说来惭愧，写本篇的当下距离开篇已经三年有余了。工作虽无闲暇，繁忙却积累了一点一滴，一直想要分享。
数据仓库的核心是ETL。启程转合，本篇负责丢问题：如何做好大家的 ETL（数据抽取转换加载）根据本人慵懒程度阅读互动热度，后续再来分篇能拖就拖详细作答。😀
能看得懂问题且想互动的朋友敬请留言，我会更有动力加速续篇的。-- datadam
开篇我们提到 ETL 的本质，就是 1. 逐一筛选数据源（胡萝卜和雪梨开箱）定量提取该次处理需要的数据（只要今期的到货）2. 清洗有问题的数据（清洁水洗），添加业务逻辑转换（去皮去核打汁加水）3. 加载至门别类好的维度和事实数据表（按量封箱上架）
有相对 SQL 基础的朋友们一定都熟悉这里类比的一些实例：1. 到哪个数据源找胡萝卜或雪梨 - 数据库A表X 或是 数据库B表Y；表实体的关系是一对多或是多对多；选取最近N天内的数据；2. 把数据源中应该是日期却储存为字符的数据转化成日期；左外连接的左表是主体通常是交易表，右表是辅助表通常是属性表，基于既定的业务键做连接可以确保数据返回的性能效率；3. 找出业务主键作比对以更新或新增；业务逻辑转换后有新的粒度，也要重建业务主键以加载至维度和事实数据表。
这些都是 ETL 的基本。每个环节可以再局部作放大，便可以列举以下几点思考：
数据剖析Data Profiling
多个数据源中都有疑似你要的数据，如何可以分别它们的相同与不同以确认最后使用哪一组或是多组呢？
如果现有的数据源中并没有你需要的数据，如何能够补足缺失的关系以连接相应的信息呢？
数据一致 Data Consistency
抽取是找一个业务日期还是找一个系统时间做选取好？选取几天才算合适呢？
预备分段（Staging）的开始，何时需要考虑多个数据源的更新同步？
如何处理数据源中已经消失的数据，标记删除或是直接删除有什么不同？
更新和新增相对比较直接，但删除应该怎样从数据源延续到维度表/事实表？
模型设计 Model Design
维度表和事实表应该怎么界定，如何定位粒度大小？
需求变更，何时需要考虑建立新的事实表？
网友评论