??? 數(shù)倉(cāng)治理是一個(gè)非常棘手的問(wèn)題，通常需要跟著業(yè)務(wù)需求快速發(fā)展。可能存在數(shù)據(jù)分散在不同團(tuán)隊(duì)或者團(tuán)隊(duì)之間研發(fā)規(guī)范不一致的情況。從維度模型來(lái)約束規(guī)范的工作來(lái)看，“模型”的治理難度大于“架構(gòu)”。

目前行業(yè)通常的模型治理方法是規(guī)定一種建模規(guī)范，然后各自按照規(guī)范進(jìn)行編碼。當(dāng)業(yè)務(wù)變得模糊不清時(shí)，再抽調(diào)時(shí)間進(jìn)行人工治理。這種方法就像清理黃河的流沙一樣，雖然可以清理一次又一次，但上游仍然會(huì)沖下新的流沙。

因此，考慮換個(gè)思路來(lái)解決問(wèn)題。當(dāng)業(yè)務(wù)高速發(fā)展時(shí)，數(shù)倉(cāng)必須跟著發(fā)展，否則數(shù)倉(cāng)就沒(méi)有意義了。但是業(yè)務(wù)通常不會(huì)一直處于高速發(fā)展階段，就像長(zhǎng)跑一樣，總會(huì)有跑跑停停的時(shí)候。所以如果我們遵循一定的做事方法，多一些流程步驟，就可以大大延緩數(shù)倉(cāng)治理的問(wèn)題。

換句話(huà)說(shuō)，不要追求長(zhǎng)期的問(wèn)題解決，而是以一段時(shí)間內(nèi)的穩(wěn)定為目標(biāo)，比如一年。當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)展到比較穩(wěn)定的階段時(shí)，再來(lái)進(jìn)行治理，既可以避免因業(yè)務(wù)變動(dòng)而影響模型重構(gòu)，也能節(jié)省精力和壓力。

完美的解決方案通常是不存在的，所以當(dāng)技術(shù)無(wú)法解決問(wèn)題時(shí)，可以嘗試一些另類(lèi)思路去解決。

數(shù)倉(cāng)的指導(dǎo)思想是以維度建模為基礎(chǔ)，根據(jù)業(yè)務(wù)域和數(shù)據(jù)域設(shè)計(jì)主題模型，構(gòu)建一致性的維度和事實(shí)。

具體建模方法如下：首先了解數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)周期，是增量同步還是全量同步，并根據(jù)預(yù)估的數(shù)據(jù)量設(shè)計(jì)ODS。其次，大致了解業(yè)務(wù)域的劃分情況，將一類(lèi)不可拆分的行為作為一類(lèi)，例如支付、搜索等。然后根據(jù)這些業(yè)務(wù)過(guò)程，構(gòu)建最明細(xì)粒度的事實(shí)表（DWD）。基于DWD，可以根據(jù)主題對(duì)象進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，構(gòu)建公共粒度的匯總指標(biāo)事實(shí)表。同時(shí)定義一致性的維度（DIM），通常是靜態(tài)信息，動(dòng)態(tài)可變屬性應(yīng)放到DWD中。

掌握了維度建模的核心思想后，每位研發(fā)同學(xué)都可以開(kāi)始進(jìn)行維度建模了。



掌握建模方法并不意味著可以發(fā)揮創(chuàng)造力，就像谷歌編碼規(guī)范一樣，有很多的Tips要遵循：

表名和字段命名要有規(guī)范，指標(biāo)命名應(yīng)能推測(cè)出大概的涵義；善于利用分區(qū)、臨時(shí)表等方法降低表的依賴(lài)層級(jí)；擴(kuò)展字段應(yīng)以key-value形式存儲(chǔ)，雖然get_json_object操作慢，但簡(jiǎn)潔；小數(shù)精度應(yīng)使用Decimal而不是Double，避免問(wèn)題；對(duì)每個(gè)任務(wù)進(jìn)行摸底，解決可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜的地方，常見(jiàn)于Join的空值問(wèn)題。



數(shù)據(jù)問(wèn)題的檢測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。

通常有三種檢測(cè)方式：基于統(tǒng)計(jì)、基于自動(dòng)規(guī)則和基于價(jià)值衡量。

基于統(tǒng)計(jì)可以統(tǒng)計(jì)ODS/DWD/DWS/ADS層的表數(shù)量、業(yè)務(wù)域的表數(shù)量以及每張表的引用次數(shù)等，從而了解數(shù)倉(cāng)建設(shè)情況。

基于自動(dòng)規(guī)則可以檢測(cè)重復(fù)開(kāi)發(fā)的表，估算表之間的相似程度，推測(cè)是否可以合并。還可以計(jì)算表的主鍵和上下游引用，判斷是否可以合并。這種方法需要對(duì)數(shù)倉(cāng)模型有較深的理解。

基于價(jià)值衡量可以根據(jù)收益和成本對(duì)數(shù)據(jù)表的價(jià)值進(jìn)行衡量，優(yōu)先治理高價(jià)值的場(chǎng)景或者尋找低價(jià)值的重構(gòu)點(diǎn)。這種方法需要考慮收益和成本的平衡。

最后提到了工具的重要性，例如FineDataLink可以幫助解決數(shù)據(jù)表命名、字段命名和權(quán)限問(wèn)題，加速企業(yè)數(shù)據(jù)集成。選擇合適的工具需要結(jié)合實(shí)際情況，目前市場(chǎng)占有率較高的產(chǎn)品是帆軟ETL軟件——FineDataLink。

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