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DM教程FG030-达梦数据库数据仓库实战

教程整理：风哥教程  |  更新时间：2026-02-01  |  教程分类：达梦DM教程  |  文档学习：1

内容简介：本文档风哥主要介绍DM达梦数据库的数据仓库功能，涵盖数据仓库的概念、架构、特性、组件，以及数据仓库的搭建、ETL流程、数据建模和优化等内容，风哥教程参考DM官方文档《DM8数据仓库指南》等官方资料。本文档为DM数据库学习系列的第三十篇，重点介绍DM数据库数据仓库的实战操作。

Part01-基础概念与理论知识

1.1 数据仓库概述

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

1.1.1 数据仓库的定义

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

1.1.2 数据仓库的特点

  • 面向主题：数据仓库围绕业务主题组织数据
  • 集成性：数据仓库集成来自多个数据源的数据
  • 非易失性：数据仓库中的数据一旦加载，很少修改
  • 随时间变化：数据仓库中的数据会随时间积累和变化

1.2 数据仓库架构

DM数据库数据仓库采用多层架构，包括数据源、ETL过程、数据存储和数据访问等层次。

1.2.1 数据仓库架构层次

  • 数据源层：包括各种业务系统、日志文件、外部数据等
  • ETL层：负责数据的提取、转换和加载
  • 数据存储层：包括数据仓库、数据集市、ODS等
  • 数据访问层：包括报表、分析工具、数据挖掘等

1.2.2 数据仓库架构类型

  • 单层架构：数据直接从数据源加载到数据仓库
  • 双层架构：包括ODS和数据仓库两层
  • 三层架构：包括ODS、数据仓库和数据集市三层

1.3 数据仓库特性

DM数据库数据仓库具有多种特性，支持复杂的数据分析和决策支持。

1.3.1 多维分析

  • OLAP：在线分析处理
  • 多维立方体：支持多维度数据分析
  • 钻取：支持数据的钻取和上卷
  • 切片和切块：支持数据的切片和切块分析

1.3.2 数据集成

  • ETL工具：支持数据的提取、转换和加载
  • 数据清洗：支持数据清洗和标准化
  • 数据转换：支持数据的转换和整合
  • 数据加载：支持高效的数据加载

1.3.3 高性能查询

    风哥提示：

  • 并行查询：支持并行查询处理
  • 索引优化：支持各种索引类型
  • 分区表：支持表分区
  • 物化视图：支持物化视图

1.4 数据仓库组件

DM数据库数据仓库由多个组件组成，包括ETL工具、OLAP引擎、数据建模工具等。

1.4.1 ETL工具

  • DM数据迁移工具：支持数据的迁移和转换
  • DM ETL工具：支持数据的提取、转换和加载
  • 自定义ETL脚本：支持通过脚本实现ETL流程

1.4.2 OLAP引擎

  • DM OLAP：支持在线分析处理
  • 多维分析函数：支持各种分析函数
  • 窗口函数：支持窗口分析

1.4.3 数据建模工具

  • DM设计工具：支持数据模型设计
  • 星形模型：支持星形模型设计
  • 雪花模型：支持雪花模型设计

Part02-生产环境规划与建议

2.1 数据仓库规划

合理的数据仓库规划是确保数据仓库成功实施的关键。

2.1.1 数据仓库规划目标

    学习交流加群风哥微信: itpux-com

  • 满足业务需求
  • 确保数据质量
  • 提高查询性能
  • 降低实施成本

2.1.2 数据仓库规划内容

# 数据仓库规划内容
1. 业务需求分析：分析业务需求和数据需求
2. 数据源分析：分析数据源的类型和结构
3. 数据模型设计：设计数据仓库的模型
4. 存储规划：规划存储结构和容量
5. 性能规划：规划系统性能和扩展性
6. 安全规划：规划数据安全和访问控制

2.2 数据仓库设计

合理的数据仓库设计是确保数据仓库性能和可靠性的关键。

2.2.1 数据仓库设计目标

  • 数据模型合理
  • 查询性能优化
  • 数据质量保证
  • 系统可扩展性

2.2.2 数据仓库设计内容

# 数据仓库设计内容
1. 概念模型设计：设计业务概念和关系
2. 逻辑模型设计：设计表结构和关系
3. 物理模型设计：设计存储结构和索引
4. ETL流程设计：设计数据提取、转换和加载流程
5. 分区设计：设计表分区策略
6. 索引设计：设计索引策略

2.3 数据仓库策略

不同的数据仓库策略适用于不同的场景。

2.3.1 数据加载策略

  • 全量加载：每次加载全部数据
  • 增量加载：只加载新增或修改的数据

    • 学习交流加群风哥QQ113257174

  • 批量加载：批量加载数据，提高效率
  • 实时加载：实时加载数据，保证数据及时性

2.3.2 数据存储策略

  • 分区存储：使用分区表存储数据
  • 压缩存储：使用压缩技术减少存储空间
  • 分层存储：根据数据访问频率分层存储
  • 缓存策略：使用缓存提高查询性能

2.4 数据仓库最佳实践

最佳实践是确保数据仓库成功实施的关键。

2.4.1 最佳实践目标

  • 提高数据仓库性能
  • 确保数据质量
  • 简化管理维护
  • 降低运营成本

2.4.2 最佳实践内容

# 最佳实践内容
1. 选择合适的数据模型：根据业务需求选择合适的数据模型
2. 设计合理的ETL流程：确保数据的提取、转换和加载效率
3. 优化存储结构：使用分区表、压缩等技术优化存储
4. 优化查询性能：使用索引、物化视图等技术优化查询
5. 建立完善的监控机制：监控系统性能和数据质量
6. 定期维护数据仓库：定期进行数据清理和优化

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 数据仓库搭建

详细介绍DM数据库数据仓库的搭建过程。

3.1.1 环境准备

# 环境准备
#
# 1. 检查系统环境
$ uname -a
$ cat /etc/redhat-release
$ free -m
$ df -h 更多视频教程www.fgedu.net.cn
#
# 2. 安装DM数据库
$ ./DMInstall.bin
#
# 3. 配置数据库参数
$ vi /dm/fgdata/fgedudb/dm.ini
# 数据仓库相关参数
BUFFER = 20480
SORT_AREA_SIZE = 1024
MAX_SESSIONS = 1000
ENABLE_MONITOR = 1

3.1.2 数据仓库创建

# 数据仓库创建
#
# 1. 创建数据库
SQL> create database fgedudw;
#
# 2. 创建表空间
SQL> create tablespace fgedudw_ts datafile ‘/dm/fgdata/fgedudw/fgedudw_ts.dbf’ size 1000M autoextend on next 100M;
#
# 3. 创建用户
SQL> create user fgedudw identified by “fgedudw” default tablespace fgedudw_ts;
SQL> grant resource, connect, dba to fgedudw;

3.2 数据仓库ETL流程

详细介绍DM数据库数据仓库的ETL流程。

3.2.1 ETL工具配置

# ETL工具配置
#
# 1. 配置DM数据迁移工具
$ /dm/app/bin/dmmigrate source_type=dm source_host=192.168.1.101 source_port=5236 source_user=SYSDBA source_pwd=SYSDBA target_type=dm target_host=192.168.1.102 target_port=5236 target_user=SYSDBA target_pwd=SYSDBA schema=fgedu
#
# 2. 配置ETL脚本
#!/bin/bash
# etl_process.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 提取数据
echo “提取数据…”
disql SYSDBA/SYSDBA@192.168.1.101:5236 << EOF select * into fgedu.staging_table from source_table; exit; EOF # 转换数据 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com echo "转换数据..." disql SYSDBA/SYSDBA@192.168.1.102:5236 << EOF update fgedu.staging_table set column1 = upper(column1); exit; EOF # 加载数据 echo "加载数据..." disql SYSDBA/SYSDBA@192.168.1.102:5236 << EOF insert into fgedudw.dim_table select * from fgedu.staging_table; exit; EOF echo "ETL流程完成!"

3.2.2 ETL流程执行

# ETL流程执行
#
# 1. 执行ETL脚本
$ chmod +x etl_process.sh
$ ./etl_process.sh
#
# 2. 监控ETL执行
$ tail -f /dm/fgdata/fgedudw/etl.log
#
# 3. 验证ETL结果
SQL> select count(*) from fgedudw.dim_table;

3.3 数据仓库建模

详细介绍DM数据库数据仓库的建模过程。

3.3.1 星形模型

# 星形模型
#
# 1. 创建维度表 from DB视频:www.itpux.com
SQL> create table fgedudw.dim_time (
time_id int primary key,
year int,
quarter int,
month int,
day int
);
SQL> create table fgedudw.dim_product (
product_id int primary key,
product_name varchar(100),
category varchar(100),
brand varchar(100)
);
#
# 2. 创建事实表
SQL> create table fgedudw.fact_sales (
sales_id int primary key,
time_id int,
product_id int,
quantity int,
amount decimal(18,2),
foreign key (time_id) references fgedudw.dim_time(time_id),
foreign key (product_id) references fgedudw.dim_product(product_id)
);

3.3.2 雪花模型

# 雪花模型
#
# 1. 创建维度表
SQL> create table fgedudw.dim_time (
time_id int primary key,
year int,
quarter int,
month int,
day int
);
SQL> create table fgedudw.dim_product (
product_id int primary key,
product_name varchar(100),
category_id int,
brand_id int
);
SQL> create table fgedudw.dim_category (
category_id int primary key,
category_name varchar(100)
);
SQL> create table fgedudw.dim_brand (
brand_id int primary key,
brand_name varchar(100)
);
#
# 2. 创建事实表
SQL> create table fgedudw.fact_sales (
sales_id int primary key,
time_id int,
product_id int,
quantity int,
amount decimal(18,2),
foreign key (time_id) references fgedudw.dim_time(time_id),
foreign key (product_id) references fgedudw.dim_product(product_id)
);

3.4 数据仓库优化

详细介绍DM数据库数据仓库的优化过程。

3.4.1 存储优化

# 存储优化
#
# 1. 表分区
SQL> create table fgedudw.fact_sales (
sales_id int primary key,
time_id int,
product_id int,
quantity int,
amount decimal(18,2)
) partition by range (time_id) (
partition p202301 values less than (202302),
partition p202302 values less than (202303),
partition p202303 values less than (202304),
partition p202304 values less than (202305),
partition p202305 values less than (202306),
partition p202306 values less than (202307)
);
#
# 2. 索引优化
SQL> create index idx_fact_sales_time_id on fgedudw.fact_sales(time_id);
SQL> create index idx_fact_sales_product_id on fgedudw.fact_sales(product_id);
#
# 3. 物化视图
SQL> create materialized view fgedudw.mv_sales_summary as
select time_id, product_id, sum(quantity) as total_quantity, sum(amount) as total_amount
from fgedudw.fact_sales
group by time_id, product_id;

3.4.2 查询优化

# 查询优化
#
# 1. 执行计划分析
SQL> explain select * from fgedudw.fact_sales where time_id = 202301;
#
# 2. 优化查询语句
SQL> select /*+ use_index(fact_sales idx_fact_sales_time_id) */ * from fgedudw.fact_sales where time_id = 202301;
#
# 3. 使用物化视图
SQL> select * from fgedudw.mv_sales_summary where time_id = 202301;

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 数据仓库实战演示

通过实际操作演示DM数据库数据仓库的搭建过程。

4.1.1 环境准备

# 环境准备
[dmdba@fgedu ~]$ uname -a
Linux fgedu.net.cn 5.14.0-284.30.1.el9_2.x86_64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Fri Aug 25 13:14:19 EDT 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
[dmdba@fgedu ~]$ cat /etc/redhat-release
Red Hat Enterprise Linux release 9.2 (Plow)
[dmdba@fgedu ~]$ free -m
total used free shared buff/cache available
Mem: 32127 102 31802 0 222 31921
Swap: 8191 0 8191
[dmdba@fgedu ~]$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1 50G 5.2G 45G 11% /
/dev/sdb1 200G 10G 190G 5% /dm

4.1.2 数据仓库创建

# 数据仓库创建
[dmdba@fgedu ~]$ /dm/app/bin/dminit path=/dm/fgdata db_name=fgedudw instance_name=fgedudw port_num=5239
# 输出信息
[2023-04-09 14:00:00] 初始化数据库 fgedudw
[2023-04-09 14:00:00] 初始化完成，耗时: 1分0秒
[dmdba@fgedu ~]$ /dm/app/bin/dmserver /dm/fgdata/fgedudw/dm.ini &
[dmdba@fgedu ~]$ disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5239
SQL> create tablespace fgedudw_ts datafile ‘/dm/fgdata/fgedudw/fgedudw_ts.dbf’ size 1000M autoextend on next 100M;
# 输出信息
操作已执行
SQL> create user fgedudw identified by “fgedudw” default tablespace fgedudw_ts;
# 输出信息
操作已执行
SQL> grant resource, connect, dba to fgedudw;
# 输出信息
操作已执行

4.2 ETL流程实战演示

通过实际操作演示DM数据库数据仓库的ETL流程。

4.2.1 ETL脚本编写

# ETL脚本编写
[dmdba@fgedu ~]$ vi etl_process.sh
#!/bin/bash
# etl_process.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 提取数据
echo “提取数据…”
disql SYSDBA/SYSDBA@192.168.1.101:5236 << EOF select * into fgedu.staging_table from source_table; exit; EOF # 转换数据 echo "转换数据..." disql SYSDBA/SYSDBA@192.168.1.102:5239 << EOF update fgedu.staging_table set column1 = upper(column1); exit; EOF # 加载数据 echo "加载数据..." disql SYSDBA/SYSDBA@192.168.1.102:5239 << EOF insert into fgedudw.dim_table select * from fgedu.staging_table; exit; EOF echo "ETL流程完成!"

4.2.2 ETL流程执行

# ETL流程执行
[dmdba@fgedu ~]$ chmod +x etl_process.sh
[dmdba@fgedu ~]$ ./etl_process.sh
# 输出信息
提取数据…
转换数据…
加载数据…
ETL流程完成!
[dmdba@fgedu ~]$ disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5239
SQL> select count(*) from fgedudw.dim_table;
COUNT(*)
———-
1000000

4.3 数据建模实战演示

通过实际操作演示DM数据库数据仓库的数据建模过程。

4.3.1 星形模型创建

# 星形模型创建
[dmdba@fgedu ~]$ disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5239
SQL> create table fgedudw.dim_time (
time_id int primary key,
year int,
quarter int,
month int,
day int
);
# 输出信息
操作已执行
SQL> create table fgedudw.dim_product (
product_id int primary key,
product_name varchar(100),
category varchar(100),
brand varchar(100)
);
# 输出信息
操作已执行
SQL> create table fgedudw.fact_sales (
sales_id int primary key,
time_id int,
product_id int,
quantity int,
amount decimal(18,2),
foreign key (time_id) references fgedudw.dim_time(time_id),
foreign key (product_id) references fgedudw.dim_product(product_id)
);
# 输出信息
操作已执行
SQL> insert into fgedudw.dim_time values (20230101, 2023, 1, 1, 1);
SQL> insert into fgedudw.dim_time values (20230102, 2023, 1, 1, 2);
SQL> insert into fgedudw.dim_product values (1, ‘产品1’, ‘类别1’, ‘品牌1’);
SQL> insert into fgedudw.dim_product values (2, ‘产品2’, ‘类别1’, ‘品牌2’);
SQL> insert into fgedudw.fact_sales values (1, 20230101, 1, 10, 100.00);
SQL> insert into fgedudw.fact_sales values (2, 20230102, 2, 20, 200.00);
SQL> select t.time_id, t.year, t.month, p.product_name, p.category, sum(f.quantity) as total_quantity, sum(f.amount) as total_amount
from fgedudw.fact_sales f
join fgedudw.dim_time t on f.time_id = t.time_id
join fgedudw.dim_product p on f.product_id = p.product_id
group by t.time_id, t.year, t.month, p.product_name, p.category;
TIME_ID YEAR MONTH PRODUCT_NAME CATEGORY TOTAL_QUANTITY TOTAL_AMOUNT
———– ———– ———– ——————– ———- ————– ————
20230101 2023 1 产品1 类别1 10 100.00
20230102 2023 1 产品2 类别1 20 200.00

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 数据仓库技巧与注意事项

基于实际经验，分享一些DM数据库数据仓库的技巧和注意事项。

5.1.1 数据仓库技巧

  • 选择合适的数据模型：根据业务需求选择合适的数据模型，如星形模型或雪花模型
  • 优化ETL流程：确保ETL流程的效率和可靠性
  • 使用分区表：对大表进行分区，提高查询性能
  • 创建合适的索引：为常用查询字段创建索引
  • 使用物化视图：预计算常用聚合结果，提高查询性能
  • 定期维护数据仓库：定期进行数据清理和优化

5.1.2 数据仓库注意事项

  • 数据质量：确保数据仓库中的数据质量
  • 性能优化：定期优化数据仓库性能
  • 安全管理：加强数据仓库的安全管理
  • 扩展性：确保数据仓库的可扩展性
  • 监控：建立完善的监控机制
  • 备份恢复：定期备份数据仓库数据

5.2 数据仓库性能优化

基于实际经验，分享一些DM数据库数据仓库的性能优化技巧。

5.2.1 性能优化技巧

  • 硬件优化：使用高性能服务器和存储设备
  • 内存优化：合理配置数据库内存参数
  • I/O优化：使用SSD存储，优化I/O性能
  • 索引优化：为常用查询字段创建合适的索引
  • 查询优化：优化SQL语句，减少执行时间
  • 分区优化：对大表进行分区，提高查询性能

5.2.2 性能监控与调优

风哥提示：在进行DM数据库数据仓库性能优化时，要定期监控系统性能，分析性能瓶颈，采取相应的优化措施，确保系统性能满足业务需求。

5.3 数据仓库最佳实践分享

基于实际经验，提供DM数据库数据仓库的最佳实践。

5.3.1 数据模型设计最佳实践

  • 星形模型：适用于简单的业务场景，查询性能好
  • 雪花模型：适用于复杂的业务场景，数据冗余少
  • 星座模型：适用于多个事实表共享维度表的场景

5.3.2 ETL流程最佳实践

  • 使用增量加载：只加载新增或修改的数据，提高效率
  • 批量处理：批量处理数据，减少I/O次数
  • 并行处理：使用并行处理提高ETL效率
  • 错误处理：添加错误处理机制，确保ETL流程可靠性

5.3.3 存储管理最佳实践

  • 使用分区表：对大表进行分区，提高查询性能
  • 数据压缩：使用压缩技术减少存储空间
  • 分层存储：根据数据访问频率分层存储
  • 定期清理：定期清理过期数据，释放存储空间

5.3.4 查询优化最佳实践

  • 使用索引：为常用查询字段创建索引
  • 使用物化视图：预计算常用聚合结果
  • 优化SQL语句：减少复杂查询，使用合适的连接方式
  • 使用并行查询：对复杂查询使用并行处理

5.3.5 运维管理最佳实践

  • 监控系统性能：实时监控系统性能和资源使用情况
  • 告警机制：设置合理的告警阈值，及时发现问题
  • 定期维护：定期进行数据库维护，如索引重建、统计信息更新
  • 备份恢复：定期备份数据，确保数据安全

本文档风哥教程参考DM官方文档《DM8数据仓库指南》等资料编写，。

本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html

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