?關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念、原理、建設(shè)方面，已經(jīng)有很多內(nèi)容和經(jīng)典書籍可以參考。在本文中，我更想討論企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目中的架構(gòu)和組件工具問(wèn)題。


數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以被簡(jiǎn)單地描述為通過(guò)數(shù)據(jù)集成工具連接原始數(shù)據(jù)和分析界面數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)機(jī)制。它管理企業(yè)大量的數(shù)據(jù)集，提供轉(zhuǎn)換、移動(dòng)和展現(xiàn)給終端用戶的功能。有許多方法可以擴(kuò)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的能力，但我們將重點(diǎn)討論最基本的問(wèn)題。在不考慮過(guò)多技術(shù)細(xì)節(jié)的情況下，整個(gè)架構(gòu)可以被分為4個(gè)層次：

1. 原始數(shù)據(jù)層（數(shù)據(jù)源）
2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)形態(tài)
3. 數(shù)據(jù)的采集、收集、清洗和轉(zhuǎn)換
4. 應(yīng)用分析層

單層架構(gòu)（直連）

大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，包含允許多維數(shù)據(jù)的模塊，或者分為多個(gè)易于訪問(wèn)的多主題信息域。最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只有一層架構(gòu)。

單層架構(gòu)意味著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與分析接口直接連接，終端用戶可以直接查詢。但是簡(jiǎn)單也意味著有其弊端和適用性：

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)從100GB起，直接連接可能導(dǎo)致查詢速度慢，因?yàn)樾枰苯訌臄?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)準(zhǔn)確地查詢數(shù)據(jù)，或者是準(zhǔn)確地輸入數(shù)據(jù)，這對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和前端BI工具的性能要求相當(dāng)高，基本性能不會(huì)太高。

此外，在處理復(fù)雜維度分析時(shí)，性能也受到限制，由于其緩慢性和不可預(yù)測(cè)性，很少應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)平臺(tái)。要執(zhí)行高級(jí)數(shù)據(jù)查詢，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)該在低級(jí)實(shí)例下被擴(kuò)展以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)查詢。

兩層數(shù)據(jù)架構(gòu)（數(shù)據(jù)集市層）

兩層架構(gòu)是在前端應(yīng)用層和EDW層增加了數(shù)據(jù)集市層。數(shù)據(jù)集市是包含特定主題域信息的低級(jí)別存儲(chǔ)庫(kù)。簡(jiǎn)而言之，它是一個(gè)在特定主題（例如銷售、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等）下延伸EDW的較小數(shù)據(jù)庫(kù)。

這種方式解決了部門級(jí)數(shù)據(jù)查詢和分析的問(wèn)題，每個(gè)部門更容易訪問(wèn)所需的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊總€(gè)集市僅包含給定域信息。此外，數(shù)據(jù)集市限制了終端用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)范圍，并設(shè)置了數(shù)據(jù)權(quán)限控制。但是創(chuàng)建數(shù)據(jù)集市層需要額外的硬件資源，并與數(shù)據(jù)平臺(tái)的其他數(shù)據(jù)庫(kù)集成。

三層架構(gòu)（OLAP）

在數(shù)據(jù)集市層之上，我們通常會(huì)使用聯(lián)機(jī)分析（OLAP）處理多維數(shù)據(jù)集（cube）。OLAP數(shù)據(jù)集是一類特定數(shù)據(jù)庫(kù)，可以從多維度描述數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)只能表示二維數(shù)據(jù)，而OLAP允許在多維度下編譯數(shù)據(jù)并在維度之間移動(dòng)。

OLAP專門用于維度建模數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)BI以圖表方式展示OLAP的結(jié)果。

OLAP的業(yè)務(wù)價(jià)值在于允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析，以提供對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)或特定數(shù)據(jù)集市的訪問(wèn)。現(xiàn)在，它已經(jīng)成為主流的架構(gòu)應(yīng)用。

以下是最廣泛使用的架構(gòu)體系結(jié)構(gòu)圖，由頂層、中層和底層組成。

底層：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)是底層，通常是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，使用后端工具清潔、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)到該層。

中間層：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的中間層是使用ROLAP或MOLAP模型實(shí)現(xiàn)的OLAP服務(wù)器。對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，這個(gè)應(yīng)用程序?qū)语@示數(shù)據(jù)庫(kù)的抽象視圖，同時(shí)也充當(dāng)最終用戶和數(shù)據(jù)庫(kù)之間的中介。

頂層：頂層是前端應(yīng)用層，連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)或通過(guò)API獲取數(shù)據(jù)。常見的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)查詢、報(bào)表制作、BI數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和其他應(yīng)用開發(fā)。

根據(jù)功能應(yīng)用和技術(shù)架構(gòu)，下面是一張中大型企業(yè)的詳細(xì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)圖。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的四個(gè)核心組件是：底層源數(shù)據(jù)庫(kù)（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案）、ETL、前端應(yīng)用和OLAP服務(wù)。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)

底層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器通常是一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（各種表關(guān)聯(lián)的SQL統(tǒng)計(jì)會(huì)更方便一些，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在這方面還有所區(qū)別）。常用的方案有Oracle、DB2、SQLServer以及Essbase、Greenplum、Teradata等專業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。
1. 采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或經(jīng)過(guò)功能擴(kuò)展的MPP數(shù)據(jù)庫(kù)

- 傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括：Oracle、MySQL、DB2。
- 大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫(kù)包括：Vertica、Teradata（商業(yè)）、Greenplum（開源）。

Teradata在銀行業(yè)使用較多，但成本也比較高。我們目前在項(xiàng)目中主要使用Greenplum，它是業(yè)界最快且性價(jià)比最高的高端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。Greenplum基于PostgreSQL，在2015年開源。國(guó)內(nèi)四大行中有3家在使用，5大物流公司中有4家在使用。很多公司正從Teradata遷移到Greenplum。

2. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)：Hadoop+Hive

這個(gè)方案非常通用，通常的組合是：TB級(jí)數(shù)據(jù)使用PostgreSQL，百TB級(jí)數(shù)據(jù)使用Greenplum，PB級(jí)以上的數(shù)據(jù)使用Hadoop。

下面是一個(gè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)、Greenplum和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)比圖。

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