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?關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的概念、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)倉庫項目中的架構(gòu)和組件工具問題。


數(shù)據(jù)倉庫可以被簡單地描述為通過數(shù)據(jù)集成工具連接原始數(shù)據(jù)和分析界面數(shù)據(jù)庫的存儲機制。它管理企業(yè)大量的數(shù)據(jù)集，提供轉(zhuǎn)換、移動和展現(xiàn)給終端用戶的功能。有許多方法可以擴展數(shù)據(jù)倉庫的能力，但我們將重點討論最基本的問題。在不考慮過多技術(shù)細(xì)節(jié)的情況下，整個架構(gòu)可以被分為4個層次：

1. 原始數(shù)據(jù)層（數(shù)據(jù)源）
2. 數(shù)據(jù)倉庫架構(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)倉庫是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，包含允許多維數(shù)據(jù)的模塊，或者分為多個易于訪問的多主題信息域。最簡單的數(shù)據(jù)倉庫只有一層架構(gòu)。

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

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)倉庫的存儲從100GB起，直接連接可能導(dǎo)致查詢速度慢，因為需要直接從數(shù)據(jù)倉庫準(zhǔn)確地查詢數(shù)據(jù)，或者是準(zhǔn)確地輸入數(shù)據(jù)，這對數(shù)據(jù)庫和前端BI工具的性能要求相當(dāng)高，基本性能不會太高。

此外，在處理復(fù)雜維度分析時，性能也受到限制，由于其緩慢性和不可預(yù)測性，很少應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)平臺。要執(zhí)行高級數(shù)據(jù)查詢，數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)該在低級實例下被擴展以簡化數(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別存儲庫。簡而言之，它是一個在特定主題（例如銷售、運營、市場等）下延伸EDW的較小數(shù)據(jù)庫。

這種方式解決了部門級數(shù)據(jù)查詢和分析的問題，每個部門更容易訪問所需的數(shù)據(jù)，因為每個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數(shù)據(jù)的訪問范圍，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)平臺的其他數(shù)據(jù)庫集成。

三層架構(gòu)（OLAP）

在數(shù)據(jù)集市層之上，我們通常會使用聯(lián)機分析（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，可以從多維度描述數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只能表示二維數(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。

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

OLAP的業(yè)務(wù)價值在于允許對數(shù)據(jù)進行多維度分析，以提供對所有企業(yè)數(shù)據(jù)或特定數(shù)據(jù)集市的訪問。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)倉庫服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫是底層，通常是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(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)倉庫中的中間層是使用ROLAP或MOLAP模型實現(xiàn)的OLAP服務(wù)器。對用戶來說，這個應(yīng)用程序?qū)语@示數(shù)據(jù)庫的抽象視圖，同時也充當(dāng)最終用戶和數(shù)據(jù)庫之間的中介。

頂層：頂層是前端應(yīng)用層，連接數(shù)據(jù)倉庫并從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)或通過API獲取數(shù)據(jù)。常見的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)查詢、報表制作、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)倉庫架構(gòu)圖。

數(shù)據(jù)倉庫的四個核心組件是：底層源數(shù)據(jù)庫（數(shù)據(jù)存儲方案）、ETL、前端應(yīng)用和OLAP服務(wù)。
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫

底層的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器通常是一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（各種表關(guān)聯(lián)的SQL統(tǒng)計會更方便一些，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在這方面還有所區(qū)別）。常用的方案有Oracle、DB2、SQLServer以及Essbase、Greenplum、Teradata等專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫解決方案。
1. 采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或經(jīng)過功能擴展的MPP數(shù)據(jù)庫

- 傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括：Oracle、MySQL、DB2。
- 大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫包括：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。我們目前在項目中主要使用Greenplum，它是業(yè)界最快且性價比最高的高端數(shù)據(jù)倉庫解決方案。Greenplum基于PostgreSQL，在2015年開源。國內(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)平臺架構(gòu)：Hadoop+Hive

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

下面是一個傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)、Greenplum和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的對比圖。

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