GreenPlum教程FG024-GreenPlum数据仓库分层设计实战
本文档风哥主要介绍GreenPlum数据仓库分层设计，包括数据仓库概念、分层设计概念、数据仓库最佳实践、分层设计、模型设计、数据仓库案例等内容，风哥教程参考GreenPlum官方文档Administrator Guide、Data Warehouse Concepts等内容编写，适合DBA人员在学习和测试中使用。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 GreenPlum数据仓库概念
数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。更多视频教程www.fgedu.net.cn
1.1.1 数据仓库特点
1. 面向主题
– 按业务主题组织
– 数据按主题集成
– 支持多维分析
– 便于业务理解
2. 集成性
– 多数据源集成
– 数据清洗转换
– 统一数据标准
– 消除数据孤岛
3. 相对稳定
– 数据不可更新
– 历史数据保留
– 支持时间维度
– 数据追加模式
4. 反映历史变化
– 保存历史数据
– 支持趋势分析
– 时间维度建模
– 历史数据查询
1.2 GreenPlum分层设计概念
分层设计是数据仓库架构的核心，合理的分层可以提高数据质量和开发效率。学习交流加群风哥微信: itpux-com
1.2.1 分层架构
1. ODS层（Operational Data Store）
– 操作数据存储层
– 贴源数据存储
– 数据缓冲区
– 保持原始数据
2. DWD层（Data Warehouse Detail）
– 数据仓库明细层
– 数据清洗转换
– 统一数据格式
– 业务明细数据
3. DWS层（Data Warehouse Summary）
– 数据仓库汇总层
– 轻度汇总数据
– 宽表设计
– 指标计算
4. ADS层（Application Data Store）
– 应用数据存储层
– 高度汇总数据
– 面向应用
– 报表数据
5. DIM层（Dimension）
– 维度数据层
– 维度表存储
– 维度一致性
– 维度管理
Part02-生产环境规划与建议
2.1 GreenPlum数据仓库最佳实践
- 合理设计分层架构
- 统一数据标准和规范
- 建立数据质量管理体系
- 优化数据模型设计
- 建立完善的ETL流程
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 GreenPlum分层设计实战
3.1.1 创建分层Schema
$ psql -d fgedudb -U fgedu
psql (9.4.26)
Type “help” for help.
fgedudb=>
# 创建ODS层
fgedudb=> CREATE SCHEMA fgedu_ods;
CREATE SCHEMA
# 创建DWD层
fgedudb=> CREATE SCHEMA fgedu_dwd;
CREATE SCHEMA
# 创建DWS层
fgedudb=> CREATE SCHEMA fgedu_dws;
CREATE SCHEMA
# 创建ADS层
fgedudb=> CREATE SCHEMA fgedu_ads;
CREATE SCHEMA
# 创建DIM层
fgedudb=> CREATE SCHEMA fgedu_dim;
CREATE SCHEMA
# 查看Schema
fgedudb=> SELECT schema_name FROM information_schema.schemata
fgedudb-> WHERE schema_name LIKE ‘fgedu%’;
schema_name
————-
fgedu
fgedu_ods
fgedu_dwd
fgedu_dws
fgedu_ads
fgedu_dim
(6 rows)
学习交流加群风哥QQ113257174
3.2 GreenPlum模型设计实战
3.2.1 维度模型设计
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_dim.fgedu_dim_customer (
fgedudb(> customer_id INT PRIMARY KEY,
fgedudb(> customer_name VARCHAR(200),
fgedudb(> customer_level VARCHAR(50),
fgedudb(> city VARCHAR(100),
fgedudb(> province VARCHAR(100),
fgedudb(> region VARCHAR(100),
fgedudb(> create_date DATE,
fgedudb(> update_date DATE,
fgedudb(> etl_date DATE
fgedudb(> ) DISTRIBUTED BY (customer_id);
CREATE TABLE
# 创建事实表
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_dwd.fgedu_fact_order (
fgedudb(> order_id BIGINT,
fgedudb(> order_date DATE,
fgedudb(> customer_id INT,
fgedudb(> product_id INT,
fgedudb(> quantity INT,
fgedudb(> amount NUMERIC(18,2),
fgedudb(> discount_amount NUMERIC(18,2),
fgedudb(> actual_amount NUMERIC(18,2),
fgedudb(> etl_date DATE
fgedudb(> ) DISTRIBUTED BY (order_id);
CREATE TABLE
# 创建汇总表
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_dws.fgedu_dws_customer_order (
fgedudb(> stat_date DATE,
fgedudb(> customer_id INT,
fgedudb(> order_count BIGINT,
fgedudb(> total_amount NUMERIC(18,2),
fgedudb(> avg_amount NUMERIC(18,2),
fgedudb(> etl_date DATE
fgedudb(> ) DISTRIBUTED BY (customer_id);
CREATE TABLE
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Part04-生产案例与实战讲解
4.1 GreenPlum数据仓库案例
4.1.1 销售数据仓库案例
# 1. ODS层：原始销售数据
CREATE TABLE fgedu_ods.fgedu_ods_sales (
sale_id VARCHAR(50),
sale_date VARCHAR(20),
customer_code VARCHAR(50),
product_code VARCHAR(50),
quantity VARCHAR(20),
amount VARCHAR(20),
etl_date DATE
) DISTRIBUTED BY (sale_id);
# 2. DWD层：清洗后的销售明细
CREATE TABLE fgedu_dwd.fgedu_dwd_sales (
sale_id BIGINT,
sale_date DATE,
customer_id INT,
product_id INT,
quantity INT,
amount NUMERIC(18,2),
etl_date DATE
) DISTRIBUTED BY (sale_id);
# 3. DWS层：销售汇总数据
CREATE TABLE fgedu_dws.fgedu_dws_sales_daily (
stat_date DATE,
customer_id INT,
product_id INT,
sale_count BIGINT,
total_quantity BIGINT,
total_amount NUMERIC(18,2),
etl_date DATE
) DISTRIBUTED BY (stat_date);
# 4. ADS层：销售报表数据
CREATE TABLE fgedu_ads.fgedu_ads_sales_report (
report_date DATE,
region VARCHAR(100),
total_sales NUMERIC(18,2),
total_orders BIGINT,
avg_order_amount NUMERIC(18,2),
etl_date DATE
) DISTRIBUTED BY (report_date);
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Part05-风哥经验总结与分享
5.1 GreenPlum数据仓库设计技巧
1. 分层设计
– 合理划分数据层次
– 明确各层职责
– 建立数据流向
– 统一命名规范
2. 模型设计
– 选择合适的模型
– 维度表设计
– 事实表设计
– 汇总表设计
3. 数据质量
– 数据清洗规则
– 数据验证机制
– 数据质量监控
– 异常数据处理
4. ETL设计
– 增量数据抽取
– 数据转换规则
– 数据加载策略
– 错误处理机制
5. 性能优化
– 合理设置分布键
– 选择存储模型
– 建立索引
– 分区设计
本文档介绍了GreenPlum数据仓库分层设计的核心内容，包括分层架构、模型设计、数据仓库案例等，希望对大家有所帮助。
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