如何愉快地实施数仓模型，对比下厨做饭

本文主要是介绍如何愉快地实施数仓模型，对比下厨做饭，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在这里插入图片描述
一般我们建设数仓，有一个链路：

比如这样的

数据从原始层到DWD、DWS层、然后ADS层。

嘿，未来的大数据专家们！当我们开始实施数据模型时，不妨参考《大数据之路》这本宝藏书。

让我们一起简化流程，注重细节，同时保持愉快的心情！

以如下加工数据为例

1. 方案设计

方案设计是数据模型实施的第一步，主要考虑以下几个方面：

数据产出：设计数据链路的拓扑图（也就是上面👆的加工数据图），明确每个表的产出时间，确保数据模型的及时产出。比如，可以通过一张漂亮的拓扑图展示数据从源表到聚合层的流转过程。这就像设计一个美味的披萨，从面饼到撒上芝士，每一步都要精心设计。
链路设计：详细解释拓扑图中的每一步，包括聚合和连接操作，以及它们的具体逻辑。就像制作一杯复杂的咖啡，每一步的冲泡和添加糖浆都至关重要。
源表说明：列出并描述拓扑图中使用的所有源表，以及从这些表中获取的数据。想象一下，这就像列出厨房里所有的调料和配料，准备好一切才能开始烹饪。
口径说明：详细说明计算逻辑，包括where条件、group by字段和时间聚合范围等。这就像写食谱，要详细说明什么时候加盐、什么时候加糖。
如：

SELECT
product_id,
SUM(quantity * price) AS total_revenue
FROM sales
WHERE sale_date >= ‘2024-05-01’ AND sale_date < ‘2024-06-01’
GROUP BY product_id;


- **表结构设计**：定义产出表的字段、数据类型、是否增量更新等信息。就像设计菜谱的最终成品，定义每道菜的配料和做法。## 2. 链路性能与耗时评估数据链路中每个节点的资源消耗（CPU、内存）和耗时，以及数据存储需求，确保系统性能满足需求。就像你在健身房锻炼，每一个动作都需要评估你的体力和时间消耗。## 3. 数据查询记录Hive表到ES或MySQL、ClickHouse的数据流转路径，为后端调用提供必要的SQL查询示例，确保数据能够被正确查询和使用。这就像给朋友推荐一家餐厅，不仅要告诉他们地址，还要给出点菜的建议。## 4. 数据回溯在开发完成后，对历史数据进行回溯，以验证模型的准确性和完整性。这一步骤需要考虑的问题较多，不仅仅是简单的运行历史分区。就像看一部时间旅行的电影，回到过去验证一切是否正常。## 5. 值域说明处理特殊情况，如分母为0的情况，以及空值的处理方法（NULL、0或其他）。如：```sql
SELECTCOALESCE(quantity, 0) * COALESCE(price, 0) AS total_sales
FROM sales;

这就像在烹饪时，遇到食材不足或调料用完的情况，必须灵活应对，确保最终菜肴不出错。