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这是我的第68篇原创
今天是一篇很枯燥的数据仓库名词和使用场景的解释。适合对数仓感兴趣的同学食用。
数仓建设的时候,我们会有非常多的名词,很多数据分析师经常接触数仓,但又不太了解,往往会被数仓工程师的一堆名字给打晕了。别怕,有我在!
今天给你把这些名词都给解释清楚:全量表、增量表、流水表、拉链表、快照表、代理键、业务主键、自增主键、维度、缓慢变化维、分区、分桶、分表、分库、位图、颗粒度。
上面都是常用的一些名词,我们把他们分个类:
表的设计模式:分区、分桶、分表、分库。
我们知道一张表中的数据超过一定数量之后,查询的速度会变慢,MySQL大概是2000W左右。但是业务数据不断累积,超过这个限制怎么办?
在结构化数据库中,采用的方法就是表分区。将一个表按照某个规则(比如按年,或者hash散列等),将大量存储在不同的分区中,起到分而治之的效果。对A表进行分区,A表仍然是一张表,但是不同年份的数据会存在不同的物理文件中,查询时我们只需要查找对应的某个分区表即可,速度可以得到保障。但是分区表有一些弊端,比如只能横向分,对主键和索引有要求等。优点是仍然是一张表,对使用非常友好。
所以我们会有其他的方法,比如分表。分表有两种分法:1、把一张大表进行纵向切割,分成若干个小表,适合很多列的表;2、把一张大表进行横向切分,分成若干个小表,适合数据量特别巨大的表。在大型互联网公司,一般横向直接切成1024个小表。分表的扩展性非常好,隔离性也很好。但是一张表会分出N张表,对使用很不友好。
如果一个数据库中的数据表很多,每张表的数据也非常多,那咋弄?除了分表,那就是分库了。我们把关系相近的表归好类,形成若干个表的集合。每个关系比较紧密的表的集合放在一个数据库中,这样就形成了一个一个的子集表的数据库,这就是分库。
在大数据环境中,表的关联代价很大,效率比较低。研究过MapReduce、Spark原理的同学应该知道其原因,核心就是shuffle过程会导致数据的不均匀。这时候我们可以进行分桶操作,即把A、B关联用的ID进行分桶操作,之后关联的时候,MapReduce时,会把两个表相同id的数据分在一个桶中进行join,这样效率就非常高了。
表的更新模式:全量表、增量表、流水表、快照表、拉链表。
其实叫更新模式不完全对,姑且这么叫吧。我们知道数据仓库是面向历史的,里面的数据原则上是不允许变更的数据。但是业务数据是变化的啊,我们用不变的数据仓库数据反应业务的变化呢?
方法1:每天都把所有数据都复制一遍,放在数仓里,就像找个照片一样不就好了吗?对,这就是快照表。
方法2:我们把每条数据的每次变化都记录下来,形成数据变化流水账,放在数仓里,也可以对吗?对,这就是流水表。
方法3:我们不必把所有的变化都记录下来,只需要记录关键信息的变化就可以了,每条数据的关键信息变化了,就记录到数仓里,这就是拉链表。
如果一张表含有该业务从诞生开始到现在的所有数据,那这张表就叫全量表。全量更新也是这个意思,如果更新数据的时候,直接覆盖这张表里的所有数据,就叫全量更新。一般我们都直接truncate,然后insert。优点是出错少,好维护,缺点是数据处理量大。
如果一张表只含有某个更新周期内的数据,那就叫增量表。增量更新也是这个意思,从上次的更新截止点开始,抽取这次新增加的数据,放在目标表里,这就是增量更新。增量更新的时候我们需要注意增量字段,还得小心更新失败、漏更新等,需要进行数据更新的校核,比较费劲。优点是数据处理量小,速度快;缺点是事儿多。
快12点了,来不及写字段和概念了,明天继续哈~~~
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