一、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，什么是business key

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，Business key（業(yè)務(wù)鍵）是指與業(yè)務(wù)相關(guān)的那些主鍵或少數(shù)標(biāo)識(shí)符，通常由業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)＜掖_定。它是用于標(biāo)識(shí)業(yè)務(wù)實(shí)體或事務(wù)的關(guān)鍵屬性，例如客戶姓名、訂單編號(hào)、產(chǎn)品代碼等。

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模中，Business key是一個(gè)重要的概念，因?yàn)樗梢詭椭鷮?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可分析的形式并且為數(shù)據(jù)集成提供了一個(gè)很好的起點(diǎn)。通常，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)模型都是基于業(yè)務(wù)鍵而不是原始數(shù)據(jù)庫(kù)中的物理主鍵來(lái)設(shè)計(jì)的。

二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)誕生的原因

歷史數(shù)據(jù)積存：歷史數(shù)據(jù)使用頻率過(guò)低，堆積在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，會(huì)導(dǎo)致查詢性能下降企業(yè)數(shù)據(jù)分析需要：各個(gè)部門(mén)自己建立獨(dú)立的數(shù)據(jù)抽取系統(tǒng)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致，資源 浪費(fèi)嚴(yán)重，數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限也會(huì)存在風(fēng)險(xiǎn)

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，英文名稱為Data Warehouse，可簡(jiǎn)寫(xiě)為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)顧名思義，是一個(gè)很大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集合，出于企業(yè)的分析性報(bào)告和決策支持目的而創(chuàng)建，對(duì)多樣的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與整合。它為企業(yè)提供一定的BI（商業(yè)智能）能力，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量以及控制。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將各個(gè)異構(gòu)的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)給統(tǒng)一管理起來(lái)，并且完成了質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)的剔除、格式轉(zhuǎn)換，最終按照一種合理的建模方式來(lái)完成源數(shù)據(jù)組織形式的轉(zhuǎn)變，以更好的支持到前端的可視化分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的輸入方式是各種各樣的數(shù)據(jù)源，最終的輸出用于企業(yè)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)報(bào)表等方向。

3、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特征

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、穩(wěn)定的（Non-Volatile）和時(shí)變的（Time-Variant ）數(shù)據(jù)集合，面向數(shù)據(jù)分析，用以支持管理決策。

主題性：不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)于某一個(gè)或多個(gè)項(xiàng)目，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)根據(jù)使用者實(shí)際需求，將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)在一個(gè)較高的抽象層次上做整合，所有數(shù)據(jù)都圍繞某一主題來(lái)組織。集成性：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是來(lái)源于多個(gè)數(shù)據(jù)源的集成，原始數(shù)據(jù)來(lái)自不同的數(shù)據(jù)源，存儲(chǔ)方式各不相同。要整合成為最終的數(shù)據(jù)集合，需要從數(shù)據(jù)源經(jīng)過(guò)一系列抽取、清洗、轉(zhuǎn)換的過(guò)程。穩(wěn)定性：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中保存的數(shù)據(jù)是一系列歷史快照，不允許被修改。用戶只能通過(guò)分析工具進(jìn)行查詢和分析。這里說(shuō)明一點(diǎn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本上是不許允許用戶進(jìn)行修改，刪除操作的。大多數(shù)的場(chǎng)景是用來(lái)查詢分析數(shù)據(jù)。時(shí)變性：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)定期接收新的集成數(shù)據(jù)，反應(yīng)出最新的數(shù)據(jù)變化。這和穩(wěn)定特點(diǎn)并不矛盾。

另外說(shuō)明，上面我們已經(jīng)說(shuō)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的歷史數(shù)據(jù)是不能修改的，那我們每天修改或新增的數(shù)據(jù)，從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，可以以時(shí)間戳標(biāo)記版本來(lái)標(biāo)記最新數(shù)據(jù)，老舊的數(shù)據(jù)就可以定期刪除，保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層架構(gòu)

按照數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)可分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自下而上流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后向上層開(kāi)放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。

源數(shù)據(jù)層（ODS）: 操作性數(shù)據(jù)(Operational Data Store) ，是作為數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種過(guò)渡，ODS的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般與數(shù)據(jù)來(lái)源保持一致，可以增加字段用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)只是只讀的，提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢使用， 而且ODS的數(shù)據(jù)周期一般比較短。ODS的數(shù)據(jù)為后一步的數(shù)據(jù)處理做準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層（DW）：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)，是數(shù)據(jù)的歸宿，這里保持這所有的從ODS到來(lái)的數(shù)據(jù)，并長(zhǎng)期保存，而且這些數(shù)據(jù)不會(huì)被修改,DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對(duì)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)應(yīng)用層（DA）：數(shù)據(jù)應(yīng)用(Data Application),為了特定的應(yīng)用目的或應(yīng)用范圍，而從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獨(dú)立出來(lái)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也可稱為部門(mén)數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)面向應(yīng)用。如根據(jù)報(bào)表、專題分析需求而計(jì)算生成的數(shù)據(jù)。????

5、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之ETL

建立OLAP應(yīng)用之前，我們要想辦法把各個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取出來(lái)，經(jīng)過(guò)一定的轉(zhuǎn)換和過(guò)濾，存放到一個(gè)集中的地方，成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這個(gè)抽取，轉(zhuǎn)換，加載的過(guò)程叫ETL（Extract， Transform，Load），目的是將企業(yè)中分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起。

ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的流水線，也可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的血液，它維系著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的新陳代謝，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)日常的管理和維護(hù)工作的大部分精力就是保持ETL的正常和穩(wěn)定。

6、與數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般針對(duì)某一業(yè)務(wù)應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計(jì)，比如一張簡(jiǎn)單的User表，記錄用戶名、密碼等簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)即可，符合業(yè)務(wù)應(yīng)用，但是不符合分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。

延伸閱讀1：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用的主要技術(shù)

并行：計(jì)算的硬件環(huán)境、操作系統(tǒng)環(huán)境、 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和所有相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作、查詢工具和技術(shù)、應(yīng)用程序等各個(gè)領(lǐng)域都可以從并行的最新成就中獲益。分區(qū)：分區(qū)功能使得支持大型表和索引更容易，同時(shí)也提高了數(shù)據(jù)管理和查詢性能。數(shù)據(jù)壓縮：數(shù)據(jù)壓縮功能降低了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中通常需要的用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的磁盤(pán)系統(tǒng)的成本，新的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)也已經(jīng)消除了壓縮數(shù)據(jù)對(duì)查詢性能造成的負(fù)面影響。