视频地址：尚硅谷大数据项目《在线教育之离线数仓》_哔哩哔哩_bilibili

目录

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P004【数仓概念讲的颇为详细】

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时间切片：时间回溯，找回以前的数据。

P004【数仓概念讲的颇为详细】

核心架构

1. 业务数据：用户和系统网站进行交互所产生的数据，如下单交付数据，存在mysql中。
   1. datax：全量表的采集。
   2. maxwell：增量表的实时监控。
2. 用户行为日志：点击网站所进行的一系列动作。
   1. flume：采集数据。
   2. hdfs：文件存储系统存放数据。
   3. kafka：为实时数仓搭建作准备，flink从kafka中读取数据。
3. hive+hdfs，hive套在hdfs上，分层计算形成数仓。
   1. hdfs：只支持新增及追加写数据，不支持实时修改与删除。
   2. hive：可以用update命令修改数据，整个文件读取出来修改后覆盖写回去，效率较低，因此将计算结果保存在新表中。

数仓分层

1. ods：operation data store，原始数据层。
2. dwd：data warehouse detail，明细数据层。
3. dws：data warehouse summary，汇总数据层。
4. dim：dimension，公共维度层。
5. ads：application data service，数据应用层。

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幂等性（Idempotence） 是一个重要的概念，指的是对同一个操作的重复执行不会产生额外的影响，结果与执行一次操作的结果相同。换句话说，无论对一个操作执行多少次，最终的状态都是一致的。

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以下是构建数据仓库的完整流程。

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交易业务流程

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5.2.2 明确数据域

数据仓库模型设计除横向的分层外，通常也需要根据业务情况进行纵向划分数据域。

划分数据域的意义是便于数据的管理和应用。

通常可以根据业务过程或者部门进行划分，本项目根据业务过程进行划分，需要注意的是一个业务过程只能属于一个数据域。

下面是本数仓项目所需的所有业务过程及数据域划分详情。

数据域	业务过程
交易域	加购、下单、支付成功
流量域	页面浏览、启动应用、动作、曝光、错误
用户域	注册、登录
互动域	收藏、评价
考试域	考试
学习域	观看视频

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业务总线矩阵中包含维度模型所需的所有事实（业务过程）以及维度，以及各业务过程与各维度的关系。矩阵的行是一个个业务过程，矩阵的列是一个个的维度，行列的交点表示业务过程与维度的关系。

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按照事务型事实表的设计流程，选择业务过程à声明粒度à确认维度à确认事实，得到的最终的业务总线矩阵见以下表格。

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5.2.4 明确统计指标

（1）原子指标

原子指标基于某一业务过程的度量值，是业务定义中不可再拆解的指标，原子指标的核心功能就是对指标的聚合逻辑进行了定义。我们可以得出结论，原子指标包含三要素，分别是业务过程、度量值和聚合逻辑。

例如订单总额就是一个典型的原子指标，其中的业务过程为用户下单、度量值为订单金额，聚合逻辑为sum()求和。需要注意的是原子指标只是用来辅助定义指标一个概念，通常不会对应有实际统计需求与之对应。

（2）派生指标

派生指标基于原子指标，其与原子指标的关系如下图所示。

（3）衍生指标

衍生指标是在一个或多个派生指标的基础上，通过各种逻辑运算复合而成的。例如比率、比例等类型的指标。衍生指标也会对应实际的统计需求。