阿里大数据实践-聚集事实表与OneData

### 阿里大数据实践-聚焦事实表与OneData #### 概述 在大数据领域，数据仓库（Data Warehouse）的构建与优化是一项至关重要的工作。数据仓库的主要目的是为企业提供决策支持服务，通过对企业内部及外部的数据进行抽取、清洗、转换、集成等一系列处理后，形成适合分析的数据集合。在这一过程中，聚集型事实表作为一种提高数据仓库查询性能的有效手段，被广泛应用于实际项目中。阿里巴巴作为中国乃至全球领先的技术公司，在大数据领域的实践尤为值得关注。本文将深入探讨聚集型事实表的概念、基本原则以及阿里巴巴在构建公共数据汇总层方面的具体实践。 #### 聚集型事实表的重要性 聚集型事实表的核心价值在于通过对明细数据进行预聚合处理，从而显著提升数据仓库的查询效率。这种方法通过减少数据库在处理复杂查询时所需的时间，进而改善用户体验，同时也有助于降低因多用户并发访问明细数据而导致的结果不一致性问题。 #### 聚集型事实表的基本原则 1. **一致性**：聚集表必须确保查询结果与查询明细粒度数据保持一致。这意味着在设计聚集表时，需要确保其维度和度量与原始模型中的维度和度量保持一致。 2. **避免单一表设计**：不要在同一表中存储不同层次的聚集数据，以防止出现双重计算或误导性结果。建议采用不同的表或显式标识数据层级的方式来解决这一问题。 3. **聚集粒度的灵活性**：聚集不必完全复制原始明细数据的粒度。可以根据实际查询需求选择合适的维度进行聚集。 #### 聚集的基本步骤 1. **确定聚集维度**：在原始明细模型中选择需要进行聚集的维度。 2. **确定一致性上钻**：明确按照何种粒度（如日、周、月等）进行汇总。 3. **确定聚集事实**：选择需要汇总的具体度量值。 #### 阿里巴巴公共汇总层的实践 阿里巴巴在构建公共数据汇总层方面遵循了一些额外的原则： 1. **数据公用性**：只有当某个维度的聚集数据被多方使用时，才会将其汇总并沉淀至聚集表中。 2. **不跨数据域**：数据域是对数据进行更高层次分类的抽象概念。阿里巴巴通常依据业务过程来进行数据域的划分，例如将所有与交易相关的数据归入“交易域”。 3. **区分统计周期**：在表命名中明确表示数据的统计周期，例如，“_1d”表示最近1天的数据，“_nd”表示最近N天的数据。 #### 交易汇总表设计实例 假设我们有一个交易订单明细模型，该模型包含了与买家、卖家、商品等多个维度相关的信息。基于这些数据，我们可以设计多种聚集表以满足不同的查询需求。 ##### 按商品粒度汇总 1. **确定聚集维度**：选择商品作为聚集维度。 2. **确定一致性上钻**：选择按天汇总。 3. **确定聚集事实**：选择“下单量”和“交易额”。 根据以上步骤，我们可以得到一个按商品粒度汇总的数据表，其中包含了每天每个商品的下单量和交易额等信息。 ##### 按卖家粒度汇总 1. **确定聚集维度**：选择卖家作为聚集维度。 2. **确定一致性上钻**：同样选择按天汇总。 3. **确定聚集事实**：可以选择“营业额”和“订单数量”。 通过合理地设计和构建聚集型事实表，不仅能够大幅提升数据仓库的查询性能，还能有效降低数据管理和维护的成本。阿里巴巴在这一领域的实践经验对于其他企业和组织来说具有重要的参考价值。