大数据和 Hadoop 时代的维度建模和 Kimball 数据集市

本文翻译自“ Dimensional Modeling and Kimball Data Marts in the Age of Big Data and Hadoop ”，翻译已获得原作者 Uli Bethke 授权。Uli Bethke 是 Sonra 公司的 CEO，爱尔兰 Hadoop 用户组主席，也是 Oracle 的 ACE。

维度建模已死？

在回答这个问题之前，让我们回头来看看什么是所谓的维度数据建模。

为什么需要为数据建模？

有一个常见的误区，数据建模的目的是用 ER 图来设计物理数据库，实际上远不仅如此。数据建模代表了企业业务流程的复杂度，记录了重要的业务规则和概念，并有助于规范企业的关键术语。它清晰地阐述、协助企业揭示商业过程中模糊的想法和歧义。此外，可以使用数据模型与其他利益相关者进行有效沟通。没有蓝图，不可能建造一个房子或桥梁。所以，没有数据模型这样一个蓝图，为什么要建立一个数据应用，比如数据仓库呢？

为什么需要维度建模？

维度建模是数据建模的一种特殊方法。维度建模有两个同义词，数据集市和星型结构。星型结构是为了更好地进行数据分析，参考下面图示的维度模型，可以有一个很直观的理解。通过它可以立即知道如何通过客户、产品、时间对订单进行分割，如何通过度量的聚集和比较对订单业务过程进行绩效评估。

维度建模最关键的一点，是要定义事务性业务过程中的最低粒度是什么。如果切割或钻入数据，到叶级就不能再往下钻取。从另一个角度看，星型结构中的最低粒度，即事实和维度之间没有进行任何聚集的关联。

数据建模和维度建模

标准数据建模的任务，是消除重复和冗余的数据。当数据发生变化时，我们只需在一个地方修改它，这有助于保证数据的质量，避免了不同地方的数据不同步。参考下面图示的模型，它包含了代表地理概念的几张表。在规范化模型中，每个实体有一个独立的表，数据建模只有一张表：geography。在这张表中，city 会重复出现很多次。而对于每个 city，如果 country 改变了名字，就不得不在很多地方进行更新。

注：标准数据模型总是遵守 3NF 模式。

标准的数据建模，本身并不是为了商业智能的工作负载而设计的。太多的表会导致过多的关联，而表关联会导致性能下降，在数据分析中我们要尽力去避免这种情形发生。数据建模过程中，通过反规范化把多个相关表合并成一个表，例如前面例子里的多个表被预合并成一个 geography 表。

那么为何部分人认为维度建模已死？

一般人都认可数据建模的方式，而把维度建模当成特殊处理方式，它们都是有价值的。那为什么在大数据和 Hadoop 的时代，部分人会认为维度建模没用了？

“数据仓库之死”

首先，一些人混淆了维度建模和数据仓库。他们认为数据仓库已死，于是得出结论：维度建模也可以被丢进历史的垃圾箱。这种论点在逻辑上是连贯的，但是，数据仓库的概念远没有过时。我们总是需要集成的、可靠的数据来产生商业智能仪表盘（BI Dashboards）。

允许读时模式（Schema on Read）的误解

第二个常听见的争论，比如“我们遵循允许读时模式（Schema on Read），所以不需要对数据再进行建模了”。依我看来，这是数据分析过程中最大的误解之一。我同意起初仅转储原始数据，这时不过多考虑模式是有意义的。但是，这不应该成为不对数据进行建模的借口。允许读时模式只是降低了下游系统的能力和责任，仍有一些人不得不咬牙定义数据类型。访问无模式数据转储的每一个进程都需要自己弄清楚发生了什么，而这完全是多余的。通过定义数据类型和正确的模式，很容易就可以避免这些工作。

再谈反规范化和物理模型

是否那些宣传维度建模的观点实际上已过时了? 的确有些观点比上面列出的两条更好，要理解它们需要对物理建模和 Hadoop 的工作方式有一些了解。

前面简单提到采用维度建模的原因之一，和数据的物理存储方式有关。标准数据建模中每个真实世界里的实体，有一个自己的表。我们这样做，是为了避免数据冗余和质量问题在数据中蔓延。越多的表，就需要越多的关联，这是标准建模的缺点。表关联的代价是昂贵的，特别是关联数据集中关联大量记录的时候尤其突出。当我们考虑维度建模时，会把多个表合并起来，这就是所谓的预关联或者说数据反规范化。最后的结果是，得到更少的表、更少的关联、更低的延迟和更好的查询性能。

可参与领英上相关的讨论。

彻底反规范化

为什么不把反规范化做到彻底？去掉所有的表关联只保留一张表？的确，这样做可以不需要对任何表进行关联，但是可以想象到，它会带来一些负面影响。首先，它需要更多的存储，因为要存储大量的冗余数据。随着数据分析的列式存储格式的出现，这一点现在不那么令人担忧了。反规范化最大的问题是，每次属性值发生变化，就不得不在很多地方进行更新，可能是几千甚至几百万次更新。一个解决办法是在晚上对模型进行全量重载，通常这比增量更新要更快、更容易。列式数据库通常采用这种方法，首先将要做的更新存储在内存中，然后异步地写入磁盘。

分布式关系型数据库(MPP) 上的数据分布

在 Hadoop，例如 Hive、SparkSQL 上建立维度模型，要很好地理解一个技术上的核心特征，就是它和分布式关系型数据库（MPP）上的建立方式是不一样的。在 MPP 中的节点上分布数据，可以控制每条数据记录的位置。基于分区策略，例如 Hash、List、Range 等，可以在同一个节点上跨表同定位（co-located）各个记录的键值。由于数据的局部性得到保证，关联速度会非常快，因为不需要在网络上发送任何数据。参考下面图示的例子，在 ORDER 和 ORDER_ITEM 表中有相同 ORDER_ID 的记录存储在同一节点上：

ORDER 和 ORDER_ITEM 表中 ORDER_ID 对应的键值，在相同的节点做到同定位。

Hadoop 上的数据分布

数据分布在基于 Hadoop 的系统中是非常不同的，我们将数据分割成大型的块（chunks），并在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的各个节点进行分发和复制。这种数据分发策略不能保证数据的一致性。参考下面图示的例子，记录 ORDER_ID 的键被存储在不同的节点：

为了关联它们，需要在网络上发送数据，这样做会影响性能。

处理这个问题的一个策略，是在集群的所有节点上复制要关联的表，该策略被称为广播式关联（broadcast join）。如果对 MPP 使用相同的策略，可以想象，只能用在较小的 lookup 或维度表中。

那么当关联一个大的事实表和一个大的维度表，比如客户或产品，甚至关联两个大型事实表时，我们该怎么办？

Hadoop 上的维度建模

为了解决性能问题，可以利用反规范化将大的维度表放进事实表，以保证数据是同定位的（co-located），而对较小的维度表可以在所有节点上广播（broadcast）。

关联两个大型事实表时，可以把低粒度的表嵌套到更高粒度的表中，例如把 ORDER_ITEM 表嵌套到 ORDER 表中。高级的查询引擎，比如 Impala 或 Drill 可以让数据扁平化（flatten out）：

嵌套数据的策略很有用，类似于 Kimball 概念中用桥接表来表示维度模型中的 M:N 关系。

Hadoop 和缓慢变化维

Hadoop 文件系统中的存储是不可变的，换句话说，只能插入和追加记录，不能修改数据。如果你熟悉的是关系型数据仓库，这看起来可能有点奇怪。但是从内部机制看，数据库是以类似的机制工作，在一个进程异步地更新数据文件中的数据之前，将所有变更保存在一个不可变的预写式日志（WAL- write-ahead log，Oracle 中称为 redo log）中。

不可变性（immutability）对维度模型有什么影响？你也许还记得维度建模课程中渐变维的概念（Slowly Changing Dimensions - SCDS）。SCDS 有选择地保存属性值变更的历史，于是可以在某个时间点上对属性值进行度量。但这不是默认的处理方式，默认情况下会用最新的值来更新维度表。那么在 Hadoop 上如何选择呢？记住! 我们不能更新数据。我们可以简单地为 SCD 选择默认方式并对每一个变化进行审核（audit）。如果想运行基于当前值的报表，可以在 SCD 之上创建一个视图，让它仅仅检索到最新值，利用 Windows 函数可以很容易做到这一点。或者，可以运行一个所谓合并（Compaction）的服务，用最新的值物理地创建维度表的一个单独版本。

Hadoop 的存储演化

Hadoop 平台的供应商并没有忽视这些 Hadoop 的限制，例如 Hive 就提供了满足 ACID 的事务和可更新的表。根据大量的主要公开问题以及个人经验，这个特性还没有完善到可以部署生产环境。Cloudera 采取了另外一个手段，利用 Kudu 建立了一个新的可变更存储格式，它并没有基于 HDFS，而是基于本地 OS 操作系统。它完全摆脱了 Hadoop 的限制，类似于列式 MPP 的传统存储层。通常来说，在 Impala + Kudu 这样一个 MPP 上运行 BI 和 Dashboard 的任何使用场景，会比 Hadoop 更好。不得不说，当它涉及到弹性、并发性和扩展性时，有自己的局限。当遇到这些限制时，Hadoop 和它的近亲 Spark 是解决 BI 工作负载的好选择。

判决：维度模型和星型模式过时了吗？

我们都知道，Ralph Kimball 已经退休了，但他设计原则的思想和观念仍然是有效的，也将会继续存在。即使我们不得不让它们适应新的技术和存储类型，它们仍然能够带来巨大的价值。

补充阅读

Tom Breur: The Past and Future of Dimensional Modeling

Edosa Odaro: 5 Radical Tips for Speedy Big Data Integration - The Anti Data Warehouse Pattern

感谢蔡芳芳对本文的审校。

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