数据类型和结构。

Load – 最后一步是将转换后的数据加载到数据仓库中。这可以使用批量插入操作或专门的ETL工具来完成。

示例

下面是一个使用Python和流行的ETL库Pandas的ETL过程的例子 —

import pandas as pd

# Extract data from a database
df = pd.read_sql("SELECT * FROM Sales", conn)

# Transform data
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Month'] = df['Date'].dt.month
df['Year'] = df['Date'].dt.year
df['Sales Amount'] = df['Sales Quantity'] * df['Unit Price']

# Load data into data warehouse
df.to_sql("Sales", conn, if_exists="replace")

在这个例子中，我们从一个名为 “销售 “的数据库表中提取数据，通过添加月份和年份列并计算销售金额来转换数据，然后将转换后的数据加载到数据仓库的 “销售 “表中。

通过索引和分区实现快速查询性能

一旦数据被加载到数据仓库中，重要的是实现快速查询性能。这可以通过索引和分区来实现。

索引是创建一个单独的数据结构的过程，允许更快地访问一个表中的数据。索引可以在一个表的一个或多个列上创建，它们通常被用来提高在这些列上过滤数据的查询的性能。

分区是将一个大表分成小块的过程，称为分区。每个分区都可以单独存储和管理，这可以通过减少特定查询所需扫描的数据量来提高查询性能。

下面是一个在SQL中创建索引和分区表的例子-

CREATE INDEX idx_date ON Sales (Date);

CREATE PARTITION FUNCTION pf_sales (DATE)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (
    '2022-01-01',
    '2022-06-01',
    '2022-12-01'
);

CREATE PARTITION SCHEME ps_sales
AS PARTITION pf_sales
ALL TO ([PRIMARY]);

ALTER TABLE Sales
DROP CONSTRAINT DF_Sales_Date;

ALTER TABLE Sales
ADD CONSTRAINT DF_Sales_Date
DEFAULT (getdate())
FOR Date;

ALTER TABLE Sales
ADD CONSTRAINT PK_Sales
PRIMARY KEY CLUSTERED (SalesID)
WITH (
    PARTITION_SCHEME = ps_sales
);

在这个例子中，我们在 “Sales “表的 “Date “列上创建一个索引，并使用分区函数和方案按日期对表进行分区。我们还在 “SalesID “列上添加了一个主键约束，并指定主键应该是聚类的并使用分区方案。这将提高对 “日期 “列进行过滤的查询的性能，并允许按日期对表进行有效的查询和管理。