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20 个数据仓库最佳实践
52% 的 IT 专家 考虑更快的分析对于 数据仓库 成功。然而，随着数据量的增长，扩展数据仓库和优化性能变得更加困难。利用数据仓库最佳实践可以帮助您更有效地设计、构建和管理数据仓库。
让我们探讨这些最佳实践如何帮助您处理数量、种类和速度不断增加的数据，优化数据仓库功能和性能，并利用数据驱动洞察的力量。
什么是数据仓库？
数据仓库是一个集中式的 知识库 该商店和 整合数据 来自多个来源，例如操作系统、外部 数据库和网络服务。数据仓库提供一致且整合的数据视图，无论数据源自何处或结构如何。
换句话说，数据仓库是围绕特定主题或领域组织的，例如客户、产品或销售；它集成了来自不同来源和格式的数据，并跟踪数据随时间的变化。数据仓库最好的部分是它不会覆盖或删除历史数据，从而简化了 数据管理 显著。
的关键组成部分 数据仓库架构 是：
- 源系统：源系统负责生成和存储原始数据。我们谈论的是事务数据库、企业应用程序和 Web 服务。这些系统可以是公司内部运作的一部分，也可以是外部参与者的一部分，每个系统都有自己独特的数据模型和格式。
- 提取、转换和加载 (ETL) 过程: ETL 从源系统中提取数据，将其转换为标准化且一致的格式，然后将其传输到数据仓库。此过程可确保数据干净、准确并与数据仓库架构保持一致。
- 数据仓库：数据仓库是存储经过转换和集成的数据的地方。数据仓库模式设置规则，定义表、列、键和关系的结构。它不仅存储数据，还存储元数据，例如数据定义、来源、沿袭和质量见解。
- 数据集市: 数据集市 （也叫 信息集市）是为特定业务单位、功能或应用程序设计的数据仓库的定制子集。它们提供了更加集中和定制的数据视图，从而提高了数据分析和报告的性能。
- 数据访问工具：数据访问工具可让您深入了解数据仓库和数据集市。我们谈论的是查询和报告工具、在线分析处理 (OLAP) 工具、数据挖掘工具和仪表板。数据访问工具使用户能够以自己独特的方式分析和可视化数据。
鉴于数据仓库架构通常复杂的性质，有一些专注于性能优化的数据仓库最佳实践， 数据治理 安全性、可扩展性和面向未来，以及持续监控和改进。
数据仓库的最佳实践
采用根据您的特定业务需求量身定制的数据仓库最佳实践应该是您整体的关键组成部分 数据仓库策略。这些策略使您能够优化查询性能、增强数据安全性、建立强大的数据治理实践并确保可扩展性。
性能优化
提高数据仓库运营的速度和效率是释放其全部潜力的关键。索引、分区、缓存、压缩和并行处理等技术发挥着关键作用。请考虑以下数据仓库最佳实践来提高性能：
1. 与索引取得适当的平衡以优化查询性能
索引是存储特定列或列组合的值以及指向包含它们的行的指针的数据结构。此数据仓库最佳实践允许您通过减少磁盘 I/O 操作的数量来加快数据仓库数据检索的速度。
通过索引，您的数据仓库不再需要扫描整个表，从而提高查询性能。例如，如果您有一个包含客户信息的表，则客户 ID 列上的索引将允许您快速找到特定客户的记录。
2.分区时选择正确的列，与查询模式对齐，避免过度分区
分区是将大型表或索引划分为更小、更易于管理的单元（称为分区）的过程。分区通过减少一次需要扫描、加载或更新的数据量来提高性能。
分区还可以实现其他数据仓库最佳实践，例如并行处理。例如，如果您有一个包含销售数据的表，您可以按日期、区域或产品类别对其进行分区，以优化按这些条件筛选的查询。
3.使用缓存提高数据访问速度
缓存是一种重要的数据仓库最佳实践，因为它允许您将经常访问的数据或查询结果存储在临时内存位置（例如 RAM 或 SSD）中。缓存可以通过减少延迟并提高数据仓库操作的吞吐量来提高性能。例如，如果您有一个计算每月总收入的查询，则可以缓存结果并将其重新用于需要相同信息的后续查询。
4、利用数据压缩提高存储效率
压缩允许您通过应用某些编码或算法（例如字典编码、行程编码或增量编码）来减小数据大小。压缩通过节省磁盘空间、减少网络带宽和增加内存中可处理的数据量来提高性能。
例如，如果您有一个包含产品信息的表，则可以使用基于字典的算法来压缩产品描述列，该算法用较短的代码替换重复的单词或短语。
5. 通过并行处理加速查询执行
并行处理有助于通过使用多个处理器、内核、线程或机器同时执行多个任务或查询。并行处理通过分配工作负载和更有效地利用可用资源来提高数据仓库性能。
例如，如果您有一个连接两个大表的查询，则可以使用并行处理将表划分为较小的块并并行连接它们。
数据治理和文档
为数据仓库建立和执行规则、策略和标准是有效数据治理和文档记录的支柱。元数据管理、数据编目、数据沿袭跟踪等技术 数据质量管理 是您可以采用的一些数据仓库最佳实践。
6. 维护元数据存储库以方便数据发现
元数据管理允许您定义、收集、存储和维护元数据，即有关数据的数据。元数据描述了结构、含义、来源和数据用途。它是管理和跟踪变化和影响的宝贵工具。
跟踪元数据可以帮助您理解数据、促进 数据集成，启用数据沿袭跟踪，并增强 数据质量。这不仅有助于用户理解数据，还有助于无缝数据发现、访问和分析。
7. 使用数据编目来提高数据可访问性
数据编目是数据仓库中数据资产的可搜索和可浏览的清单。它创建并维护一个元数据存储库，用于描述数据仓库中的数据源、表、列、关系和业务规则。
编目可帮助用户访问集中且可搜索的真相来源，以进行数据发现、探索和理解。如果您的数据仓库包含多个架构、表和视图，则 数据目录 保持一个统一的、用户友好的界面来探索和查询数据至关重要。
8. 使用数据分析来确保您的数据健康
数据分析 是分析数据仓库中的数据以发现其特征的过程，例如数据类型、格式、范围、分布、频率、唯一性、完整性、准确性和关系。它有助于评估其结构、内容、质量和分布，识别数据异常和错误，并确定 数据清理 和改造要求。数据分析可让您概览特定数据资产的数据运行状况。
9. 通过谱系追踪增强数据透明度
数据沿袭是跟踪数据在数据仓库中的起源、转换和目的地的过程。这提供了数据移动、流动和影响的清晰且可审计的记录。
跟踪数据沿袭有助于了解数据的历史和上下文，验证数据的准确性和可靠性，并解决数据问题。例如，如果您有一个包含销售数据的表，则可以使用数据沿袭跟踪来显示贡献该表中数据的源系统、ETL 流程和中间表。
10.使用相关指标持续监控数据质量
数据质量监控是测量、报告和改进数据仓库中数据质量的过程。它有助于根据预定义测量和报告数据运行状况 数据质量指标，例如随着时间的推移的准确性、完整性、及时性、有效性或唯一性。通过数据质量监控，您的团队可以收到数据异常错误或数据仓库部署后发生的更改的警报。
安全防护措施
保护您的数据仓库免遭未经授权的访问、修改或泄露需要强大的安全措施。加密、数据脱敏、身份验证、授权和审计是您的武器库。以下是一些确保数据安全的数据仓库最佳实践：
11. 通过基于角色的访问控制来授权、控制和监控数据访问
基于角色的访问控制 (RBAC) 将访问与用户角色保持一致，确保个人仅访问他们需要的数据和功能。管理授权通过定义用户或应用程序可以查看、修改或执行哪些数据或操作来控制访问级别。
因此，RBAC 简化了数据安全管理，并将数据泄露和泄露的风险降至最低。例如，如果您有一个包含多个用户的数据仓库，则可以使用 RBAC 为用户分配不同的角色和权限，例如管理员、分析师或查看者，并限制他们对特定架构、表、列或查询的访问。
12.通过数据加密保护敏感信息
加密可以帮助您 转换数据 或使用密钥或算法将文件转换为不可读的形式。加密使未经授权的各方无法访问数据或使数据变得毫无意义，从而有助于防止数据泄露、数据盗窃或数据篡改。
例如，如果您有一个包含敏感数据（例如客户 SSN、地址或信用卡号）的表，则可以在将数据存储在数据仓库中或通过网络传输之前对其进行加密。
13.使用动态屏蔽有选择地隐藏数据
数据脱敏是用虚构或修改后的数据替换原始数据并保留数据格式和功能的过程。它可以通过隐藏或模糊敏感或识别信息来保护数据的隐私和机密性。
例如，如果您有一个包含客户信息的表，则可以通过将客户名称替换为随机名称、将地址替换为随机地址或将信用卡号码替换为星号来屏蔽数据。
14. 通过用户身份验证管理数据访问
身份验证是验证访问数据仓库的用户或应用程序身份的过程。身份验证可以通过确保只有合法和授权方才能访问数据仓库来防止未经授权的访问。例如，如果您有一个包含多个用户的数据仓库，则可以使用身份验证来要求用户在访问数据仓库之前提供其用户名和密码或其他凭据（例如生物识别或令牌）。
15. 通过定期审计保持问责制
审核有助于记录和审查数据仓库中发生的活动和事件。它通过提供有关访问、修改或执行的数据或操作的日志、报告和警报，帮助您监控数据仓库的性能、使用情况和安全性。例如，如果您有一个包含多个用户的数据仓库，则可以使用审核来跟踪用户访问或更改数据仓库中的数据的人员、时间、内容以及方式。
可扩展性和面向未来
确保您的数据仓库能够随着未来数据、用户和业务需求的增长而发展至关重要。容量规划、模块化设计和采用云计算等技术是您的首选策略。纳入以下数据仓库设计最佳实践：
16.利用云计算处理大数据集
云计算利用远程服务器和服务来存储、处理和分析数据。它允许数据仓库根据需求动态调整资源和服务并仅按使用量付费，从而提供可扩展性、灵活性和成本效益。
例如，如果您有一个数据仓库需要处理大量且可变的数据，您可以使用云计算将数据存储在可扩展的分布式存储系统（例如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage）中，并在可扩展且弹性的计算平台，例如 Amazon Redshift 或 Google BigQuery。
17、根据工作负载优化资源分配
容量规划允许用户估计和配置满足数据仓库当前和未来需求所需的资源和服务。容量规划可确保数据仓库始终拥有充足且最佳的资源和服务，从而有助于避免性能下降、资源浪费或服务中断。
例如，如果您的数据仓库需要支持越来越多的用户和查询，您可以使用容量规划来监控和预测资源和服务利用率，例如 CPU、内存、磁盘、网络和并发性，以及相应地规划资源和服务分配、升级或迁移。这可以避免资源短缺、瓶颈或过度配置，并确保数据可用性和性能。
18.选择正确的数据仓库建模技术
数据仓库建模是根据业务需求和数据源设计数据仓库的逻辑和物理结构的过程。利用适当的架构（例如星形或雪花架构）可以帮助优化数据仓库的报告。
它通过将数据组织成事实和维度来实现这一点。数据仓库建模还涉及应用各种技术（例如规范化、非规范化、聚合和分区）来优化数据仓库的性能、存储和可用性。
例如，像星型模式这样的数据仓库建模创建一个存储业务流程度量的中央事实表，以及几个存储事实的描述性属性的维度表。该模式简单、易于理解且查询速度快，因为它减少了所涉及的联接和表的数量。
然而，理想的 数据建模 您的数据仓库技术可能会根据您的要求而有所不同。例如，星型模式可以优化您的数据仓库报告，但它也可能导致数据冗余、不一致和更新异常，因为相同的维度属性可能在多个表中重复。
19.考虑可扩展性和性能的模块化设计方法
模块化设计是一种数据仓库设计原则，主张将数据仓库分解为更小的、独立的、可重用的模块。这种方法可以提高数据仓库的可扩展性、可维护性和性能，并降低开发和测试的复杂性和成本。
模块化设计的一个示例是使用由三种类型的表组成的数据仓库架构：集线器、链接和卫星。集线器存储实体的业务密钥，链接存储实体之间的关联，卫星存储实体的属性和历史记录。
每个表都是一个模块，可以独立加载、更新和查询，而不影响数据仓库的其余部分。喜欢 维度建模，遵循数据仓库设计仅在某些情况下才是理想的。
进一步了解 您是否需要数据保险库.
监控和维护
我们的数据仓库最佳实践列表中的最后一个是性能监控和定期维护。保持数据仓库平稳运行的关键是密切监控其性能并解决任何问题。它包括错误处理、备份和恢复以及测试和调试您所做的任何更改。
20.通过持续的绩效监控确保平稳运营
性能监控提供了对运营瓶颈、错误和低效率的重要洞察。
假设您有一个数据仓库，用于存储数字营销机构的社交媒体数据。您希望确保您的 IT 运行平稳可靠，为您的用户和客户提供准确、及时的结果。实现此目的的一种方法是在数据仓库中实施性能监控。它涉及以下步骤：
- 定义性能指标：您需要定义和衡量数据仓库的关键绩效指标（KPI），例如数据加载时间、查询响应时间、数据质量、用户满意度等。您还可以使用基准测试、基线、以及设定和比较绩效标准和目标的阈值。
- 收集性能数据： 您需要收集和存储数据仓库的性能数据，例如数据量、数据速度、数据延迟、数据错误、数据使用情况等。您还可以使用日志、警报和通知等工具和技术来捕获并报告绩效事件和事故。
- 分析性能数据： 您需要分析和解释数据仓库的性能数据，例如识别和诊断性能问题和异常的根本原因、影响和趋势。
Astera：赋能数据仓库最佳实践
对于现代企业来说，数据仓库是强大而宝贵的资产。将数据仓库最佳实践纳入数据仓库管理可确保提供全面、高性能且安全的环境，随时满足您不断变化的业务需求。
然而，设计和 构建数据仓库 需要仔细规划、实施和维护，并且必须遵循一些最佳实践以确保其功能和性能。
像这样的工具 Astera 对于实施数据仓库最佳实践来说是不可或缺的，因为它可以解决数据管理的复杂性、自动化流程、确保数据质量并提供适应不断变化的业务需求所需的灵活性。
为什么选择 Astera?
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- 受益： 确保 您的数据的完整性 以及具有内置验证和检查的数据模型。
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- 受益： 通过支持维度建模来拥抱灵活性， 数据保险库2.0和 3NF 模式。
- 影响： 根据您的独特需求定制数据仓库，无缝适应不同的模式。
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作者：
Astera 营销团队
