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【续】全量、增量、流水、拉链、快照、代理键、缓慢变化维
2020-10-13 21:21:13

这是我的第69篇原创

昨天没说完,今天继续哈。一样是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。


昨天简单讲了一下表的相关名称解释,缺一个位图表。其实位图(bitmap)之前说过,详见:

10亿用户量,连续7天登录的用户标签该怎么打?

今天继续聊。


字段相关名词解释

字段相关名词解释:自然键、业务主键、自增主键、代理键、时间戳、管理标识。


  • 自然键其实就是已有标准的各种ID,比如身份证号、国家标准行政代码之类的。

因为身份证存在为空或者重复(小孩、黑户,虽然少,但仍然存在)、国家标准行政代码会变更等情况,所以一般来说我们不会将自然键作为主键。但是会对自然键进行解码、拆分,获得更多信息,比如解码身份证可以获得地区、生日、性别等信息;解码国家标准行政地区代码可以获得地区级别等信息。


  • 业务主键是带有业务含义的ID字段。宽泛的来说,自然键其实就是一种业务主键。

自然键和业务主键之间的区别在于业务主键是唯一的,自然主键因历史原因,可能为空、或者重复,数据可能变更。业务主键是在设计业务实体的时候,根据业务逻辑,按照代码规则生成的唯一主键代码。


  • 自增主键,又叫逻辑主键。就是给每条数据自动编一个自动+1的序列号,保证主键的不重复,遵循第二范式。

关系型数据库里都有,oracle叫Rowid,Mysql里可以设置自增列。业务主键需要按照规则生成,自增主键在表里设置一下就好,非常省事,开发工程师最喜欢。


  • 代理键,这个得好好讲讲。代理键顾名思义,就是用一个ID作为原主键的代理,代替原主键的主键功能。

有人说了,原来的主键不是已经有主键功能么,咋还需要代理呢?几个应用场景:

1、缓慢变化维

    虽然维度相对来说比较固定,但是只是相对而已。数据量变大,时间拉长,维度基本上都会更新。维度更新方法基本是原代码失效,启用新代码,这时数据的延续性就出现问题了。这个时候,代理键就可以解决这个问题,变更前后的代码用同一个代理键就行了。

2、跨系统数据整合

    当我们从不同系统汇聚相同业务含义的数据到同一张表的时候,可能会出现主键冲突的情况。比如我们要做用户统一,分别从CRM、CallCenter、电商平台三个系统抽取用户数据合并到用户主数据临时表的时候,就可以用代理键,简单的操作就是在原主键前面加一个系统前缀即可。

3、海量数据分表

    当我们有海量数据,需要进行分库分表的时候,我们通常会用无业务含义,但是又有规律的代理键作为主键,原本的业务主键可以备用。我之前有两篇文章详细阐述过,可以点击查阅“雪花算法”和“基因算法”,突然发现以前写的东西风格很迥异,感觉好羞耻。。。


  • 时间戳,其实就是一个时间格式的字段,在数据发生CRUD的时候,记录一下发生变化的系统时间。

在ETL过程中,我们大量使用时间戳作为增量标识。在大数据环境中,我们可以使用时间戳作为分区、分表的策略。


  • 管理标识,是我们在进行表建设的时候,增加的各种管理字段。比如上面提到的时间戳。

一般来说,我们会增加逻辑删、时间戳、操作人、原系统、原始数据比对结果等各种管理字段。


概念相关名词解释

  • 颗粒度,顾名思义,就是数据的粗细程度。最细颗粒度是不可再分割的数据,最粗颗粒度就是高度汇总的数据。举例:

总GMV>某时间段内总GMV>某品类GMV>某商品GMV>某订单的订单额>订单中的某个商品的金额。

以上颗粒度逐渐变细,基本上拆到单个订单中的单个商品,数据也就拆到头了,到最细颗粒度了,也就是明细数据。

反向,我们会逐层进行汇总,数据的颗粒度也就主键增加。我们在设计业务表的时候,一定要到最细颗粒度,遵循第二范式,每一行的数据无法拆分。在设计汇总表的时候,会不断去掉某个维度,进行汇总,这就出来了不同颗粒度的数据。


  • 维度,通俗理解,就是数据的分类。复杂一些的理解,就是观察数据的角度。

在业务数据表中,一般来说,所有拥有外键码表的都是维度,比如性别、民族、订单状态等字段,都可以整理为性别维、民族维、订单状态维。一些量化的数据,我们可以通过对量化数据进行区间分类,整理成为维度,比如金额,我们可以整理为金额区间维;年龄,可以整理为年龄段维。


  • 度量,通俗理解也称指标,虽然两者不完全相等。度量是BI里的概念,就是对事物的量化标准;指标是对事物的具体量化。

两者的共同之处是:都是对事物的量化。不同之处是:度量会随着维度、范围、对比,展示出不同的含义;指标的含义相对固定。比较简单的对比,度量=原子指标。指标=原子指标+衍生指标+派生指标的集合。

之前写过一个维度、度量的形象解释,点击“怎么理解数据分析、维度和指标?”查阅。


  • 缓慢变化维,顾名思义,就是会慢慢变化的维度。

如果把时间无限拉长,绝大多数维度都是缓慢变化的。前面代理键的地方讲到过。如果说维度是我们观察事物的窗口(角度),那么缓慢变化维=在慢慢的变化着的观察事物的窗口。举个例子:

每个学生都有就读学校。那么在学生表,学校就是维度。对于一个学生来说,学校基本是不会变化的,或者变化的概率非常小,是非常偶然的事情。但是我们把数量拉大,把时间拉长,学校发生变化就成了必然。

我在做教育部项目的时候, 专门有一个系统管理全国所有学校:幼儿园、小学、初中、高中、大学。而学校表每个月都会有很多条数据发生变化。学校名称、等级、类型。那么在教育部的尺度上来说,学校就是一个变化比较频繁的维度。


终于写完了。不知道我写清楚没有。你还想知道哪些数仓的概念?或者那个概念我没写清楚,私信告诉我,我再仔细写清楚。

配合以下内容享受更佳






资料包 | 怎么理解数据分析、维度和指标?


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6. 传播封建迷信,主要表现为:
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    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
    4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;


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