离线数仓-7-数据仓库开发DIM层设计要点-每日全量表同步

离线数仓-7-数据仓库开发DIM层设计要点-每日全量表同步
- 1.DIM层维度模型设计要点
- - 1. 维度表的相关设计
  - 2.维度表设计要点
- 2.DIM层各维度表分析
- - 1.商品维度表
  - - 1.商品维度表前期梳理
    - 2.商品维度表 DDL表设计分析
    - 3.商品维度表加载数据分析
    - - 1.从ods层与商品维度相关的表 load到商品维度表中
      - 1.首先书写子查询：与商品维度相关联的ods层表格
        2.将子查询拼装在一起，横着join，竖着union
        3.最终整合完毕商品维度表结构如下，并进行数据装载
  - 2.优惠券维度表
  - - 1.优惠券维度表前期梳理
    - 2.优惠券维度表 DDL表设计分析
    - 3.优惠券维度表加载数据分析
  - 3.活动维度表
  - - 1.活动维度表前期梳理
    - 2.活动维度表 DDL表设计分析
    - 3.活动维度表加载数据分析
  - 4.地区维度表
  - - 1.地区维度表前期梳理
    - 2.地区维度表 DDL表设计分析
    - 3.地区维度表加载数据分析
  - 5.日期维度表
  - - 1.日期维度表前期梳理
    - 2.日期维度表 DDL表设计分析
    - 3.日期维度表加载数据分析

离线数仓-7-数据仓库开发DIM层设计要点-每日全量表同步

1.DIM层维度模型设计要点

1. 维度表的相关设计

有些维度信息，进行了维度退化
- 1.此维度信息对应的维度字段太少
- 2.本身维度信息和业务过程都在一条数据里面，没必要进行拆分
最后整合完此项目后，维度表只有6张，分别是：时间、用户、商品、地区、活动、优惠券，其他维度都进行了维度退化，方便数据使用。

2.维度表设计要点

（1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。
（2）DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。
- DIM层主要是做快速查询用的，所以需要选型列式存储+快速压缩的这种组合（orc列式存储+sanppy压缩）
（3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）

2.DIM层各维度表分析

1.商品维度表

1.商品维度表前期梳理

确定ods层与商品相关的表格有哪些，这里其实就是最开始进行的业务梳理，关联出来的表格维度信息，梳理完成后，该项目与商品维度相关的表格有如下这些：
sku与平台属性值之间是多对多的关系，所以建议这中间需要增加一个表格，进行关联这两部分的数据。
平台属性表和平台属性值表之间是一对多的关系，通常遇见这样的问题，需要在多的这一侧表格中，添加1列为1对应的表格的id字段即可实现。
基于以上的ods层表格，需要确认哪些字段可以被DIM层使用，即确认哪些字段被使用。
- 需要认真分析业务数据库中与之关联的所有表格，如果某张表做了其他表格的冗余操作，即该张表格能查询出来与之关联的其他表格的关键字段id,属性等信息，那么可以直接使用这张表信息，进行ods层同步即可，其他表格不需要进行ods层同步，该项目举例如下。
- SKU平台属性表中，做了字段的冗余设计，可以从此表中获取到平台属性值表和平台属性表的关键信息，这样就不需要在同步下面两张表到ods层，从而减少了工作量。

2.商品维度表 DDL表设计分析

牵扯到一个字段有多值属性的情况：使用结构体数组来存储。
商品维度表DDL结构如下：

DROP TABLE IF EXISTS dim_sku_full;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_sku_full
(
    `id`                   STRING COMMENT 'sku_id',
    `price`                DECIMAL(16, 2) COMMENT '商品价格',
    `sku_name`             STRING COMMENT '商品名称',
    `sku_desc`             STRING COMMENT '商品描述',
    `weight`               DECIMAL(16, 2) COMMENT '重量',
    `is_sale`              BOOLEAN COMMENT '是否在售',
    `spu_id`               STRING COMMENT 'spu编号',
    `spu_name`             STRING COMMENT 'spu名称',
    `category3_id`         STRING COMMENT '三级分类id',
    `category3_name`       STRING COMMENT '三级分类名称',
    `category2_id`         STRING COMMENT '二级分类id',
    `category2_name`       STRING COMMENT '二级分类名称',
    `category1_id`         STRING COMMENT '一级分类id',
    `category1_name`       STRING COMMENT '一级分类名称',
    `tm_id`                STRING COMMENT '品牌id',
    `tm_name`              STRING COMMENT '品牌名称',
    `sku_attr_values`      ARRAY<STRUCT<attr_id :STRING,value_id :STRING,attr_name :STRING,value_name:STRING>> COMMENT '平台属性',
    `sku_sale_attr_values` ARRAY<STRUCT<sale_attr_id :STRING,sale_attr_value_id :STRING,sale_attr_name :STRING,sale_attr_value_name:STRING>> COMMENT '销售属性',
    `create_time`          STRING COMMENT '创建时间'
) COMMENT '商品维度表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_sku_full/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.商品维度表加载数据分析

1.从ods层与商品维度相关的表 load到商品维度表中

1.首先书写子查询：与商品维度相关联的ods层表格

通过sql，构造复杂结构体数组
- 原始sql查询出来数据是如下的情况（
  select
  sku_id,
  attr_id,
  value_id,
  attr_name,
  value_name
  from ods_sku_attr_value_full
  where dt = ‘2020-06-14’
  ）：
- 构造复杂结构体数组，需要注意：struct结构体里面的字段名需要跟商品维度表的字段名保持一致；
  - 第一步，构造非分组结构体,查询结果如下：
    select
    sku_id,
    named_struct(“attr_id”,attr_id,“value_id”,value_id,“attr_name”,attr_name,“value_name”,value_name)
    from ods_sku_attr_value_full
    where dt = ‘2020-06-14’
  - 第二步，聚合sku_id，然后使用函数 collect_set()获取结构体聚合结果。
    select
    sku_id,
    collect_set(named_struct(“attr_id”,attr_id,“value_id”,value_id,“attr_name”,attr_name,“value_name”,value_name))
    from ods_sku_attr_value_full
    where dt = ‘2020-06-14’
    group by sku_id;

2.将子查询拼装在一起，横着join，竖着union

CTE:公共表表达式：声明一次子表，可以在后面使用多次，具体语法：
with
别名a as (子查询),
别名b as (子查询) ,
…
select * from 别名a join 别名b on 别名a.id = 别名b.id

3.最终整合完毕商品维度表结构如下，并进行数据装载

使用insert overwriter 而不使用insert into 的目的：保证数据的幂等性（1的N次方都是1），避免因为环境问题重跑脚本造成的数据不一致问题出现。

with
sku as
(
    select
        id,
        price,
        sku_name,
        sku_desc,
        weight,
        is_sale,
        spu_id,
        category3_id,
        tm_id,
        create_time
    from ods_sku_info_full
    where dt='2020-06-14'
),
spu as
(
    select
        id,
        spu_name
    from ods_spu_info_full
    where dt='2020-06-14'
),
c3 as
(
    select
        id,
        name,
        category2_id
    from ods_base_category3_full
    where dt='2020-06-14'
),
c2 as
(
    select
        id,
        name,
        category1_id
    from ods_base_category2_full
    where dt='2020-06-14'
),
c1 as
(
    select
        id,
        name
    from ods_base_category1_full
    where dt='2020-06-14'
),
tm as
(
    select
        id,
        tm_name
    from ods_base_trademark_full
    where dt='2020-06-14'
),
attr as
(
    select
        sku_id,
        collect_set(named_struct('attr_id',attr_id,'value_id',value_id,'attr_name',attr_name,'value_name',value_name)) attrs
    from ods_sku_attr_value_full
    where dt='2020-06-14'
    group by sku_id
),
sale_attr as
(
    select
        sku_id,
        collect_set(named_struct('sale_attr_id',sale_attr_id,'sale_attr_value_id',sale_attr_value_id,'sale_attr_name',sale_attr_name,'sale_attr_value_name',sale_attr_value_name)) sale_attrs
    from ods_sku_sale_attr_value_full
    where dt='2020-06-14'
    group by sku_id
)

-- 进行数据装载
insert overwrite table dim_sku_full partition(dt='2020-06-14')
select
    sku.id,
    sku.price,
    sku.sku_name,
    sku.sku_desc,
    sku.weight,
    sku.is_sale,
    sku.spu_id,
    spu.spu_name,
    sku.category3_id,
    c3.name,
    c3.category2_id,
    c2.name,
    c2.category1_id,
    c1.name,
    sku.tm_id,
    tm.tm_name,
    attr.attrs,
    sale_attr.sale_attrs,
    sku.create_time
from sku
left join spu on sku.spu_id=spu.id
left join c3 on sku.category3_id=c3.id
left join c2 on c3.category2_id=c2.id
left join c1 on c2.category1_id=c1.id
left join tm on sku.tm_id=tm.id
left join attr on sku.id=attr.sku_id
left join sale_attr on sku.id=sale_attr.sku_id;

2.优惠券维度表

1.优惠券维度表前期梳理

确定维度属性的三个要求：
- 1.尽可能生成丰富的维度属性
- 2.尽可能不使用编码，而是用明确的文字说明，一般可以编码与文字共存，也就是说，如果数据中有编码与码表对应的，直接将码表中的文字获取出来，编码跟对应的文字都保留即可。
- 3.尽量沉淀出通用的维度属性。
关于优惠券维度表：
- 需要将“优惠范围类型编码”和“优惠范围类型名称”全部整合到优惠券维度表中
- 需要将“购物券类型编码”和“购物券类型名称” 全部整合到优惠券维度表中
- 需要沉淀出“优惠规则：满xxx元减xxx元，满xxx件打xxx折”

2.优惠券维度表 DDL表设计分析

优惠券维度表DDL结构如下：

DROP TABLE IF EXISTS dim_coupon_full;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_coupon_full
(
    `id`               STRING COMMENT '购物券编号',
    `coupon_name`      STRING COMMENT '购物券名称',
    `coupon_type_code` STRING COMMENT '购物券类型编码',
    `coupon_type_name` STRING COMMENT '购物券类型名称',
    `condition_amount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '满额数',
    `condition_num`    BIGINT COMMENT '满件数',
    `activity_id`      STRING COMMENT '活动编号',
    `benefit_amount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '减金额',
    `benefit_discount` DECIMAL(16, 2) COMMENT '折扣',
    `benefit_rule`     STRING COMMENT '优惠规则:满元*减*元，满*件打*折',
    `create_time`      STRING COMMENT '创建时间',
    `range_type_code`  STRING COMMENT '优惠范围类型编码',
    `range_type_name`  STRING COMMENT '优惠范围类型名称',
    `limit_num`        BIGINT COMMENT '最多领取次数',
    `taken_count`      BIGINT COMMENT '已领取次数',
    `start_time`       STRING COMMENT '可以领取的开始日期',
    `end_time`         STRING COMMENT '可以领取的结束日期',
    `operate_time`     STRING COMMENT '修改时间',
    `expire_time`      STRING COMMENT '过期时间'
) COMMENT '优惠券维度表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_coupon_full/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.优惠券维度表加载数据分析

sql中字符串拼接

case coupon_type
	when '3201' then concat("满",condition_amount,"元减",benefit_amount,"元")
	when '3201' then concat("满",condition_num,"件打",(1-benefit_discount)*10,"折")
	when '3201' then concat("减",condition_amount,"元")
end benefit_rule

最终装载数据的sql:

insert overwrite table dim_coupon_full partition(dt='2020-06-14')
select
    id,
    coupon_name,
    coupon_type,
    coupon_dic.dic_name,
    condition_amount,
    condition_num,
    activity_id,
    benefit_amount,
    benefit_discount,
    case coupon_type
        when '3201' then concat('满',condition_amount,'元减',benefit_amount,'元')
        when '3202' then concat('满',condition_num,'件打',10*(1-benefit_discount),'折')
        when '3203' then concat('减',benefit_amount,'元')
    end benefit_rule,
    create_time,
    range_type,
    range_dic.dic_name,
    limit_num,
    taken_count,
    start_time,
    end_time,
    operate_time,
    expire_time
from
(
    select
        id,
        coupon_name,
        coupon_type,
        condition_amount,
        condition_num,
        activity_id,
        benefit_amount,
        benefit_discount,
        create_time,
        range_type,
        limit_num,
        taken_count,
        start_time,
        end_time,
        operate_time,
        expire_time
    from ods_coupon_info_full
    where dt='2020-06-14'
)ci
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ods_base_dic_full
    where dt='2020-06-14'
    and parent_code='32'
)coupon_dic
on ci.coupon_type=coupon_dic.dic_code
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ods_base_dic_full
    where dt='2020-06-14'
    and parent_code='33'
)range_dic
on ci.range_type=range_dic.dic_code;

使用cet语法，实现一次子查询的方式，需要创建别名的别名，要不然sql不认识是哪个表格，会报错。

with 
ci as (
    select
        id,
        coupon_name,
        coupon_type,
        condition_amount,
        condition_num,
        activity_id,
        benefit_amount,
        benefit_discount,
        create_time,
        range_type,
        limit_num,
        taken_count,
        start_time,
        end_time,
        operate_time,
        expire_time
    from ods_coupon_info_full
    where dt='2020-06-14'
)
dic as (
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ods_base_dic_full
    where dt='2020-06-14'
)
select 
    id,
    coupon_name,
    coupon_type,
    dic_1.dic_name,
    condition_amount,
    condition_num,
    activity_id,
    benefit_amount,
    benefit_discount,
    case coupon_type
        when '3201' then concat('满',condition_amount,'元减',benefit_amount,'元')
        when '3202' then concat('满',condition_num,'件打',10*(1-benefit_discount),'折')
        when '3203' then concat('减',benefit_amount,'元')
    end benefit_rule,
    create_time,
    range_type,
    dic_2.dic_name,
    limit_num,
    taken_count,
    start_time,
    end_time,
    operate_time,
    expire_time
from ci 
left join dic dic_1 on ci.coupon_type = dic_1.dic_code 
left join dic dic_2	on ci.range_type = dic_2.dic_code;

如果删除hive上的外部表，重新创建外部表之后，查询没有数据，是因为没有分区信息导致;
- 需要执行修复此表元数据的命令：msck repair table ods_log_inc; msck:meta store consistency check;
- 然后再查看分区：show partitions ods_log_inc ；分区就回复了。

3.活动维度表

1.活动维度表前期梳理

确定与活动相关的主维表和相关维表
- 1.获取活动相关表格如下：
  - ods_active_info_full
  - ods_active_rule_full
- 2.分析与之关联的每个表格中的具体字段，抽离出来“活动维度表”所需字段
- 3.确定这些表格中，谁是主维表。粒度小的是主维表，规则表rule较info表粒度更小，所以此表作为主维表。
- 4.主维表确定以后，主维表对应的一行代表什么信息，同理维度表一行就代表什么信息。此处，规则rule表最为主维表，rule表中一行代表一条规则，那么活动维度表，一行也代表一条规则。

2.活动维度表 DDL表设计分析

活动维度表DDL如下：

DROP TABLE IF EXISTS dim_activity_full;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_activity_full
(
    `activity_rule_id`   STRING COMMENT '活动规则ID',
    `activity_id`        STRING COMMENT '活动ID',
    `activity_name`      STRING COMMENT '活动名称',
    `activity_type_code` STRING COMMENT '活动类型编码',
    `activity_type_name` STRING COMMENT '活动类型名称',
    `activity_desc`      STRING COMMENT '活动描述',
    `start_time`         STRING COMMENT '开始时间',
    `end_time`           STRING COMMENT '结束时间',
    `create_time`        STRING COMMENT '创建时间',
    `condition_amount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '满减金额',
    `condition_num`      BIGINT COMMENT '满减件数',
    `benefit_amount`     DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠金额',
    `benefit_discount`   DECIMAL(16, 2) COMMENT '优惠折扣',
    `benefit_rule`       STRING COMMENT '优惠规则',
    `benefit_level`      STRING COMMENT '优惠级别'
) COMMENT '活动信息表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_activity_full/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.活动维度表加载数据分析

full类型的“每日全量快照表”，每天都需要装载一次，需要书写脚本，每天凌晨装载一次前一天的数据到full表中即可。
维度表，都是获取ods层与之相关的表格的当天的分区，然后汇总录入维度表
加载ods层数据到活动维度表的具体sql:

insert overwrite table dim_activity_full partition(dt='2020-06-14')
select
    rule.id,
    info.id,
    activity_name,
    rule.activity_type,
    dic.dic_name,
    activity_desc,
    start_time,
    end_time,
    create_time,
    condition_amount,
    condition_num,
    benefit_amount,
    benefit_discount,
    case rule.activity_type
        when '3101' then concat('满',condition_amount,'元减',benefit_amount,'元')
        when '3102' then concat('满',condition_num,'件打',10*(1-benefit_discount),'折')
        when '3103' then concat('打',10*(1-benefit_discount),'折')
    end benefit_rule,
    benefit_level
from
(
    select
        id,
        activity_id,
        activity_type,
        condition_amount,
        condition_num,
        benefit_amount,
        benefit_discount,
        benefit_level
    from ods_activity_rule_full
    where dt='2020-06-14'
)rule
left join
(
    select
        id,
        activity_name,
        activity_type,
        activity_desc,
        start_time,
        end_time,
        create_time
    from ods_activity_info_full
    where dt='2020-06-14'
)info
on rule.activity_id=info.id
left join
(
    select
        dic_code,
        dic_name
    from ods_base_dic_full
    where dt='2020-06-14'
    and parent_code='31'
)dic
on rule.activity_type=dic.dic_code;

4.地区维度表

1.地区维度表前期梳理

1.与地区相关的ods层表格有哪些
- ods_base_province_full
- ods_base_region_full
2.分析这些表格中字段，汇总字段
- 地区中存在国际以及国内相关的系统化编码规则：area_code,iso_code,iso_3166_2
3.确定主维表与相关维表
4.表格之间进行关联

2.地区维度表 DDL表设计分析

DROP TABLE IF EXISTS dim_province_full;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_province_full
(
    `id`            STRING COMMENT 'id',
    `province_name` STRING COMMENT '省市名称',
    `area_code`     STRING COMMENT '地区编码',
    `iso_code`      STRING COMMENT '旧版ISO-3166-2编码，供可视化使用',
    `iso_3166_2`    STRING COMMENT '新版IOS-3166-2编码，供可视化使用',
    `region_id`     STRING COMMENT '地区id',
    `region_name`   STRING COMMENT '地区名称'
) COMMENT '地区维度表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_province_full/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.地区维度表加载数据分析

insert overwrite table dim_province_full partition(dt='2020-06-14')
select
    province.id,
    province.name,
    province.area_code,
    province.iso_code,
    province.iso_3166_2,
    region_id,
    region_name
from
(
    select
        id,
        name,
        region_id,
        area_code,
        iso_code,
        iso_3166_2
    from ods_base_province_full
    where dt='2020-06-14'
)province
left join
(
    select
        id,
        region_name
    from ods_base_region_full
    where dt='2020-06-14'
)region
on province.region_id=region.id;

5.日期维度表

1.日期维度表前期梳理

前面四张表都是从ods层“每日全量快照表”中抽离出来的，但是日期维度表不是这样的
具体流程梳理：
- 日期维度表从业务系统中进行分析表格的时候，搜寻不到主维表以及相关维表，所以日期维度表数据都不来自于业务系统，日期维度表数据跟业务系统没有关系。
- 日期维度表：
  - 每行数据通常与数仓中计算周期有关，计算周期可能为：天、小时，所以每行数据代表的数据跟计算周期相关联。
  - 列数据，通常存储跟日期相关联的时间维度属性，该天所属的年、月、周几、几季度等维度

2.日期维度表 DDL表设计分析

日期维度表不需要分区，分区也没有意义

DROP TABLE IF EXISTS dim_date;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_date
(
    `date_id`    STRING COMMENT '日期ID',
    `week_id`    STRING COMMENT '周ID,一年中的第几周',
    `week_day`   STRING COMMENT '周几',
    `day`        STRING COMMENT '每月的第几天',
    `month`      STRING COMMENT '一年中的第几月',
    `quarter`    STRING COMMENT '一年中的第几季度',
    `year`       STRING COMMENT '年份',
    `is_workday` STRING COMMENT '是否是工作日',
    `holiday_id` STRING COMMENT '节假日'
) COMMENT '时间维度表'
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_date/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

3.日期维度表加载数据分析

日期维度表数据，来自于哪里？
- 手动写入，批量导入，一次导入一年即可。节假日每年可能会发生变化，所以只能每年倒一次即可。
怎样实现批量导入一年数据到日期维度表？
- 本地程序处理，处理完毕生成文本文件，获取节假日以及非节假日是哪些
- 由于是txt文件，首先创建hive临时表，数据格式规定为txt格式，然后日期维度表加载临时表里面的数据即可。
临时表sql如下：

DROP TABLE IF EXISTS tmp_dim_date_info;
CREATE EXTERNAL TABLE tmp_dim_date_info (
    `date_id` STRING COMMENT '日',
    `week_id` STRING COMMENT '周ID',
    `week_day` STRING COMMENT '周几',
    `day` STRING COMMENT '每月的第几天',
    `month` STRING COMMENT '第几月',
    `quarter` STRING COMMENT '第几季度',
    `year` STRING COMMENT '年',
    `is_workday` STRING COMMENT '是否是工作日',
    `holiday_id` STRING COMMENT '节假日'
) COMMENT '时间维度表'
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LOCATION '/warehouse/gmall/tmp/tmp_dim_date_info/';

同步数据到日期维度表

insert overwrite table dim_date select * from tmp_dim_date_info;

【离线数仓-7-数据仓库开发DIM层设计要点-每日全量表同步】

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