网站续费一年多少钱,营销网站建设公司排名,wordpress自定义字段 筛选,99个创意营销方案前言 在数据仓库开发中#xff0c;数据仓库的设计和维护一直是一个备受关注的话题。随着业务需求的不断变化#xff0c;数据仓库的结构也需要随之调整。 面试过程中#xff0c;多次被提问#xff1a;当DWS构建好后#xff0c;突然来了一个新的需求#xff0c;需要添加某个…前言 在数据仓库开发中数据仓库的设计和维护一直是一个备受关注的话题。随着业务需求的不断变化数据仓库的结构也需要随之调整。 面试过程中多次被提问当DWS构建好后突然来了一个新的需求需要添加某个或某几个维度字段时应该如何处理是重构现有DWS还是新建一张DWS 首先需分析加维度的目的是什么是原有的dws模型粒度太粗不足以支持业务分析嘛一般能想到的处理思路如下
1直接修改 好处效率高、改的快 坏处粒度变细之后下游依赖的数据会有问题如果直接展示明细很可能一条变两条妥妥的数据事故。
2新建dws 好处对原有dws无影响 坏处可能功能重复逻辑没复用成本也会陡然上升
3新建dws 且原有dws会依赖新dws同层级依赖 优点逻辑和成本兼顾下游无影响 缺点改造成本大
看到大佬分享的一个 思路借鉴如下
一、初步思路 面对这样的需求时首先要明确DWS的设计原则。DWS层的由来将ADS层多张表引用的公共逻辑下沉到DWS层通过构建主题宽表的方式实现逻辑复用模型设计的原则之一。 因此对于一些业务场景相对简单的数仓DWS层或许根据没必要创建。 DWS层的主要作用对数据进行某一颗粒度的轻度聚合并不涉及复杂的维度扩展需求。 结论面对新增维度字段的需求不建议直接进行DWS重构或新增一张DWS表而是通过其他方式实现需求。 ps: 毕竟当下游ADS多个指标都用到该新增维度后期进行模型优化时才逐步将能够复用的公共逻辑沉淀至DWS宽表。
二、解答思路
1DWS只做某颗粒度且不带维度的聚合 在DWS的设计中我们强调其应专注于某一特定颗粒度的数据聚合不涉及具体的维度。
这样设计的好处是能够保持数据处理的高效性和简洁性。如果在DWS层面增加过多的维度字段可能会导致Group By操作变得过于复杂和繁重影响查询性能和数据处理的效率。
2ADS层做宽表利用颗粒度下的维表进行关联 对于需要添加维度字段的需求我们可以在ADS应用数据服务层进行处理。具体来说可以通过在ADS层创建宽表并利用颗粒度下的维表作为驱动表进行关联操作。这样不仅能够满足新增维度字段的需求还能保持数据仓库设计的灵活性和扩展性。
三、实际操作步骤
1确定新增维度字段的业务需求 在处理新增维度字段需求时首先需要明确这些维度字段的具体业务含义和使用场景。了解这些信息有助于更好地设计后续的数据模型和处理逻辑。
2设计并构建ADS层的宽表 根据新增维度字段的需求在ADS层设计新的宽表。宽表的设计要充分考虑数据的查询需求和关联操作的性能。在创建宽表时可以利用现有的维表作为驱动表主表进行关联将新增的维度字段整合到宽表中。
3数据处理与同步 在设计好宽表后需要进行相应的数据处理和同步操作。可以通过ETL抽取、转换、加载流程将数据从DWS层抽取出来按照新的数据模型进行转换并加载到ADS层的宽表中。
4数据校验与优化 在完成数据处理和同步后需要对数据进行校验确保新增的维度字段和原有数据的一致性。同时可以对数据查询性能进行优化确保在新的数据模型下能够高效地进行查询和分析。
四、DWS层增加维度的潜在风险
在讨论解决方案时我们还需要明确DWS层增加维度字段的潜在问题和风险
1查询性能下降 在DWS层增加过多的维度字段可能会导致Group By操作变得复杂查询性能下降。特别是在处理大规模数据时这种影响会更加明显。
2数据模型复杂化 在DWS层增加维度字段可能会导致数据模型变得复杂难以维护和扩展。在实际操作中往往需要进行大量的调优和调整增加了开发和运维的成本。
3数据一致性问题 在DWS层进行复杂的维度扩展可能会引发数据一致性问题。特别是在多源数据集成和处理时需要考虑数据的一致性和完整性增加了处理难度。 五、总结 在应对DWS新增维度字段需求时我们不建议直接在DWS层进行重构或新增表而是通过在ADS层创建宽表并利用维表进行关联的方式解决问题。这样既能够满足业务需求又能够保持数据仓库的高效性和灵活性。同时在实际操作中需要充分考虑数据处理的性能和一致性确保数据仓库的稳定运行。 通过上述方法可以在保持数据仓库设计原则的基础上灵活应对不断变化的业务需求构建高效、可靠的离线数据仓库。 参考文章
数仓有关dwsads设计策略的一个面试问题记录
