4 数据仓库三层架构

在上一篇中，我们探讨了数据仓库的基础特征，包括数据仓库的非易失性、集成性和主题导向性等，了解这些特征为我们设计有效的数据仓库奠定了基础。本篇将聚焦于数据仓库的核心架构——三层架构。接下来，我们将深入了解这三层架构以及它们在整体数据仓库设计中的重要性，以便为下一篇关于数据源层的内容做好铺垫。

一、三层架构概述

数据仓库的三层架构通常包括以下三个层次：

1. 数据源层（Source Layer）
2. 数据仓库层（Data Warehouse Layer）
3. 数据展现层（Presentation Layer）

1. 数据源层

数据源层 是指所有原始数据的来源，包括但不限于关系型数据库、数据文件、实时数据流等。在这个层级，我们将会提取所需的信息并进行数据清洗。尽管我们在本篇的重点是数据仓库层，但了解数据源层为我们之后的展开做好了基础。

2. 数据仓库层

数据仓库层 是数据仓库的核心部分，它主要用于存储经过转换和清洗的数据。数据将在这一层中被组织、管理和优化，以便后续的分析需求。

3. 数据展现层

数据展现层 主要用于数据的展示和分析。在此层中，可以使用各种 BI 工具和报表生成器，以便最终用户可以访问和分析数据。

二、数据仓库层的构成

数据仓库层通过一系列的技术和组件，将数据进行有效的集成和存储，通常包括以下几个关键部分：

1. ETL（提取、转换、加载）过程：

   • 提取（Extract）：从不同数据源中提取原始数据。
   • 转换（Transform）：对数据进行清洗、格式化和聚合，以符合数据仓库的要求。
   • 加载（Load）：将处理后的数据加载到数据仓库中。

   下面是一个简单的ETL 示例代码，使用 Python 和 pandas 库将CSV数据加载到数据仓库中：

   import pandas as pd
   from sqlalchemy import create_engine
   
   # 提取
   data = pd.read_csv('data/source_data.csv')
   
   # 转换
   data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
   data = data.dropna()
   
   # 加载
   engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase')
   data.to_sql('warehouse_table', engine, if_exists='replace', index=False)

2. 数据建模：
   数据建模是设计数据仓库结构的一种方式，常见的模型有星型模型和雪花模型。这些模型的设计决定了数据的存储方式及查询性能。

   • 星型模型：在这个模型中，中心是事实表，周围是维度表。事实表存储了业务过程中的数值型数据，维度表存储描述性数据。

   • 雪花模型：在这个模型中，维度表被进一步分解成多个更小的表，这降低了数据冗余。

   

3. 数据存储：
   数据仓库使用列式存储、行式存储或混合存储，根据查询需求和性能进行选择。列式存储特别适合分析查询，因为它们在处理大量数据时效率更高。

4. 索引和分区：
   为了优化查询性能，通常需要在数据仓库层中创建索引和对数据表进行分区。这将加速对特定数据集的访问。

三、总结

数据仓库的三层架构通过将数据流从源头到最终用户合理地分层，确保了数据的有效性和可访问性。在下一篇文章中，我们将探讨数据源层的具体内容，包括如何选择和管理数据源，以保证数据仓库的稳健性和灵活性。理解三层架构及其组成部分将帮助读者在后续的数据仓库设计中做出更合理的决策。