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老板讓我負(fù)責(zé)數(shù)倉 DIM 層建設(shè),我說我不會(huì)

開發(fā) 架構(gòu)
本文將從理論到實(shí)踐,深入講解DIM層的建設(shè)原理、設(shè)計(jì)模式及具體實(shí)現(xiàn)方法,以我們項(xiàng)目中的實(shí)際案例為例進(jìn)行說明。

不會(huì)是不可能的,hhh,今天我們來看看怎么建設(shè)dim層。

數(shù)據(jù)倉庫維度層(DIM層)是連接數(shù)據(jù)倉庫ODS原始數(shù)據(jù)與后續(xù)分析層的關(guān)鍵橋梁。本文將從理論到實(shí)踐,深入講解DIM層的建設(shè)原理、設(shè)計(jì)模式及具體實(shí)現(xiàn)方法,以我們項(xiàng)目中的實(shí)際案例為例進(jìn)行說明。數(shù)倉代碼可訪問:

  • github:https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
  • gitee:https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning

一、DIM層的基本概念與作用

1. 什么是維度層(DIM層)?

維度層是數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)中專門用于存儲(chǔ)和管理維度數(shù)據(jù)的層次,位于ODS層之上,為DWD、DWS和ADS層提供標(biāo)準(zhǔn)化的維度信息。維度數(shù)據(jù)描述業(yè)務(wù)實(shí)體的屬性特征,如商品、用戶、時(shí)間、地理位置等,它們與事實(shí)表(如訂單、支付)結(jié)合,構(gòu)成完整的業(yè)務(wù)分析視圖。

2. DIM層的核心作用

提供統(tǒng)一維度視圖:

  • 標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)維度定義,解決源系統(tǒng)維度不一致問題數(shù)據(jù)質(zhì)量保障
  • 對(duì)維度數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重和一致性校驗(yàn)提升查詢效率
  • 預(yù)先整合維度信息,減少復(fù)雜分析時(shí)的表連接操作支持歷史追溯
  • 記錄維度變化歷史,支持不同時(shí)間點(diǎn)的歷史分析降低冗余度
  • 避免在各層重復(fù)維護(hù)維度屬性信息

3. 典型的DIM層表類型

DIM層表主要分為兩大類:常規(guī)維度表

(1) 如商品維度表、品牌維度表等,一般采用全量更新模式緩慢變化維度(SCD)

(2) 記錄隨時(shí)間變化的維度屬性,主要有三種類型:

  • SCD Type 1:直接覆蓋更新,不保留歷史
  • SCD Type 2:保留歷史版本,通過有效期標(biāo)記區(qū)分
  • SCD Type 3:保留有限歷史,通過額外字段存儲(chǔ)

二、DIM層表設(shè)計(jì)原則與策略

1. 表設(shè)計(jì)原則

用戶地址信息是電商系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),需要支持:

  • 包含維度的所有關(guān)鍵屬性,滿足分析需求一致性
  • 提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的維度定義,消除歧義穩(wěn)定性
  • 維度設(shè)計(jì)應(yīng)具備穩(wěn)定性,避免頻繁變更可用性
  • 優(yōu)化查詢效率,支持高并發(fā)訪問可追溯性
  • 對(duì)于關(guān)鍵維度,保留歷史變更記錄

2. 更新策略選擇

根據(jù)維度變化特性選擇合適的更新策略:

  • 適用于變化頻率低、數(shù)據(jù)量小的維度,如商品類目增量更新
  • 適用于持續(xù)新增的維度,如新商品拉鏈表設(shè)計(jì)
  • 適用于需要保留歷史版本的維度,如用戶屬性變化

三、案例分析:商品維度表實(shí)現(xiàn)

1. 表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

以我們項(xiàng)目中的商品維度表(dim_sku_full)為例:

CREATE TABLE dim.dim_sku_full
(
    `id`                   VARCHAR(255) COMMENT 'SKU ID,商品唯一標(biāo)識(shí)',
    `k1`                   DATE NOT NULL COMMENT '分區(qū)字段,數(shù)據(jù)日期',
    `price`                DECIMAL(16, 2) COMMENT '商品價(jià)格,單位元',
    `sku_name`             STRING COMMENT '商品名稱,展示用',
    -- 其他商品屬性字段
    `category3_id`         STRING COMMENT '三級(jí)分類ID,最細(xì)粒度的商品分類',
    `category3_name`       STRING COMMENT '三級(jí)分類名稱,如"休閑男鞋"',
    `category2_id`         STRING COMMENT '二級(jí)分類ID,中間層級(jí)商品分類',
    `category2_name`       STRING COMMENT '二級(jí)分類名稱,如"男鞋"',
    `category1_id`         STRING COMMENT '一級(jí)分類ID,頂層商品分類',
    `category1_name`       STRING COMMENT '一級(jí)分類名稱,如"鞋靴"',
    `tm_id`                STRING COMMENT '品牌ID,品牌唯一標(biāo)識(shí)',
    `tm_name`              STRING COMMENT '品牌名稱,如"Nike"、"Adidas"',
    -- 擴(kuò)展屬性字段
    `attr_ids`             ARRAY<int(11)> COMMENT '平臺(tái)屬性ID集合',
    `sale_attr_ids`        ARRAY<int(11)> COMMENT '銷售屬性ID集合',
    `create_time`          STRING COMMENT '創(chuàng)建時(shí)間,商品首次錄入時(shí)間'
)
    ENGINE=OLAP
UNIQUE KEY(`id`,`k1`) -- 使用商品ID和日期作為聯(lián)合主鍵
PARTITION BY RANGE(`k1`) () -- 按日期范圍分區(qū)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) -- 按商品ID哈希分布

2. 設(shè)計(jì)特點(diǎn)分析

  • 寬表設(shè)計(jì):整合了商品所有相關(guān)維度信息(SKU基本信息、分類信息、品牌信息)
  • 多級(jí)分類:保留一、二、三級(jí)分類的ID和名稱,便于不同粒度的分析
  • 分區(qū)策略:按日期分區(qū),支持歷史版本管理和數(shù)據(jù)生命周期管理
  • 復(fù)合主鍵:通過商品ID和日期組合,確保每天每個(gè)商品只有一個(gè)狀態(tài)

四、案例分析:用戶維度拉鏈表實(shí)現(xiàn)

1. 表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

對(duì)于變化較為頻繁且需要?dú)v史追溯的維度,如用戶信息,我們采用了拉鏈表設(shè)計(jì)。

CREATE TABLE dim.dim_user_zip
(
    `id`           VARCHAR(64) COMMENT '用戶ID,用戶唯一標(biāo)識(shí)',
    `k1`           DATE NOT NULL COMMENT '分區(qū)字段,數(shù)據(jù)日期',
    `login_name`   STRING COMMENT '用戶登錄名,賬號(hào)名稱',
    `nick_name`    STRING COMMENT '用戶昵稱,用戶自定義展示名',
    `name`         STRING COMMENT '用戶真實(shí)姓名,已加密',
    -- 其他用戶屬性字段
    `start_date`   STRING COMMENT '開始日期,當(dāng)前版本生效開始日期',
    `end_date`     STRING COMMENT '結(jié)束日期,當(dāng)前版本失效日期,9999-12-31表示當(dāng)前有效版本'
)

2. 拉鏈表處理邏輯

拉鏈表的核心在于ETL處理邏輯,需要處理兩種情況:初始化和增量更新。

(1) 初始化邏輯

-- 用戶維度拉鏈表初始化插入(設(shè)置歷史起點(diǎn))
insert into dim.dim_user_zip(id, k1, login_name, ... , start_date, end_date)
select
    id,                       -- 用戶ID
    k1,                       -- 分區(qū)日期
    login_name,               -- 用戶登錄名
    -- 其他字段
    md5(name),                -- 用戶真實(shí)姓名(MD5加密處理)
    md5(phone_num),           -- 手機(jī)號(hào)碼(MD5加密處理)
    md5(email),               -- 電子郵箱(MD5加密處理)
    -- 其他字段
    '2020-06-14' start_date,  -- 拉鏈起始日期(業(yè)務(wù)起始日期)
    '9999-12-31' end_date     -- 拉鏈結(jié)束日期(當(dāng)前有效版本標(biāo)記)
from ods.ods_user_info_full;

(2) 增量更新邏輯

拉鏈表的增量更新是其核心價(jià)值所在,我們來看實(shí)際項(xiàng)目中的邏輯代碼:

insert into dim.dim_user_zip(id, k1, login_name, ... , start_date, end_date)
with
    tmp as
    (
        select
            -- 當(dāng)前拉鏈表最新有效數(shù)據(jù)
            old.id old_id,                    -- 原用戶ID
            -- 其他old字段
            old.end_date old_end_date,        -- 原版本結(jié)束日期


            -- 新增數(shù)據(jù)(當(dāng)日變化)
            new.id new_id,                    -- 新用戶ID
            -- 其他new字段
            new.end_date new_end_date         -- 新版本結(jié)束日期
        from
            -- 查詢當(dāng)前拉鏈表中最新有效記錄
            (
                select * from dim.dim_user_zip
                where end_date = '9999-12-31'  -- 篩選當(dāng)前有效版本
            ) old
        -- 使用FULL OUTER JOIN合并新舊數(shù)據(jù)
        full outer join
            -- 當(dāng)日增量數(shù)據(jù)處理
            (
                select
                    cast(t1.id as VARCHAR(64)) as id,  -- 轉(zhuǎn)換用戶ID類型
                    -- 其他字段處理
                    md5(t1.name) as name,            -- 敏感信息加密
                    -- 其他字段
                    '2024-06-15' as start_date,       -- 新版本開始日期
                    '9999-12-31' as end_date          -- 新版本結(jié)束日期
                from
                    (-- 取每個(gè)用戶最新記錄
                        select id, k1, ... , row_number() over (partition by id order by create_time desc) rn
                        from ods.ods_user_info_full
                    ) t1
                where rn=1  -- 只取每個(gè)用戶的最新記錄
            ) new
        on old.id=new.id  -- 按用戶ID關(guān)聯(lián)
    )


-- 查詢1:處理有變更的用戶數(shù)據(jù),生成新版本記錄
select
    if(new_id is not null, new_id, old_id),         -- 用戶ID
    -- 其他字段選擇邏輯
    if(new_id is not null, new_start_date, old_start_date), -- 版本開始日期
    if(new_id is not null, new_end_date, old_end_date)      -- 版本結(jié)束日期
from tmp
where k2 is not NULL  -- 只處理有新分區(qū)數(shù)據(jù)的記錄


union all


-- 查詢2:處理原記錄的歷史版本化,更新結(jié)束日期
select
    old_id,                       -- 用戶ID
    -- 其他原字段
    old_start_date,               -- 版本開始日期
    cast(date_add(date('${pdate}'), -1) as string) old_end_date  -- 更新版本結(jié)束日期為當(dāng)前日期前一天
from tmp
where k1 is not NULL    -- 有原分區(qū)數(shù)據(jù)
  and old_id is not null  -- 有原用戶ID
  and new_id is not null; -- 同時(shí)有新用戶ID,說明是變更記錄

3. 拉鏈表更新原理解析

拉鏈表的核心在于ETL拉鏈表更新的核心原理在于:保留當(dāng)前記錄

  • 將原有記錄的結(jié)束日期修改為變更前一天插入新版本
  • 創(chuàng)建新記錄,開始日期為變更當(dāng)天,結(jié)束日期為'9999-12-31'新增用戶處理
  • 對(duì)于新增的用戶,直接插入記錄,無需處理歷史版本使用FULL JOIN
  • 確保既能處理變更用戶,也能處理新增用戶

DIM層作為數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵組成部分,其設(shè)計(jì)質(zhì)量直接影響整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的可用性和分析效率。通過正確選擇維度表類型、設(shè)計(jì)合理的更新策略,以及實(shí)施有效的優(yōu)化措施,可以構(gòu)建出高質(zhì)量的維度層,為上層分析提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 大數(shù)據(jù)技能圈
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