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正文內(nèi)容

bi項(xiàng)目中etl設(shè)計(jì)與思考(文件)

2024-07-20 19:01 上一頁面

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【正文】 載到任何數(shù)據(jù)源中。這些任務(wù)是按預(yù)定義的順序執(zhí)行的。數(shù)據(jù)流也稱為流水線,主要解決數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的問題。可以將數(shù)據(jù)流的執(zhí)行認(rèn)為是一個(gè)流水線的過程,在該過程中,每一行數(shù)據(jù)都是裝配線中需要處理的零件,而每一個(gè)轉(zhuǎn)換都是裝配線中的處理單元?! ?4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和加工的功能強(qiáng)不強(qiáng)。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是細(xì)節(jié)的、集成的、面向主題的,以O(shè)LAP系統(tǒng)的分析需求為目的?! 腛LAP系統(tǒng)的分析需求和ETL的處理效率兩方面來考慮:星型結(jié)構(gòu)聚合快,分析效率高。  二、構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫五步法  (一)、確定主題  即確定數(shù)據(jù)分析或前端展現(xiàn)的主題。分析角度(維度)是星星的各個(gè)角。數(shù)據(jù)集市體現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉庫某一方面的信息,多個(gè)數(shù)據(jù)集市構(gòu)成了數(shù)據(jù)倉庫?! ×慷仁且y(tǒng)計(jì)的指標(biāo),必須事先選擇恰當(dāng),基于不同的量度可以進(jìn)行復(fù)雜關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)等的設(shè)計(jì)和計(jì)算。那么,如果我們可以確認(rèn),在將來的分析需求中,時(shí)間只需要精確到天就可以的話,我們就可以在ETL處理過程中,按天來匯總數(shù)據(jù),此時(shí),數(shù)據(jù)倉庫中量度的粒度就是“天”?! ?四)、確定維度  維度是指分析的各個(gè)角度。如圖所示,我們在時(shí)間維度上,按照“年季度月”形成了一個(gè)層次,其中“年”、“季度”、“月”成為了這個(gè)層次的3個(gè)級別。(圖五:)   另外,值得一提的是,我們在建立維度表時(shí)要充分使用代理鍵。  在此,我們不妨談一談維度表隨時(shí)間變化的問題,這是我們經(jīng)常會(huì)遇到的情況,我們稱其為緩慢變化維度。這種情況下,我們使用UPDATE方法來修改維度表中的數(shù)據(jù)。比如:某一員工2005年在A部門,2006年時(shí)他調(diào)到了B部門?! 【徛兓S度第三種類型:  新增數(shù)據(jù)維度成員改變了屬性。  在公司的大量數(shù)據(jù)堆積如山時(shí),我們想看看里面究竟是什么,結(jié)果發(fā)現(xiàn)里面是一筆筆生產(chǎn)記錄,一筆筆交易記錄… 那么這些記錄是我們將要建立的事實(shí)表的原始數(shù)據(jù),即關(guān)于某一主題的事實(shí)記錄表。  事實(shí)數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)倉庫的核心,需要精心維護(hù),在JOIN后將得到事實(shí)數(shù)據(jù)表,一般記錄條數(shù)都比較大,我們需要為其設(shè)置復(fù)合主鍵和索引,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性和基于數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能優(yōu)化。ETL抽取整合數(shù)據(jù)的好壞直接影響到最終的結(jié)果展現(xiàn)。(圖七:)  那么,在這一轉(zhuǎn)換過程中,我們就完成了對數(shù)據(jù)格式的更正、對數(shù)據(jù)字段的合并、以及新增指標(biāo)的計(jì)算三項(xiàng)操作?! ∷摹㈨?xiàng)目實(shí)踐技巧  (一)、準(zhǔn)備區(qū)的運(yùn)用  在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時(shí),如果數(shù)據(jù)源位于一臺(tái)服務(wù)器上,數(shù)據(jù)倉庫在另一臺(tái)服務(wù)器端,考慮到數(shù)據(jù)源Server端訪問頻繁,并且數(shù)據(jù)量大,需要不斷更新,所以可以建立準(zhǔn)備區(qū)數(shù)據(jù)庫(圖八:)?! ?二)、時(shí)間戳的運(yùn)用  時(shí)間維度對于某一事實(shí)主題來說十分重要,因?yàn)椴煌臅r(shí)間有不同的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息,那么按照時(shí)間記錄的信息將發(fā)揮很重要的作用?! ?三)、日志表的運(yùn)用  在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),難免會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)處理錯(cuò)誤,產(chǎn)生出錯(cuò)信息,那么我們?nèi)绾潍@得出錯(cuò)信息并及時(shí)修正呢? 方法是我們使用一張或多張Log日志表,將出錯(cuò)信息記錄下來,在日志表中我們將記錄每次抽取的條數(shù)、處理成功的條數(shù)、處理失敗的條數(shù)、處理失敗的數(shù)據(jù)、處理時(shí)間等等。比如希望按天進(jìn)行查看,那么我們最好按天進(jìn)行抽取,如果數(shù)據(jù)量不大,可以按照月或半年對數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。每一次調(diào)度除了寫入Log日志表的數(shù)據(jù)處理信息外,還要使用發(fā)送Email或報(bào)警服務(wù)等,這樣也方便的技術(shù)人員對ETL流程的把握,增強(qiáng)了安全性和數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性?! TL是OLTP系統(tǒng)和OLAP系統(tǒng)之間的橋梁,是數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)流入數(shù)據(jù)倉庫的通道。 aaliuhl 劉星星 來自 廣州精華貼數(shù) 0個(gè)人空間 0技術(shù)積分 305 (8149)社區(qū)積分 3 (27932)注冊日期 2004717論壇徽章:42使用道具19 / 19。發(fā)表于 2009615 18:02ORACLE的ETL工具是什么?以前一直以為是BIEE.....今天才發(fā)現(xiàn)BIEE是類似COGNOS的報(bào)表工具......只看該作者 然而,每一步都有很深的內(nèi)容需要研究與挖掘,尤其在實(shí)際項(xiàng)目中,我們要綜合考慮。  調(diào)度是數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵環(huán)節(jié),要考慮縝密?! ?四)、使用調(diào)度  在對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行增量更新時(shí)必須使用調(diào)度(圖九:),即對事實(shí)數(shù)據(jù)表進(jìn)行增量更新處理。在記錄數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的操作時(shí),我們也將使用時(shí)間戳標(biāo)識(shí)信息?! ±缥覀兛梢园凑仗鞂?shù)據(jù)抽取到準(zhǔn)備區(qū)中,基于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū),我們將進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、整合、將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性處理。  簡而言之,通過ETL,我們可以基于源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來生成數(shù)據(jù)倉庫。  ETL是數(shù)據(jù)抽取(Extract)、轉(zhuǎn)換(Transform)、加載(Load )的簡寫,它是指:將OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取出來,并將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和整合,得出一致性的數(shù)據(jù),然后加載到數(shù)據(jù)倉庫中?! ∪?、什么是ETL  在數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建中,ETL貫穿于項(xiàng)目始終,它是整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的生命線,包括了數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)換、加載等各個(gè)過程。注意在關(guān)聯(lián)時(shí)有為空的數(shù)據(jù)時(shí)(數(shù)據(jù)源臟),需要使用外連接,連接后我們將各維度的代理鍵取出放于事實(shí)表中,事實(shí)表除了各維度代理鍵外,還有各量度數(shù)據(jù),這將來自原始表,事實(shí)表中將存在維度代理鍵和各量度,而不應(yīng)該存在描述性信息,即符合“瘦高原則”,即要求事實(shí)表數(shù)據(jù)條數(shù)盡量多(粒度最小),而描述性信息盡量少。那么,我們將使用存儲(chǔ)過程或程序生成新的維度屬性,在后續(xù)的數(shù)據(jù)中將基于新的屬性進(jìn)行查看。而在統(tǒng)計(jì)2006年數(shù)據(jù)時(shí)就應(yīng)該定位到B部門,然后再有新的數(shù)據(jù)插入時(shí),將按照新部門(B部門)進(jìn)行處理,這樣我們的做法是將該維度成員列表加入標(biāo)識(shí)列,將歷史的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為“過期”,將目前的數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)為“當(dāng)前的”?! 【徛兓S度第二種類型:  歷史數(shù)據(jù)保留,新增數(shù)據(jù)也要保留。這樣,我們在ETL的過程中,就要考慮到緩慢變化維度的處理。更重要的是,在聚合時(shí),數(shù)值型字段的匹配和比較,JOIN效率高,便于聚合?! ∧敲?,我們分析中所用到的這些維度,在數(shù)據(jù)倉庫中的存在形式是怎樣的呢?  我們可以將3個(gè)級別設(shè)置成一張數(shù)據(jù)表中的3個(gè)字段,比如時(shí)間維度?;诓煌木S度,我們可以看到各量度的匯總情況,也可以基于所有的維度進(jìn)行交叉分析。  在采用“最小粒度原則”的同時(shí),我們不必?fù)?dān)心海量數(shù)據(jù)所帶來的匯總分析效率問題,因?yàn)樵诤罄m(xù)建立多維分析模型(CUBE)的時(shí)候,我們會(huì)對數(shù)據(jù)提前進(jìn)行匯總,從而保障產(chǎn)生分析結(jié)果的效率??紤]到量度的聚合程度不同,我們將采用“最小粒度原則”,即將量度的粒度設(shè)置到最小。它們一般為數(shù)值型數(shù)據(jù)。那么,“某年某月某一地區(qū)的啤酒銷售情況”這樣一個(gè)主題,就要求我們通過時(shí)間和地區(qū)兩個(gè)維度的組合,來考察銷售情況這個(gè)量度。主題要體現(xiàn)出某一方面的各分析角度(維度)和統(tǒng)計(jì)數(shù)值型數(shù)據(jù)(量度)之間的關(guān)系,確定主題時(shí)要綜合考慮。因此,在實(shí)際項(xiàng)目中,我們將綜合運(yùn)用星型架構(gòu)與雪花型架構(gòu)來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫。如圖所示,星型架構(gòu)的中間為事實(shí)表,四周為維度表,類似星星。  (6)是否具有良好的集成性和開放性?! ?2)對數(shù)據(jù)源的支持程度。數(shù)據(jù)流的起點(diǎn)通常是數(shù)據(jù)源(源表)。當(dāng)前任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果決定沿哪條分支前進(jìn)。SSIS提供了數(shù)據(jù)相關(guān)的控制流、數(shù)據(jù)流、日志、變量、event、連接管理等基礎(chǔ)設(shè)施。  (2)SQL Server Integration Services(SSIS)  SSIS是SQL Server 2005的新成員,在SQL Server的早期版本中,其實(shí)就已經(jīng)有了它的雛形,那時(shí)的名稱叫做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)(DTS)?! ?、版本
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