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BI笔记之---增量方式处理多维数据集

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:43人阅读

本文将模拟一个数据仓库系统,其中有用户数据,产品数据以及订单数据。根据这些数据结构建立多维数据集,并且以增量更新的方式对其进行处理。之所以强调增量的方

本文将模拟一个数据仓库系统,其中有用户数据,产品数据以及订单数据。根据这些数据结构建立多维数据集,并且以增量更新的方式对其进行处理。

之所以强调增量的方式,是考虑到事实表中数据的增长,假设以后增长到几十亿,全量处理就变得很不现实,所以方案中着重演示以增量方式处理多维数据集的方案。

增量处理多维数据集的关键是要将事实数据分为两部分处理,一个是增量事实表,一个是历史事实表,多维数据集第一次处理历史事实表中的数据,以后每次周期性的处理都是处理增量表中的数据。

本文中提及的SQLServer和Visual Studio都是2008版本,2005版本同样也适用。

数据假设:一张用户表,一张产品表,一张订单表,订单里记录的是谁买了什么。多维数据集统计的需求就是根据订单统计谁买过什么。

首先,建立数据仓库,在数据引擎下新建BIDemo库。

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接下来建立用户表,结构如下:

此外还有产品表:

以及历史订单表和建立增量订单表,它们的结构是一样的:

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为了测试方便,香港空间,我们在用户表中加入一些测试数据:

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然后在产品表中加入一些测试数据

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至于事实表,手动加入测试数据就不现实了,所以这里写了一个程序利用随机数来灌测试数据:

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这个程序的代码可以在本文中找到。生成后的数据基本如下所示:

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到此,测试的数据结构以及数据就已经准备好了,相当于有了一个小型的数据仓库。

接下来在Visual Studio中建立BI解决方案,方案下分为一个SSIS项目和一个SSAS项目。

在SSAS项目下建立数据源和数据源视图,这里需要注意的是,事实表用历史表,而不是增量表,尽管其还没有数据。

首先建立数据源,连接刚才建立的数据库,并且在数据源视图里定义好关系,虚拟主机,如下图:

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然后,根据此数据源视图建立多维数据集,需要注意的是,度量选择历史表,维度选择用户和产品两个表。

最后,部署多维数据集。这里只部署就可以了,不需要处理,处理任务将在以后的SSIS包中处理。

下面来看SSIS项目。在SSIS包里建立四个任务模块,类型分别如下:

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前两个多维数据集处理模块是用来处理多维数据集的,数据流负责把增量事实表的数据导到历史事实表中,最后执行一个SQL任务把增量表中的数据删除。

两个多维数据集模块,前一个是专门处理维度,第二个是处理cube。这里之所以要把多维数据集维度处理单独拿出来放在前面,是因为在笔者经验中,对多维数据集的处理虽然是全部处理,但是新增维度的数据不会被聚合到其中,所以需要单独拿出来放在前面处理。

(题外话:对于这个地方笔者一直也不是很理解,按理说既然是全部处理那么怎么连维度都不处理呢,还需要单拿出来)

以下是设置维度处理模块,在界面中选择维度即可。

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然后是cube处理模块,如下图。

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然后指定增量更新,并且配置增量更新的数据表,这里指定增量表。

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多维数据集处理完成之后就可以把增量表的数据放到历史表中了,以保证第二天加入的数据都是增量数据。

需要注意的是,在实际的运行当中,一定要保证BI的处理过程时业务系统没有发生数据,否则就会造成数据遗漏而导致不平。所以,BI的处理一般都是在凌晨。

然后是第三步的数据流模块,此部分的主要任务是将增量表的数据转移到历史表中。

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最后的一个SQL任务是一个Delete或者Truncate table任务,把增量表里的数据清空。

最终的任务流程如下图:

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执行包,全部成功之后应该如下图所示:

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执行成功后,打开历史表,可以发现数据已经在里面了,而且增量表中的数据已经不存在了。

查询多维数据集,可以看到新的数据被聚合到其中。

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通过以上透视表可以清晰的看到谁买了什么样的产品。

再次运行Rubbish往增量表里灌几条数据,然后重新运行此SSIS包,可以发现新增的数据已经被聚合到多维数据集中了,注意处理的方式是增量的。

本文提及的数据结构模型都很简单,主要介绍的是多维数据集处理的流程以及方法,重点阐述增量部分的方案,以及需要注意的问题。希望有知道更好方法的兄弟一起交流探讨。

本文提及的相关数据库,项目文件以及程序下载

FAQ:

1.增量数据是怎么来的?

笔者个人认为这个需要跟业务系统配合来做,比如加入触发器等。或者通过时间戳,到业务系统中能提取到。

2.如果有更新和删除怎么办?

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