阿里巴巴大数据之路 数据模型篇

阿里巴巴大数据之路——数据模型篇 一、概述

1.什么是数据模型？

数据模型就是数据的组织和存储方法。主要关注的是从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。

2.典型数据仓库建模方法论

ER模型

纬度模型（建模四步曲：确定业务流程->确定粒度->确定纬度->确定事实表）

二、阿里巴巴数据整合管理体系oneData

1.体系架构

核心内容包括规范定义、模型设计等！

2.模型分层

主要分为三大层（4小层）：操作数据层（ODS），公共纬度模型层（CDM），应用数据层（ADS）阿里大数据，其中，CDM又分为明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）

操作层数据ODS：贴源设计，几乎无处理地存放操作系统数据

结构化数据增量或全量同步到MaxComputer

非结构化数据（日志）结构化处理同步到MaxComputer

累积并保存清洗数据

公共纬度模型层：存放明细数据、维表数据以及公共指标汇总数据，比较多的采用纬度退化的手段，将纬度退化到事实表中，减少关联

组合相关和相似数据，采用明细宽表，减少数据扫描

公共指标统一加工，统一口径，建立逻辑汇总宽表

建立一致性纬度

应用数据层ADS：存放数据产品个性化的指标数据

个性化指标加工，无公用性

基于应用的数据组装，大宽表集市、横表转纵表...

整个模型如下图所示：

//数据调用服务一般优先使用CDM层，然后ODS，ADS作为应用数据一般不对外提供服务

3.基本原则

高内聚低耦合：将业务相近的放在一起，将高概率使用的放一起，遵循软件设计开发的高内聚低耦合原则

核心模型与拓展模型分离：核心模型只包含常用核心业务字段，保证核心模型的简洁性

一致性：相同含义的字段在不同表中必须使用相同的命名，表名等命名必须清晰一致，见名知意

...

4.实施工作流

(1)数据调研

包含业务调研和需求调研

(2)架构设计

数据域划分

【数据域设计】（就是给出数据的大分类，数据所属的域）

构建总线矩阵

【总线结构】（就是列出纬度与主题，进行存在的纬度画?）

后续包括规范定义、模型设计与总结

规范定义：

命名规范统一：表名、字段名等规范统一

字段类型统一：相同与相似字段类型统一

公共代码与代码值统一：代码与标志性字段应统一

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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