数据仓库和BI技术概况

数据仓库

1.概念

1.L数据仓库工程是以关系数据库为依托，以数据仓库理论为指导、以OLAP为多层次多视角分析，以ETL工具进行数据集成、整合、清洗、加载转换，以前端工具进行前端报表展现浏览，以反复叠代验证为生命周期的综合处理过程最终目标是为了到达整合企业信息信息，把数据转换成信息、知识，提供决策支持数据源12数据库、磁带、文件、网页等等同一主题的数据可能存储在不同的数据库、磁带、甚至文件、网页里都有数据粒度13粒度问题第一反应了数据细化程度；第二在决策分析层面粒度越大，细化程度越低一般情况，数据仓库需求存储不同粒度的数据来满足不同层面的要求例子如顾客的移动话费信息数据分割14分割结构相同的数据，保证灵活的访问数据设计数据仓库15•与OLTP系统的接口设计ETL设计•数据仓库本身存储模型的设计数据存储模型设计设计难点

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6.ETL数据仓库有多个应用数据源，导致同一对象描述方式不同•表达方式不同字段类型不同•度量方式不同单位不同•对象命名方式不同字段名称不同•数据源的数据是逐步加载到数据仓库，怎么确定数据已经加载过•如何防止对已经加载的数据的读取，提高性能•数据实时发生变化后怎么加载一个标准客户会提出一个相对标准，例如将你的OLAP数据结果和报表结果比照虽然这是一种不太公平的比较，你也只好认了吧首先在数据源那里，已经很难保证数据质量了，这一点也是事实在这一层有哪些可能原因导致数据质量问题？可以分为下面几类■数据格式错误，例如缺失数据、数据值超出范围或是数据格式非法等要知道对于同样处理大数据量的数据源系统，他们通常会舍弃一些数据库自身的检查机制，例如字段约束等他们尽可能将数据检查在入库前保证，但是这一点是很难确保的这类情况诸如身份证号码、手机号、非日期类型的日期字段等■数据一致性，同样，数据源系统为了性能的考虑，会在一定程度上舍弃外键约束，这通常会导致数据不一致例如在帐务表中会出现一个用户表中没有的用户ID,在例如有些代码在代码表中找不到等■业务逻辑的合理性，这一点很难说对与错通常，数据源系统的设计并不是非常严谨，例如让用户开户日期晚于用户销户日期都是有可能发生的，一个用户表中存在多个用户ID也是有可能发生的对这种情况，有什么方法吗？构建一个BI系统，要做到完全理解数据源系统根本就是不可能的特别是数据源系统在交付后，有更多维护人员的即兴发挥，那更是要花大量的时间去寻找原因以前曾经争辩过设计人员对规则描述的问题，有人提出要在ETL开始之前务必将所有的规则弄得一清二楚我并不同意这样的意见，倒是认为在ETL过程要有处理这些质量有问题数据的保证一定要正面这些脏数据，是丢弃还是处理，无法逃避如果没有质量保证，那么在这个过程中，错误会逐渐放大，抛开数据源质量问题，我们再来看看ETL过程中哪些因素对数据准确性产生重大影响■规则描述错误上面提到对设计人员对数据源系统理解的不充分，导致规则理解错误，这是一方面另一方面，是规则的描述，如果无二义性地描述规则也是要探求的一个课题规则是依附于目标字段的，在难点三中，提到规则的分类但是规则总不能总是用文字描述，必须有严格的数学表达方式我甚至想过，如果设计人员能够使用某种规则语言来描述，那么我们的ETL单元就可以自动生成、同步，省去很多手工操作了■ETL开发错误即时规则很明确，ETL开发的过程中也会发生一些错误，例如逻辑错误、书写错误等例如对于一个分段值，开区间闭区间是需要指定的，但是常常开发人员没注意，一个大于等于号写成大于号就导致数据错误■人为处理错误在整体ETL流程没有完成之前，为了图省事，通常会手工运行ETL过程，这其中一个重大的问题就是你不会按照正常流程去运行了，而是按照自己的理解去运行，发生的错误可能是误删了数据、重复装载数据等难点五一质量保证

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5.上回提到ETL数据质量问题，这是无法根治的，只能采取特定的手段去尽量防止，而且必须要定义出度量方法来衡量数据的质量是好还是坏对于数据源的质量，客户对此应该更加关心，如果在这个源头不能保证比较干净的数据，那么后面的分析功能的可信度也都成问题数据源系统也在不断进化过程中，客户的操作也在逐渐标准中，BI系统也同样如此本文探讨一下对数据源质量和ETL处理质量的应对方法如何应对数据源的质量问题？记得在nteldatastage列表中也讨论过一个话题一〃-1的处理〃，在数据仓库模型维表中，通常有一条-1记录，表示“未知〃，这个未知含义可广了，任何可能出错的数据，NULL数据甚至是规则没有涵盖到的数据，都转成-1这是一种处理脏数据的方法，但这也是一种掩盖事实的方法就好似写一个函数FileOpenfilename,返回一个错误码，当然，你可以只返回一种错误码，如T,但这是一种不好的设计，对于调用者来说，他需要依据这个错误码进行某些判断，例如是文件不存在，还是读取权限不够，都有相应的处理逻辑数据仓库中也是一样，所以，建议将不同的数据质量类型处理结果分别转换成不同的值，譬如，在转换后，-1表示参照不上，-2表示NULL数据等不过这仅仅对付了上回提到的第一类错误，数据格式错误对于数据一致性和业务逻辑合理性问题，这仍有待探求但这里有一个原则就是“必须在数据仓库中反应数据源的质量〃对于ETL过程中产生的质量问题，必须有保障手段从以往的经验看，没有保障手段给实施人员带来麻烦重重实施人员对于反复装载数据一定不会陌生，甚至是最后数据留到最后的Cube,才发现了第一步ETL其实已经错了这个保障手段就是数据验证机制，当然，它的目的是能够在ETL过程中监控数据质量，产生报警这个模块要将实施人员当作是最终用户，可以说他们是数据验证机制的直接收益者首先，必须有一个对质量的度量方法，什么是高质什么是低质，不能靠感官感觉，但这却是在没有度量方法条件下通常的做法那经营分析系统来说，联通总部曾提出测试标准，这其实就是一种度量方法，例如指标的误差范围不能高于5%等，对系统本身来说其实必须要有这样的度量方法，先不要说这个度量方法是否科学对于ETL数据处理质量，他的度量方法应该比联通总部测试标准定义的方法更要严格，因为他更多将BI系统看作一个黑盒子，从数据源到展现的数据误差允许一定的误差而ETL数据处理质量度量是一种白盒的度量，要注重每一步过程因此理论上，要求输入输出的指标应该完全一致但是我们必须正面完全一致只是理想，对于有误差的数据，必须找到原因在质量度量方法的前提下，就可以建立一个数据验证框架此框架依据总量、分量数据稽核方法，该方法在高的《数据仓库中的数据稽核技术》一文中已经指出作为补充，下面提出几点功能上的建议■提供前端将开发实施人员当作用户，同样也要为之提供友好的用户界面《稽核技术》一文中指出测试报告的形式，这种形式还是要依赖人为判断，在一堆数据中去找规律到不如用OLAP的方式提供界面，不光是加上测试统计出来的指标结果，并且配合度量方法的计算例如误差率，对于误差率为大于0的指标，就要好好查一下原因了■提供框架数据验证不是一次性工作，而是每次ETL过程中都必须做的因此，必须有一个框架，自动化验证过程，并提供扩展手段，让实施人员能够增加验证范围有了这样一个框架，其实它起到标准化操作的作用，开发实施人员可以将主要精力放在验证脚本的编写上，而不必过多关注验证如何融合到流程中，如何展现等工作为此，要设计一套表，类似于DM表，每次验证结果数据都记录其中，并且自动触发多维分析的数据装载、发布等这样，实施人员可以在每次装载，甚至在流程过程中就可以观察数据的误差率特别是，如果数据仓库的模型能够统一起来，甚至数据验证脚本都可以确定下来，剩下的就是标准流程了■标准流程上回提到有一种ETL数据质量问题是由于人工处理导致的，其中最主要原因还是流程不标准开发实施人员运行单独一个ETL单元是很方便的，虽然以前曾建议一个ETL单元必须是“可重入〃的，这能够解决误删数据，重复装载数据问题但要记住数据验证也是在流程当中，要让数据验证能够日常运作，就不要让实施者感觉到他的存在总的来说，标准流程是提高实施效率的关键工作，这也是以后要继续探求的难点六一兀数据

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6.对于元数据Metadata的定义到目前为止没有什么特别精彩的，这个概念非常广，一般都是这样定义，“元数据是描述数据的数据Dataabout Data〃，这造成一种递归定义，就像问小强住在哪里，答，在旺财隔壁按照这样的定义，元数据所描述的数据是什么呢？还是元数据这样就可能有元元元.••元数据我还听说过一种对元数据，如果说数据是一抽屉档案，那么元数据就是分类标签那它和索引有什么区别？元数据表达是一种抽象，哲学家从古至今都在抽象这个世界，力图找到世界的本质抽象不是一层关系，它是一种逐步由具体到一般的过程例如我-＞男人-〉人-〉哺乳动物-＞生物这就是一个抽象过程，你要是在软件业混会发现这个例子很常见，面向对象方法就是这样一种抽象过程它对世界中的事物、过程进行抽象，使用面向对象方法，构建一套对象模型同样在面向对象方法中，类是对象的抽象，接口又是对类的抽象因此，我认为可以将“元〃和“抽象〃换一下，叫抽象数据是不是好理解一些常听到这样的话「XX领导的讲话高屋建甑，给我们后面的工作指引的清晰的方向〃，这个成语“高屋建令瓦〃，站在10楼往下到水,居高临下，能砸死人,这是指站在一定的高度看待事物，这个一定的高度就是指他有够“元〃在设计模式中，强调要对接口编程，就是说你不要处理这类对象和那类对象的交互，而要处理这个接口和那个接口的交互，先别管他们内部是怎么干的元数据存在的意义也在于此，虽然上面说了一通都撤到哲学上去，但这个词必须还是要结合软件设计中看,.数据存储模型2过程模型适用于操作性环境数据模型适用于数据仓库和操作性环境数据模型从设计的角度分高层次模型（实体关系型），中间层建模（数据项集），物理模型数据仓库的存储方式21数据仓库的数据由两种存储方式一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组数据仓库的数据分类22数据仓库的数据分元数据和用户数据用户数据按照数据粒度分别存放，一般分四个粒度早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级元数据是定义了数据的数据传统数据库中的数据字典或者系统目录都是元数据，在数据仓库中元数据表现为两种形式一种是为了从操作型环境向数据仓库环境转换而建立的元数据，它包含了数据源的各种属性以及转换时的各种属性；另一种元数据是用来与多维模型和前端工具建立映射用的数据存储模型分类23多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的多维模型最常见的是星形模式在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接在星型的基础上，开展出雪花模式通常来说，数据仓库使用星型模型星型模型

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1.位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的根本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围每个维表有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联星形模式虽然是一个关系模型，但是它不是一个标准化的模型在星形模式中，维度表被成心地非标准化了，这是星形模式与OLTP系统中的关系模式的根本区别使用星形模式主耍有两方面的原因提高查询的效率采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中，所以只要扫描事实表就可以进行查询，而不必把多个庞大的表联接起来，查询访问效率较高同时由于维表一般都很小，甚至可以放在高速缓存也与事实表作连接时其速度较快;便于用户理解对于非计算机专业的用户而言，星形模式比较直观，通过分析星形模式，很容易组合出各种查询总结一下星型模型的特点•非正规化；•多维数据集中的每一个维度都与事实表连接（通过主键和外键）；•不存在渐变维度；•有冗余数据；•查询效率可能会比较高；•不用过多考虑正规化因素，设计维护较为简单雪花模型

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2.在实际应用中，随着事实表和维表的增加和变化，星形模式会产生多种衍生模式，包括星系模式、星座模式、二级维表和雪花模式雪花模式是对星形模式维表的进一步层次化，将某些维表扩展成事实表，这样既可以应付不同级别用户的查询，又可以将源数据通过层次间的联系向上综合，最大限度地减少数据存储量，因而提高了查询功能雪花模式的维度表是基于范式理论的，因此是界于第三范式和星形模式之间的一种设计模式，通常是局部数据组织采用第三范式的标准结构，局部数据组织采用星形模式的事实表和维表结构在某些情况下，雪花模式的形成是由于星形模式在组织数据时，为减少维表层次和处理多对多关系而对数据表进行标准化处理后形成的雪花模式的优点是:在一定程度上减少了存储空间；标准化的结构更容易更新和维护同样雪花模式也存在不少缺点:雪花模式比较复杂，用户不容易理解;浏览内容相对困难;额外的连接将使查询性能下降在数据仓库中,通常不推荐“雪花化〃因为在数据仓库中，查询性能相对OLTP系统来说更加被重视，而雪花模式会降低数据仓库系统的性能总结一下雪花模型的特点•正规化；•数据冗余少；•有些数据需要连接才能获取，可能效率较低；•标准化操作较复杂，导致设计及后期维护复杂实际应用中，可以采取上述两种模型的混合体如中间层使用雪花结构以降低数据冗余度，数据集市局部采用星型以方便数据提取及分析.前端分析应用模型3是指为数据挖掘和数据分析以及预测定义的数据模型，有数据库模型以及电子表模型主流的产品有DB2OLAP serverMSOLAP AnalysisserverHyperion EssbaseOLAP serverOracleExpress ServerSASOLAP Server•电子表模型

3.1在电子表中可以向单元格中插入数值或公式电子表对于复杂的公式很有帮助，因为它便于用户操控电子表的缺点之一是它在大小方面很受限制，并且电子表本质上只是一个二维结构使用电子表存储模型构建的OLAP多维数据集可以把这个模型扩展为支持多个维度，并且比常规的电子表大很多在基于电子表模型的OLAP中，整个多维数据集中的任何单元格都有可能被物理地存储这既是好事也是坏事优点是可以在多维数据集空间内的任何点上输入常量值，并且在多维数据集空间内的任何点上保存计算的结果缺点是一个称为数据爆炸的小问题，它限制了OLAP多维数据集的大小基于电子表的OLAP工具往往与财务应用程序相关联多数财务应用程序都涉及相对较小但具有复杂的非累加性noadditive计算的数据库数据库模型32使用数据库模型来存储多维数据集的OLAP工具的行为截然不同它们利用了多数报表都需要加操作，还有相加是个关联操作这个事实例如把数字

3、5和7相加时，无论是先把3和5相加得到8然后再加上7,还是先把5和7相加得到12然后再加上3都没有关系两种情况下结果都是15在纯粹的关系数据库中，通过创立具体表以得到快速的查询结果在聚合表中存储的是报表需要的预先加好的数值例如在一个包含了几千种产品、5年明细数据，也许还有其他几个维度的事实表中，可能存储了几百万行数据，即使在只有50个子类别和20个季度的情况下，也需要好几分钟来生成一个按产品子类别或季度分组的报表但如果先把这些数据汇总起来，并保存到只包含子类别和季度的聚合表中，那么该表中最多只有一千行数据，而且只根据子类别或季度分组的查询将执行得很快事实上，根据加操作的关联性，根据产品类别或年进行汇总的报表也可以使用相同的聚合表，同样也能很快地产生结果使用数据库模型进行存储的OLAP最大的优点是可以防止数据爆炸因为使用相对较少的聚合表提供快速的结果，可以创立比电子表模型拥有更多维度和属性的更大的多维数据集使用数据库模型进行存储的OLAP最大的缺点是，没有固有的方法来存储使用非关联性操作计算的结果一个极端复杂的财务计算就是留存收益Retained EarningSinceInception为了计算这个值，必须首先计算纯收益------------------------------------而它本身就是各种加、减和乘o法的大杂除并且还必须计算每个时间段从开始时间点的纯收益值，以便把它们加到一起这不是个关联操作,所以为业务的每个单元分别计算并不能使整个公司的计算更加容易即使是使用数据库模型存储的OLAP多维数据集也能快速地计算某些非关联操作例如，平均销售价格并不是一个可累加值additive value——不能简单地把价格相加起来但在整个产品线层次计算平均销售价格时，只要简单地计算出销售额和销售量的总数，然后在产品线层次用销售额总数除以销售量总数因为是在计算两个可累加值的比率，所及本质上该计算将与获取简单的可累加值一样快数据库形式的OLAP工具通常与销售或类似的数据库关联销售多维数据集通常都非常巨大一一不仅有上亿条的事实表数据，并且还有具有很多属性的维度销售多维数据集通常都涉及累加性的度量值美元和数量通常都是可累加的，或者是可以基于可累加值快速计算的公式OLAP的一个主要优点就是能够提前计算数值，这样就能快速地呈现报表不同的OLAP技术有不同的优势和劣势，但一个好的OLAP实现了在涉及高度汇总值时比等同的关系查询快很多.数据集市4概念

4.1数据集市是一个小型的基于企业的一个组织或者部门的数据仓库有两种类型的数据集市独立型和附属型独立型数据集市从操作性数据库中获取数据；附属型数据集市从企业级数据仓库中获取数据大家可以考虑一下哪一种数据集市更为稳定？

5.ETL随着企业信息化的开展，有两种方式可以完成系统间的协作和数据分析挖掘一种是EAL一种是ETL这两种方式哪一种更好，下面我们会给予解释分析

5.1EAI为了解决企业内部“信息孤岛”的问题，企业应用集成Enterprise Application Integration,EAI技术应运而生，它可以通过中间件作为粘合剂来连接企业内外各种业务相关的异构系统、应用以及数据源，从而满足E-Commerce、ERP、CRM、SCM、0A、数据库、数据仓库等重要系统之间无缝共享和交换数据的需要EAI涉及技术广泛，实施复杂EAI的核心是使用中间件连接企业应用有多种不同类型的中间件可以提供EAI的功能在选择EAI中间件时，要注意根本特征如下■通过中间件将不同的应用连接起来，保证应用的独立性，在不需要修改应用自身的业务逻辑的同时，又解决了数据共享问题■对核心共享业务数据模型的处理与支持■实现业务流程自动化确保各个部门在采用不同的系统的同时可以协同完成同一个工作■对流程管理提供预定义的通用模型与行业模型■支持应用架构的不断变更可以方便地重新配制以增加或去除系统而不会影响其它系统■既能够提供实时接口和批处理接口，又能够提供同步和异步接口■良好的性能和数据吞吐量，并且具有灵活的可扩展性以适应企业的开展■保证数据的平安的方式是根据需要有目的可以读取应用数据■必须具备恢复机制，当数据传输过程中发生连接中断等异常时可以确保数据的恢复一个完整的EAI解决方案应当包含以下五个层面■用户交互实现应用用户界面统一的接入与平安机制，利用门户技术进行构建■应用连接通过HUB或总线架构，实现应用与应用之间的连接，完成相关的数据路由与数据格式转换■业务流程整合实现业务流程管理，包括工作流管理和自动化流程两个方面■构建整合这个层面包含两个局部，一局部是构建与现有应用兼容的新应用，另一局部是对现有资源进行重用以适应新环境的需要■信息集成实现数据集成，在异构的数据源之间实现数据层的直接整合相关技术EAI解决方案通常涉及到JCA、JMS、Web效劳以及XML等多种企业级技术这些技术都已经成为业界的标准,从而可以最大化地保护客户投资这些技术既可以被包含在相关产品中供用户透明地使用，也可以由用户自己在应用程序中加以调用此外，SOA面向效劳的架构随着各大厂商的追捧而变得炙手可热虽然SOA本身不是一个全新的概念，但由于Web效劳以及网格计算等技术的成熟，SOA具备了更好的开展条件对于EAI来说，基于SOA的企业应用系统可以随着企业业务的变化而逐渐变化，能够实现“柔性化〃的软件系统，从而降低实施EAI的本钱和风险，因此我们可以说SOA的兴起给了EAI厂商一个新的时机

5.2ETL概念

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1.ETL即数据抽取Extract、转换Transform、装载Load的过程它是构建数据仓库的重要环节数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据，引起的主要原因有滥用缩写词、惯用语、数据输入错误、重复记录、丧失值、拼写变化等即便是一个设计和规划良好的数据库系统，如果其中存在着大量的噪声数据，那么这个系统也是没有任何意义的，因为“垃圾进，垃圾出〃garbagein,garbage out,系统根本就不可能为决策分析系统提供任何支持为了去除噪声数据，必须在数据库系统中进行数据清洗目前有不少数据清洗研究和ETL研究，但是如何在ETL过程中进行有效的数据清洗并使这个过程可视化，此方面研究不多本文主要从两个方面阐述ETL和数据清洗的实现过程ETL的处理方式和数据清洗的实现方法的处理方式

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2.ETL一般来说ETL的处理方式有两种，一种是在数据仓库中做数据的转换，如TERADATA datawarehouse;一种是在数据抽取之后在数据库外转换，典型的如IBM的Datastage^Informatica公司的Powercenter还有一种方式，如果数据量小，没有什么转换逻辑的时候，自己开发ETL似乎非常节省本钱的一种好方式但是如果不能得到厂家长期的支持，必然随着数据量的增加，ETL复杂度的增加，自己开发ETL本钱就不低了与之间的关系

5.3ETL EAI随着集成的增多，企业信息系统之间需处理的数据量也将越来越大，数据的传输将变得越来越复杂ETL越来越适合用于这种数据处理的工作，并逐渐挑战传统EAI enteuriseapplication integration在系统集成中的地位了ETLextraction,transformation andloading最初ETL的设计是为了方便建立数据市场和数据仓库，并将它们升级为批处理方式而下一代的ETL工具则在许多功能上做了扩展，使其能够适用于企业的应用集成，并且其中的一些工具将能够起到EAI某些工具的作用但是ETL还不能取代EAI,下一代ETL在应用集成领域中还只是EAI的补充但是随着ETL技术的开展，企业在建立基于批处理数据仓库的系统集成工具时，将越来越关注对ETL的选择，同时EAI和ETL之间的界限也将变得越来越模糊与之间的区别54ETL EAIETL工具适合数据集成，EAI工具则适用于流程操作ETL工具更加适用于解决两个系统间数据的批量或者实时同步工作，特别是当大量巨大的数据在两个系统间提取、转换和存储时，ETL的优势更加明显EAI则适用于工作流和商业流程管理的需求，特别是擅长处理大量小事务对于交互式流程，如果它没有扩展工作流的需求，没有复杂数据的转换的需求，或者需要批量实时数据的合并处理，则工具将是比较好的选择ETL工具比较适合于数据集成的工作，如应用系统之间的数据同步和点对点的单步交互工作；需要实时数据处理的工作中包含了大量的数据处理、复杂的数据传输和数据运算，它同样适合采用ETL工具上面这些工作,即便是有些具体的处理需要通过EAI工具编程实现，我们还是可以用ETL中的工具来处理因为ETL工具主要是通过关系型数据库来实现大量数据操作的，所以使用这类工具来传输大块的数据将取得更好的效果EAI工具无疑是最适合流程集成的工具，如果流程中包含了大量的传输，那么它就必然包含了对业务流程的管理和实时交互的流程各阶段任务

5.5ETL做数据仓库系统，ETL是关键的一环说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具从名字上就可以看到，将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换和装载其实ETL过程就是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的目标数据但在数据仓库中，ETL有几个特点，一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实时ETL的概念二是数据量，一般都是巨大的，值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L难点

5.6ETL难点一k

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1.ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据其间，数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程ETL的核心还是在于T这个过程，也就是转换，而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，或者，它们作为一个单独的部件，其复杂度没有转换部件高和OLTP系统中不同，那里充满这单条记录的insert,update和select等操作，ETL过程一般都是批量操作，例如它的装载多采用批量装载工具,一般都是DBMS系统自身附带的工具，例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等ETL本身有一些特点，在一些工具中都有表达，下面以datastage和power mart举例来说■静态的ETL单元和动态的ETL单元实例；一次转换指明了某种格式的数据如何格式化成另一种格式的数据，对于数据源的物理形式在设计时可以不用指定，它可以在运行时，当这个ETL单元创立一个实例时才指定对于静态和动态的ETL单元，Datastage没有严格区分，它的一个Job就是实现这个功能，在早期版本，一个Job同时不能运行两次，所以一个Job相当于一个实例，在后期版本，它支持multiple instances,而且还不是默认选项Powermart中将这两个概念加以区分，静态的叫做Mapping,动态运行时叫做Sessiorio■ETL元数据；元数据是描述数据的数据，他的含义非常广泛，这里仅指ETL的元数据主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则ETL元数据还包括形式参数的管理，形式参数的ETL单元定义的参数,相对还有实参，它是运行时指定的参数，实参不在元数据管理范围之内■数据流程的控制；要有可视化的流程编辑工具，提供流程定义和流程监控功能流程调度的最小单位是ETL单元实例，ETL单元是不能在细分的ETL过程，当然这由开发者来控制，例如可以将抽取、转换放在一个ETL单元中，那样这个抽取和转换只能同时运行，而如果将他们分作两个单元，可以分别运行，这有利于错误恢复操作当然，ETL单元究竟应该细分到什么程度应该依据具体应用来看，目前还没有找到很好的细分策略比方，我们可以规定将装载一个表的功能作为一个ETL单元，但是不可否认，这样的ETL单元之间会有很多共同的操作，例如两个单元共用一个Hash表，要将这个Hash表装入内存两次■转换规则的定义方法；提供函数集提供常用规则方法，提供规则定义语言描述规则■对数据的快速索引；一般都是利用Hash技术，将参照关系表提前装入内存，在转换时查找这个hash表Datastage中有Hash文件技术，Powermart也有类似的Lookup功能难点二一分类

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2.我们眼中的ETL工具都是价格昂贵，能够处理海量数据的家伙，但是这是其中的一种它可以分成4种，针对不同的需求，主要是从转换规则的复杂度和数据量大小来看它们包括■交互式运行环境，你可以指定数据源、目标数据，指定规则，立马ETL这种交互式的操作无疑非常方便，但是只能适合小数据量和复杂度不高的ETL过程，因为一旦规则复杂了，可能需要语言级的描述,不能简简单单拖拖拽拽就可以的还有数据量的问题，这种交互式必然建立在解释型语言基础上，另外他的灵活性必然要牺牲一定的性能为代价所以如果要处理海量数据的话，每次读取一条记录，每次对规则进行解释执行，每次在写入一条记录，这对性能影响是非常大的■专门编码型的，它提供了一个基于某种语言的程序框架，你可以不必将编程精力放在一些周边的功能上,例如读文件功能、写数据库的功能，而将精力主要放在规则的实现上面这种近似手工代码的性能肯定是没话说，除非你的编程技巧不过关这也是不可无视的因素之一对于处理大数据量，处理复杂转换逻辑，这种方式的ETL实现是非常直观的■代码生成器型的，它就像是一个ETL代码生成器，提供简单的图形化界面操作，让你拖拖拽拽将转换规则都设定好，其实他的后台都是生成基于某种语言的程序，要运行这个ETL过程，必须要编译才行Datastage就是类似这样的产品，设计好的job必须要编译，这防止了每次转换的解释执行，但是不知道它生成的中间语言是什么以前我设计的ETL工具大挪移其实也是归属于这一类，它提供了界面让用户编写规则，最后生成C++语言，编译后即可运行这类工具的特点就是要在界面上下狠功夫，必须让用户轻松定义一个ETL过程，提供丰富的插件来完成读、写和转换函数大挪移在这方面就太弱了，规则必须手写，而且要写成标准C++语法，这未免还是有点难为最终用户了，还不如做成一个专业编码型的产品呢另外一点，这类工具必须提供面向专家应用的功能，因为它不可能考虑到所有的转换规则和所有的读写，一方面提供插件接口来让第三方编写特定的插件，另一方面还有提供特定语言来实现高级功能例如Datastage提供一种类Basic的语言，不过他的Job的脚本化实现好似就做的不太好，只能手工绘制job,而不能编程实现Job■最后还有一种类型叫做数据集线器，顾名思义，他就是像Hub一样地工作将这种类型分出来和上面几种分类在标准上有所差异，上面三种更多指ETL实现的方法，此类主要从数据处理角度目前有一些产品属于EAI EnterpriseApplicationIntegration,它的数据集成主要是一种准实时性所以这类产品就像Hub一样，不断接收各种异构数据源来的数据，经过处理，在实施发送到不同的目标数据中去虽然，这些类看似各又千秋，特别在BI工程中，面对海量数据的ETL时，中间两种的选择就开始了，在选择过程中，必须要考虑到开发效率、维护方面、性能、学习曲线、人员技能等各方面因素，当然还有最重要也是最现实的因素就是客户的意象难点三一转换

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3.ETL难点一中提到，ETL过程最复杂的局部就是T,这个转换过程，T过程究竟有哪些类型呢？宏观输入输出从对数据源的整个宏观处理分，看看一个ETL过程的输入输出，可以分成下面几类■大小交，这种处理在数据清洗过程是常见了，例如从数据源到0DS阶段，如果数据仓库采用维度建模，而且维度根本采用代理键的话，必然存在代码到此键值的转换如果用SQL实现，必然需要将一个大表和一堆小表都Join起来，当然如果使用ETL工具的话，一般都是先将小表读入内存中再处理这种情况，输出数据的粒度和大表一样■大大交，大表和大表之间关联也是一个重要的课题，当然其中要有一个主表，在逻辑上，应当是主表Left Join辅表大表之间的关联存在最大的问题就是性能和稳定性，对于海量数据来说，必须有优化的方法来处理他们的关联，另外，对于大数据的处理无疑会占用太多的系统资源，出错的几率非常大，如何做到有效错误恢复也是个问题对于这种情况，我们建议还是尽量将大表拆分成适度的稍小一点的表，形成大小交的类型这类情况的输出数据粒度和主表一样■站着进来，躺着出去事务系统中为了提高系统灵活性和扩展性，很多信息放在代码表中维护，所以它的“事实表〃就是一种窄表，而在数据仓库中，通常要进行宽化，从行变成列，所以称这种处理情况叫做“站着进来，躺着出去〃大家对Decode肯定不陌生，这是进行宽表化常见的手段之一窄表变宽表的过程主要表达在对窄表中那个代码字段的操作这种情况，窄表是输入，宽表是输出，宽表的粒度必定要比窄表粗一些，就粗在那个代码字段上■聚集数据仓库中重要的任务就是沉淀数据，聚集是必不可少的操作，它是粗化数据粒度的过程聚集本身其实很简单，就是类似SQL中Group by的操作，选取特定字段（维度），对度量字段再使用某种聚集函数但是对于大数据量情况下，聚集算法的优化仍是探究的一个课题例如是直接使用SQL的Group by,还是先排序，在处理微观规则从数据的转换的微观细节分，可以分成下面的几个根本类型，当然还有一些复杂的组合情况，例如先运算，在参照转换的规则，这种基于根本类型组合的情况就不在此列了ETL的规则是依赖目标数据的，目标数据有多少字段，就有多少条规则■直接映射，原来是什么就是什么，原封不动照搬过来，对这样的规则，如果数据源字段和目标字段长度或精度不符，需要特别注意看是否真的可以直接映射还是需要做一些简单运算■字段运算，数据源的一个或多个字段进行数学运算得到的目标字段，这种规则一般对数值型字段而言■参照转换，在转换中通常要用数据源的一个或多个字段作为Key,去一个关联数组中去搜索特定值，而且应该只能得到唯一值这个关联数组使用Hash算法实现是比较适宜也是最常见的，在整个ETL开始之前，它就装入内存，对性能提高的帮助非常大■字符串处理，从数据源某个字符串字段中经常可以获取特定信息，例如身份证号而且，经常会有数值型值以字符串形式表达对字符串的操作通常有类型转换、字符串截取等但是由于字符类型字段的随意性也造成了脏数据的隐患，所以在处理这种规则的时候，一定要加上异常处理■空值判断，对于空值的处理是数据仓库中一个常见问题，是将它作为脏数据还是作为特定一种维成员？这恐怕还要看应用的情况，也是需要进一步探求的但是无论怎样，对于可能有NULL值的字段，不要采用“直接映射〃的规则类型，必须对空值进行判断，目前我们的建议是将它转换成特定的值■日期转换，在数据仓库中日期值一般都会有特定的，不同于日期类型值的表示方法，例如使用8位整型20040801表示日期而在数据源中，这种字段根本都是日期类型的，所以对于这样的规则，需要一些共通函数来处理将日期转换为8位日期值、6位月份值等■日期运算，基于日期，我们通常会计算日差、月差、时长等一般数据库提供的日期运算函数都是基于日期型的，而在数据仓库中采用特定类型来表示日期的话，必须有一套自己的日期运算函数集■聚集运算，对于事实表中的度量字段，他们通常是通过数据源一个或多个字段运用聚集函数得来的，这些聚集函数为SQL标准中,包括sum,count,avg,min,maxo■既定取值，这种规则和以上各种类型规则的差异就在于它不依赖于数据源字段，对目标字段取一个固定的或是依赖系统的值难点四一数据质量

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4.“不要绝对的数据准确，但要知道为什么不准确〃这是我们在构建BI系统是对数据准确性的要求确实，对绝对的数据准确谁也没有把握，不仅是系统集成商，包括客户也是无法确定准确的东西需要一个标准，但首先要保证这个标准是准确的，至少现在还没有这样。