一些杂记

宽表与窄表

宽表：从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。

由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率问题。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/140420911

窄表：严格按照数据库设计三范式。尽量减少数据冗余，但是缺点是修改一个数据可能需要修改多张表

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事实表/维度表

事实表：表格里存储了能体现实际数据或详细数值，一般由维度编码和事实数据组成。事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程进行设计。

详见：https://help.aliyun.com/document_detail/126689.html?spm=a2c4g.11186623.6.589.6f7940c3pSkbLC

维度表：表格里存放了具有独立属性和层次结构的数据，一般由维度编码和对应的维度说明(标签)组成

详见：https://help.aliyun.com/document_detail/137615.html?spm=a2c4g.11186623.6.588.2ac1307bA6pgEN

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魔百和

魔百和基于家庭宽带网络，通过“魔百和”定制终端，以电视机为显示设备，向用户提供可点播的电视内容及应用， 同时提供多屏互动体验，着力打造“和视界”为多屏首发高清院线。

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数据分层

ODS——操作性数据，数据与原业务数据保持一致，可以增加字段用来进行数据管理

DW——数据仓库

DM——数据集市

1.数据中心整体架构

来自：https://blog.csdn.net/Wondr8652099/article/details/105989367/

数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。

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1）ETL（抽取、转换、加载）完成数据的接入

2）ODS 保存原始数据，完成数据的积存功能。（临时存储层）

ODS存放从业务系统获取的最原始的数据，这些数据未经处理，是其他上层数据的源数据。业务数据系统中的数据通常为长期累积的、非常细节的数据，且访问频率很高，是面向应用的数据。


在逻辑层面上，这些数据都是以二维表的形式存储。严格地说，虽然ODS层不属于数仓建模的范畴，但是合理地规划ODS层并做好数据同步也非常重要。
https://help.aliyun.com/document_detail/126973.html?spm=a2c4g.11186623.6.587.75d34a3dm3bYFg

3）DW ：DWS DWD 为数据分析提供服务（数据仓库层）

4）ADS 保存结果数据（应用层）

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补充：

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补充：

来源：https://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/85092196

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补充：来源 https://help.aliyun.com/document_detail/126215.html?spm=a2c4g.11186623.6.586.50e72a40dOx2bM

补充2：

• ODS概念总结
• [数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念

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表命名要求

层级+业务说明+表后缀+时间周期(日/月/年)

表后缀:

DS 当日（不累加，按日计算出来的数据）
DT 当日（从1号累加到当日）
MM 当月（按月计算的数据）
DM,当月（按日计算出来的数据）

DW_BILL_ITEM_DT_${yyyyMMdd}

录入表名，若表的后面是动态日期的时候，日期部分需要用${}括起来

时间周期：

yyyy——表示按年分表（分区）;
yyyyMM——表示按月分表
yyyyMMDD——表示按日分表

接口表ODS

ODS

维度表DIM

DIM

明细表 DW（明细级数据）

表后缀:

DS 当日（不累加，就当日计算出来的数据）
DT 当日（累加，从当月1号累加到当日的数据、也或者从当年1日累加到当日数据、按当日计算的全量数据）
MM 当月（按月计算的数据）
DM,当月（按日计算出来的数据）

DW_BILL_ITEM_DT_${yyyyMMdd}

录入表名，若表的后面是动态日期的时候，日期部分需要用${}括起来

汇总表 ST（统计级数据 / 汇总级）

DWS

临时表 temp

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表中常见的i、s、a等也是代表了增量表、快照表、全量表
全量表就是存储了全部数据的表，没有分区之分，可以理解为总共就一个分区。全量表中存储了截至目前为止最新状态的全部记录，这就表示可能存在历史状态的更新。

因此全量表就是保留了全部数据的表，但历史可能状态会更新。

增量表：记录每天的新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。
快照表：按日分区，记录截止数据日期的全量数据
切片表：切片表根据基础表，往往只反映某一个维度的相应数据。其表结构与基础表结构相同，但数据往往只有某一维度，或者某一个事实条件的数据

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MPP

MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。

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电信行业DOU（平均每户每月上网流量）

电信行业MOU（平均每户每月通话时间）

MOU：minutes of usage,每用户每月平均通话时间)，可以统计至每年或者每月

电信行业ARPU（每用户每月平均收入）

Average Revenue Per User，指的是一个时期内(通常为一个月或一年)电信运营企业平均每个用户贡献的通信业务收入，其单位为元/户，衡量电信运营商业务收入的指标，也是衡量用户价值的重要指标。

ARPU注重的是一个时间段内运营商从每个用户所得到的收入。

电信行业ARPM（每分钟通话平均收入）

ARPM：Average Revenue Per Minute