第一篇：ETL學(xué)習(xí)心得

ETL學(xué)習(xí)心得：探求數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵環(huán)節(jié)ETL的本質(zhì)

做數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，ETL是關(guān)鍵的一環(huán)。說大了，ETL是數(shù)據(jù)整合解決方案，說小了，就是倒數(shù)據(jù)的工具。回憶一下工作這么些年來，處理數(shù)據(jù)遷移、轉(zhuǎn)換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小數(shù)據(jù)量，使用access、DTS或是自己編個小程序搞定?？墒窃跀?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，ETL上升到了一定的理論高度，和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什么不同，從名字上就可以看到，人家已經(jīng)將倒數(shù)據(jù)的過程分成3個步驟，E、T、L分別代表抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。

其實ETL過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同的數(shù)據(jù)源流向不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)。但在數(shù)據(jù)倉庫中，ETL有幾個特點，一是數(shù)據(jù)同步，它不是一次性倒完數(shù)據(jù)就拉到，它是經(jīng)常性的活動，按照固定周期運行的，甚至現(xiàn)在還有人提出了實時ETL的概念。二是數(shù)據(jù)量，一般都是巨大的，值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。

現(xiàn)在有很多成熟的工具提供ETL功能，例如datastage、powermart等，且不說他們的好壞。從應(yīng)用角度來說，ETL的過程其實不是非常復(fù)雜，這些工具給數(shù)據(jù)倉庫工程帶來和很大的便利性，特別是開發(fā)的便利和維護(hù)的便利。但另一方面，開發(fā)人員容易迷失在這些工具中。舉個例子，VB是一種非常簡單的語言并且也是非常易用的編程工具，上手特別快，但是真正VB的高手有多少？微軟設(shè)計的產(chǎn)品通常有個原則是“將使用者當(dāng)作傻瓜”，在這個原則下，微軟的東西確實非常好用，但是對于開發(fā)者，如果你自己也將自己當(dāng)作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一樣，這些工具為我們提供圖形化界面，讓我們將主要的精力放在規(guī)則上，以期提高開發(fā)效率。從使用效果來說，確實使用這些工具能夠非常快速地構(gòu)建一個job來處理某個數(shù)據(jù)，不過從整體來看，并不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上，而是在設(shè)計、開發(fā)人員上。他們迷失在工具中，沒有去探求ETL的本質(zhì)。

可以說這些工具應(yīng)用了這么長時間，在這么多項目、環(huán)境中應(yīng)用，它必然有它成功之處，它必定體現(xiàn)了ETL的本質(zhì)。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背后蘊涵的思想，最終我們作出來的東西也就是一個個獨立的job，將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道“理論與實踐相結(jié)合”，如果在一個領(lǐng)域有所超越，必須要在理論水平上達(dá)到一定的高度

探求ETL本質(zhì)之一

ETL的過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同異構(gòu)數(shù)據(jù)源流向統(tǒng)一的目標(biāo)數(shù)據(jù)。其間，數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載形成串行或并行的過程。ETL的核心還是在于T這個過程，也就是轉(zhuǎn)換，而抽取和裝載一般可以作為轉(zhuǎn)換的輸入和輸出，或者，它們作為一個單獨的部件，其復(fù)雜度沒有轉(zhuǎn)換部件高。和OLTP系統(tǒng)中不同，那里充滿這單條記錄的insert、update和select等操作，ETL過程一般都是批量操作，例如它的裝載多采用批量裝載工具，一般都是DBMS系統(tǒng)自身附帶的工具，例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等。

ETL本身有一些特點，在一些工具中都有體現(xiàn)，下面以datastage和powermart舉例來說。

1、靜態(tài)的ETL單元和動態(tài)的ETL單元實例；一次轉(zhuǎn)換指明了某種格式的數(shù)據(jù)如何格式化成另一種格式的數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)源的物理形式在設(shè)計時可以不用指定，它可以在運行時，當(dāng)這個ETL單元創(chuàng)建一個實例時才指定。對于靜態(tài)和動態(tài)的ETL單元，Datastage沒有嚴(yán)格區(qū)分，它的一個Job就是實現(xiàn)這個功能，在早期版本，一個Job同時不能運行兩次，所以一個Job相當(dāng)于一個實例，在后期版本，它支持multiple instances，而且還不是默認(rèn)選項。Powermart中將這兩個概念加以區(qū)分，靜態(tài)的叫做Mapping，動態(tài)運行時叫做Session。

2、ETL元數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，他的含義非常廣泛，這里僅指ETL的元數(shù)據(jù)。主要包括每次轉(zhuǎn)換前后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換的規(guī)則。ETL元數(shù)據(jù)還包括形式參數(shù)的管理，形式參數(shù)的ETL單元定義的參數(shù)，相對還有實參，它是運行時指定的參數(shù)，實參不在元數(shù)據(jù)管理范圍之內(nèi)。

3、數(shù)據(jù)流程的控制；要有可視化的流程編輯工具，提供流程定義和流程監(jiān)控功能。流程調(diào)度的最小單位是ETL單元實例，ETL單元是不能在細(xì)分的ETL過程，當(dāng)然這由開發(fā)者來控制，例如可以將抽取、轉(zhuǎn)換放在一個ETL單元中，那樣這個抽取和轉(zhuǎn)換只能同時運行，而如果將他們分作兩個單元，可

以分別運行，這有利于錯誤恢復(fù)操作。當(dāng)然，ETL單元究竟應(yīng)該細(xì)分到什么程度應(yīng)該依據(jù)具體應(yīng)用來看，目前還沒有找到很好的細(xì)分策略。比如，我們可以規(guī)定將裝載一個表的功能作為一個ETL單元，但是不可否認(rèn)，這樣的ETL單元之間會有很多共同的操作，例如兩個單元共用一個Hash表，要將這個Hash表裝入內(nèi)存兩次。

4、轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義方法；提供函數(shù)集提供常用規(guī)則方法，提供規(guī)則定義語言描述規(guī)則。

5、對數(shù)據(jù)的快速索引；一般都是利用Hash技術(shù)，將參照關(guān)系表提前裝入內(nèi)存，在轉(zhuǎn)換時查找這個hash表。Datastage中有Hash文件技術(shù)，Powermart也有類似的Lookup功能。

探求ETL本質(zhì)之二（分類）

昨在IT-Director上閱讀一篇報告，關(guān)于ETL產(chǎn)品分類的。一般來說，我們眼中的ETL工具都是價格昂貴，能夠處理海量數(shù)據(jù)的家伙，但是這是其中的一種。它可以分成4種，針對不同的需求，主要是從轉(zhuǎn)換規(guī)則的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量大小來看。它們包括

1、交互式運行環(huán)境，你可以指定數(shù)據(jù)源、目標(biāo)數(shù)據(jù)，指定規(guī)則，立馬ETL。這種交互式的操作無疑非常方便，但是只能適合小數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度不高的ETL過程，因為一旦規(guī)則復(fù)雜了，可能需要語言級的描述，不能簡簡單單拖拖拽拽就可以的。還有數(shù)據(jù)量的問題，這種交互式必然建立在解釋型語言基礎(chǔ)上，另外他的靈活性必然要犧牲一定的性能為代價。所以如果要處理海量數(shù)據(jù)的話，每次讀取一條記錄，每次對規(guī)則進(jìn)行解釋執(zhí)行，每次在寫入一條記錄，這對性能影響是非常大的。

2、專門編碼型的，它提供了一個基于某種語言的程序框架，你可以不必將編程精力放在一些周邊的功能上，例如讀文件功能、寫數(shù)據(jù)庫的功能，而將精力主要放在規(guī)則的實現(xiàn)上面。這種近似手工代碼的性能肯定是沒話說，除非你的編程技巧不過關(guān)（這也是不可忽視的因素之一）。對于處理大數(shù)據(jù)量，處理復(fù)雜轉(zhuǎn)換邏輯，這種方式的ETL實現(xiàn)是非常直觀的。

3、代碼生成器型的，它就像是一個ETL代碼生成器，提供簡單的圖形化界面操作，讓你拖拖拽拽將轉(zhuǎn)換規(guī)則都設(shè)定好，其實他的后臺都是生成基于某種語言的程序，要運行這個ETL過程，必須要編譯才行。Datastage就是類似這樣的產(chǎn)品，設(shè)計好的job必須要編譯，這避免了每次轉(zhuǎn)換的解釋執(zhí)行，但是不知道它生成的中間語言是什么。以前我設(shè)計的ETL工具大挪移其實也是歸屬于這一類，它提供了界面讓用戶編寫規(guī)則，最后生成C++語言，編譯后即可運行。這類工具的特點就是要在界面上下狠功夫，必須讓用戶輕松定義一個ETL過程，提供豐富的插件來完成讀、寫和轉(zhuǎn)換函數(shù)。大挪移在這方面就太弱了，規(guī)則必須手寫，而且要寫成標(biāo)準(zhǔn)c++語法，這未免還是有點難為最終用戶了，還不如做成一個專業(yè)編碼型的產(chǎn)品呢。另外一點，這類工具必須提供面向?qū)＜覒?yīng)用的功能，因為它不可能考慮到所有的轉(zhuǎn)換規(guī)則和所有的讀寫，一方面提供插件接口來讓第三方編寫特定的插件，另一方面還有提供特定語言來實現(xiàn)高級功能。例如Datastage提供一種類Basic的語言，不過他的Job的腳本化實現(xiàn)好像就做的不太好，只能手工繪制job，而不能編程實現(xiàn)Job。

4、最后還有一種類型叫做數(shù)據(jù)集線器，顧名思義，他就是像Hub一樣地工作。將這種類型分出來和上面幾種分類在標(biāo)準(zhǔn)上有所差異，上面三種更多指ETL實現(xiàn)的方法，此類主要從數(shù)據(jù)處理角度。目前有一些產(chǎn)品屬于EAI（Enterprise Application Integration），它的數(shù)據(jù)集成主要是一種準(zhǔn)實時性。所以這類產(chǎn)品就像Hub一樣，不斷接收各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源來的數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理，在實施發(fā)送到不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)中去。

雖然，這些類看似各又千秋，特別在BI項目中，面對海量數(shù)據(jù)的ETL時，中間兩種的選擇就開始了，在選擇過程中，必須要考慮到開發(fā)效率、維護(hù)方面、性能、學(xué)習(xí)曲線、人員技能等各方面因素，當(dāng)然還有最重要也是最現(xiàn)實的因素就是客戶的意象。

探求ETL本質(zhì)之三（轉(zhuǎn)換）

ETL探求之一中提到，ETL過程最復(fù)雜的部分就是T，這個轉(zhuǎn)換過程，T過程究竟有哪些類型呢？

一、宏觀輸入輸出

從對數(shù)據(jù)源的整個宏觀處理分，看看一個ETL過程的輸入輸出，可以分成下面幾類：

1、大小交，這種處理在數(shù)據(jù)清洗過程是常見了，例如從數(shù)據(jù)源到ODS階段，如果數(shù)據(jù)倉庫采用

維度建模，而且維度基本采用代理鍵的話，必然存在代碼到此鍵值的轉(zhuǎn)換。如果用SQL實現(xiàn)，必然需要將一個大表和一堆小表都Join起來，當(dāng)然如果使用ETL工具的話，一般都是先將小表讀入內(nèi)存中再處理。這種情況，輸出數(shù)據(jù)的粒度和大表一樣。

2、大大交，大表和大表之間關(guān)聯(lián)也是一個重要的課題，當(dāng)然其中要有一個主表，在邏輯上，應(yīng)當(dāng)是主表Left Join輔表。大表之間的關(guān)聯(lián)存在最大的問題就是性能和穩(wěn)定性，對于海量數(shù)據(jù)來說，必須有優(yōu)化的方法來處理他們的關(guān)聯(lián)，另外，對于大數(shù)據(jù)的處理無疑會占用太多的系統(tǒng)資源，出錯的幾率非常大，如何做到有效錯誤恢復(fù)也是個問題。對于這種情況，我們建議還是盡量將大表拆分成適度的稍小一點的表，形成大小交的類型。這類情況的輸出數(shù)據(jù)粒度和主表一樣。

3、站著進(jìn)來，躺著出去。事務(wù)系統(tǒng)中為了提高系統(tǒng)靈活性和擴展性，很多信息放在代碼表中維護(hù)，所以它的“事實表”就是一種窄表，而在數(shù)據(jù)倉庫中，通常要進(jìn)行寬化，從行變成列，所以稱這種處理情況叫做“站著進(jìn)來，躺著出去”。大家對Decode肯定不陌生，這是進(jìn)行寬表化常見的手段之一。窄表變寬表的過程主要體現(xiàn)在對窄表中那個代碼字段的操作。這種情況，窄表是輸入，寬表是輸出，寬表的粒度必定要比窄表粗一些，就粗在那個代碼字段上。

4、聚集。數(shù)據(jù)倉庫中重要的任務(wù)就是沉淀數(shù)據(jù)，聚集是必不可少的操作，它是粗化數(shù)據(jù)粒度的過程。聚集本身其實很簡單，就是類似SQL中Group by的操作，選取特定字段（維度），對度量字段再使用某種聚集函數(shù)。但是對于大數(shù)據(jù)量情況下，聚集算法的優(yōu)化仍是探究的一個課題。例如是直接使用SQL的Group by，還是先排序，在處理。

二、微觀規(guī)則

從數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換的微觀細(xì)節(jié)分，可以分成下面的幾個基本類型，當(dāng)然還有一些復(fù)雜的組合情況，例如先運算，在參照轉(zhuǎn)換的規(guī)則，這種基于基本類型組合的情況就不在此列了。ETL的規(guī)則是依賴目標(biāo)數(shù)據(jù)的，目標(biāo)數(shù)據(jù)有多少字段，就有多少條規(guī)則。

1、直接映射，原來是什么就是什么，原封不動照搬過來，對這樣的規(guī)則，如果數(shù)據(jù)源字段和目標(biāo)字段長度或精度不符，需要特別注意看是否真的可以直接映射還是需要做一些簡單運算。

2、字段運算，數(shù)據(jù)源的一個或多個字段進(jìn)行數(shù)學(xué)運算得到的目標(biāo)字段，這種規(guī)則一般對數(shù)值型字段而言。

3、參照轉(zhuǎn)換，在轉(zhuǎn)換中通常要用數(shù)據(jù)源的一個或多個字段作為Key，去一個關(guān)聯(lián)數(shù)組中去搜索特定值，而且應(yīng)該只能得到唯一值。這個關(guān)聯(lián)數(shù)組使用Hash算法實現(xiàn)是比較合適也是最常見的，在整個ETL開始之前，它就裝入內(nèi)存，對性能提高的幫助非常大。

4、字符串處理，從數(shù)據(jù)源某個字符串字段中經(jīng)?？梢垣@取特定信息，例如身份證號。而且，經(jīng)常會有數(shù)值型值以字符串形式體現(xiàn)。對字符串的操作通常有類型轉(zhuǎn)換、字符串截取等。但是由于字符類型字段的隨意性也造成了臟數(shù)據(jù)的隱患，所以在處理這種規(guī)則的時候，一定要加上異常處理。

5、空值判斷，對于空值的處理是數(shù)據(jù)倉庫中一個常見問題，是將它作為臟數(shù)據(jù)還是作為特定一種維成員？這恐怕還要看應(yīng)用的情況，也是需要進(jìn)一步探求的。但是無論怎樣，對于可能有NULL值的字段，不要采用“直接映射”的規(guī)則類型，必須對空值進(jìn)行判斷，目前我們的建議是將它轉(zhuǎn)換成特定的值。

6、日期轉(zhuǎn)換，在數(shù)據(jù)倉庫中日期值一般都會有特定的，不同于日期類型值的表示方法，例如使用8位整型20040801表示日期。而在數(shù)據(jù)源中，這種字段基本都是日期類型的，所以對于這樣的規(guī)則，需要一些共通函數(shù)來處理將日期轉(zhuǎn)換為8位日期值、6位月份值等。

7、日期運算，基于日期，我們通常會計算日差、月差、時長等。一般數(shù)據(jù)庫提供的日期運算函數(shù)都是基于日期型的，而在數(shù)據(jù)倉庫中采用特定類型來表示日期的話，必須有一套自己的日期運算函數(shù)集。

8、聚集運算，對于事實表中的度量字段，他們通常是通過數(shù)據(jù)源一個或多個字段運用聚集函數(shù)得來的，這些聚集函數(shù)為SQL標(biāo)準(zhǔn)中，包括sum,count,avg,min,max。

9、既定取值，這種規(guī)則和以上各種類型規(guī)則的差別就在于它不依賴于數(shù)據(jù)源字段，對目標(biāo)字段取一個固定的或是依賴系統(tǒng)的值。

探求ETL本質(zhì)之四（數(shù)據(jù)質(zhì)量）

“不要絕對的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，但要知道為什么不準(zhǔn)確?！?/p>

這是我們在構(gòu)建BI系統(tǒng)是對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的要求。確實，對絕對的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確誰也沒有把握，不僅是系統(tǒng)集成商，包括客戶也是無法確定。準(zhǔn)確的東西需要一個標(biāo)準(zhǔn)，但首先要保證這個標(biāo)準(zhǔn)是準(zhǔn)確的，至少現(xiàn)在還沒有這樣一個標(biāo)準(zhǔn)?？蛻魰岢鲆粋€相對標(biāo)準(zhǔn)，例如將你的OLAP數(shù)據(jù)結(jié)果和報表結(jié)果對比。雖然這是一種不太公平的比較，你也只好認(rèn)了吧。

首先在數(shù)據(jù)源那里，已經(jīng)很難保證數(shù)據(jù)質(zhì)量了，這一點也是事實。在這一層有哪些可能原因?qū)е聰?shù)據(jù)質(zhì)量問題？可以分為下面幾類：

1、數(shù)據(jù)格式錯誤，例如缺失數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)值超出范圍或是數(shù)據(jù)格式非法等。要知道對于同樣處理大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)，他們通常會舍棄一些數(shù)據(jù)庫自身的檢查機制，例如字段約束等。他們盡可能將數(shù)據(jù)檢查在入庫前保證，但是這一點是很難確保的。這類情況諸如身份證號碼、手機號、非日期類型的日期字段等。

2、數(shù)據(jù)一致性，同樣，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)為了性能的考慮，會在一定程度上舍棄外鍵約束，這通常會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。例如在帳務(wù)表中會出現(xiàn)一個用戶表中沒有的用戶ID，在例如有些代碼在代碼表中找不到等。

3、業(yè)務(wù)邏輯的合理性，這一點很難說對與錯。通常，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的設(shè)計并不是非常嚴(yán)謹(jǐn)，例如讓用戶開戶日期晚于用戶銷戶日期都是有可能發(fā)生的，一個用戶表中存在多個用戶ID也是有可能發(fā)生的。對這種情況，有什么辦法嗎？

構(gòu)建一個BI系統(tǒng)，要做到完全理解數(shù)據(jù)源系統(tǒng)根本就是不可能的。特別是數(shù)據(jù)源系統(tǒng)在交付后，有更多維護(hù)人員的即興發(fā)揮，那更是要花大量的時間去尋找原因。以前曾經(jīng)爭辯過設(shè)計人員對規(guī)則描述的問題，有人提出要在ETL開始之前務(wù)必將所有的規(guī)則弄得一清二楚。我并不同意這樣的意見，倒是認(rèn)為在ETL過程要有處理這些質(zhì)量有問題數(shù)據(jù)的保證。一定要正面這些臟數(shù)據(jù)，是丟棄還是處理，無法逃避。如果沒有質(zhì)量保證，那么在這個過程中，錯誤會逐漸放大，拋開數(shù)據(jù)源質(zhì)量問題，我們再來看看ETL過程中哪些因素對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性產(chǎn)生重大影響。

1、規(guī)則描述錯誤。上面提到對設(shè)計人員對數(shù)據(jù)源系統(tǒng)理解的不充分，導(dǎo)致規(guī)則理解錯誤，這是一方面。另一方面，是規(guī)則的描述，如果無二義性地描述規(guī)則也是要探求的一個課題。規(guī)則是依附于目標(biāo)字段的，在探求之三中，提到規(guī)則的分類。但是規(guī)則總不能總是用文字描述，必須有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)表達(dá)方式。我甚至想過，如果設(shè)計人員能夠使用某種規(guī)則語言來描述，那么我們的ETL單元就可以自動生成、同步，省去很多手工操作了。

2、ETL開發(fā)錯誤。即時規(guī)則很明確，ETL開發(fā)的過程中也會發(fā)生一些錯誤，例如邏輯錯誤、書寫錯誤等。例如對于一個分段值，開區(qū)間閉區(qū)間是需要指定的，但是常常開發(fā)人員沒注意，一個大于等于號寫成大于號就導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤。

3、人為處理錯誤。在整體ETL流程沒有完成之前，為了圖省事，通常會手工運行ETL過程，這其中一個重大的問題就是你不會按照正常流程去運行了，而是按照自己的理解去運行，發(fā)生的錯誤可能是誤刪了數(shù)據(jù)、重復(fù)裝載數(shù)據(jù)等。

探求ETL本質(zhì)之五（質(zhì)量保證）

上回提到ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，這是無法根治的，只能采取特定的手段去盡量避免，而且必須要定義出度量方法來衡量數(shù)據(jù)的質(zhì)量是好還是壞。對于數(shù)據(jù)源的質(zhì)量，客戶對此應(yīng)該更加關(guān)心，如果在這個源頭不能保證比較干凈的數(shù)據(jù)，那么后面的分析功能的可信度也都成問題。數(shù)據(jù)源系統(tǒng)也在不斷進(jìn)化過程中，客戶的操作也在逐漸規(guī)范中，BI系統(tǒng)也同樣如此。本文探討一下對數(shù)據(jù)源質(zhì)量和ETL處理質(zhì)量的應(yīng)對方法。

如何應(yīng)對數(shù)據(jù)源的質(zhì)量問題？記得在onteldatastage列表中也討論過一個話題－“-1的處理”，在數(shù)據(jù)倉庫模型維表中，通常有一條-1記錄，表示“未知”，這個未知含義可廣了，任何可能出錯的數(shù)據(jù)，NULL數(shù)據(jù)甚至是規(guī)則沒有涵蓋到的數(shù)據(jù)，都轉(zhuǎn)成-1。這是一種處理臟數(shù)據(jù)的方法，但這也是一種掩蓋

事實的方法。就好像寫一個函數(shù)FileOpen(filename)，返回一個錯誤碼，當(dāng)然，你可以只返回一種錯誤碼，如-1，但這是一種不好的設(shè)計，對于調(diào)用者來說，他需要依據(jù)這個錯誤碼進(jìn)行某些判斷，例如是文件不存在，還是讀取權(quán)限不夠，都有相應(yīng)的處理邏輯。數(shù)據(jù)倉庫中也是一樣，所以，建議將不同的數(shù)據(jù)質(zhì)量類型處理結(jié)果分別轉(zhuǎn)換成不同的值，譬如，在轉(zhuǎn)換后，-1表示參照不上，-2表示NULL數(shù)據(jù)等。不過這僅僅對付了上回提到的第一類錯誤，數(shù)據(jù)格式錯誤。對于數(shù)據(jù)一致性和業(yè)務(wù)邏輯合理性問題，這仍有待探求。但這里有一個原則就是“必須在數(shù)據(jù)倉庫中反應(yīng)數(shù)據(jù)源的質(zhì)量”。

對于ETL過程中產(chǎn)生的質(zhì)量問題，必須有保障手段。從以往的經(jīng)驗看，沒有保障手段給實施人員帶來麻煩重重。實施人員對于反復(fù)裝載數(shù)據(jù)一定不會陌生，甚至是最后數(shù)據(jù)留到最后的Cube，才發(fā)現(xiàn)了第一步ETL其實已經(jīng)錯了。這個保障手段就是數(shù)據(jù)驗證機制，當(dāng)然，它的目的是能夠在ETL過程中監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，產(chǎn)生報警。這個模塊要將實施人員當(dāng)作是最終用戶，可以說他們是數(shù)據(jù)驗證機制的直接收益者。

首先，必須有一個對質(zhì)量的度量方法，什么是高質(zhì)什么是低質(zhì)，不能靠感官感覺，但這卻是在沒有度量方法條件下通常的做法。那經(jīng)營分析系統(tǒng)來說，聯(lián)通總部曾提出測試規(guī)范，這其實就是一種度量方法，例如指標(biāo)的誤差范圍不能高于5%等，對系統(tǒng)本身來說其實必須要有這樣的度量方法，先不要說這個度量方法是否科學(xué)。對于ETL數(shù)據(jù)處理質(zhì)量，他的度量方法應(yīng)該比聯(lián)通總部測試規(guī)范定義的方法更要嚴(yán)格，因為他更多將BI系統(tǒng)看作一個黑盒子，從數(shù)據(jù)源到展現(xiàn)的數(shù)據(jù)誤差允許一定的誤差。而ETL數(shù)據(jù)處理質(zhì)量度量是一種白盒的度量，要注重每一步過程。因此理論上，要求輸入輸出的指標(biāo)應(yīng)該完全一致。但是我們必須正面完全一致只是理想，對于有誤差的數(shù)據(jù)，必須找到原因。

在質(zhì)量度量方法的前提下，就可以建立一個數(shù)據(jù)驗證框架。此框架依據(jù)總量、分量數(shù)據(jù)稽核方法，該方法在高的《數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)稽核技術(shù)》一文中已經(jīng)指出。作為補充，下面提出幾點功能上的建議：

1、提供前端。將開發(fā)實施人員當(dāng)作用戶，同樣也要為之提供友好的用戶界面?！痘思夹g(shù)》一文中指出測試報告的形式，這種形式還是要依賴人為判斷，在一堆數(shù)據(jù)中去找規(guī)律。到不如用OLAP的方式提供界面，不光是加上測試統(tǒng)計出來的指標(biāo)結(jié)果，并且配合度量方法的計算。例如誤差率，對于誤差率為大于0的指標(biāo)，就要好好查一下原因了。

2、提供框架。數(shù)據(jù)驗證不是一次性工作，而是每次ETL過程中都必須做的。因此，必須有一個框架，自動化驗證過程，并提供擴展手段，讓實施人員能夠增加驗證范圍。有了這樣一個框架，其實它起到規(guī)范化操作的作用，開發(fā)實施人員可以將主要精力放在驗證腳本的編寫上，而不必過多關(guān)注驗證如何融合到流程中，如何展現(xiàn)等工作。為此，要設(shè)計一套表，類似于DM表，每次驗證結(jié)果數(shù)據(jù)都記錄其中，并且自動觸發(fā)多維分析的數(shù)據(jù)裝載、發(fā)布等。這樣，實施人員可以在每次裝載，甚至在流程過程中就可以觀察數(shù)據(jù)的誤差率。特別是，如果數(shù)據(jù)倉庫的模型能夠統(tǒng)一起來，甚至數(shù)據(jù)驗證腳本都可以確定下來，剩下的就是規(guī)范流程了。

3、規(guī)范流程。上回提到有一種ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是由于人工處理導(dǎo)致的，其中最主要原因還是流程不規(guī)范。開發(fā)實施人員運行單獨一個ETL單元是很方便的，雖然以前曾建議一個ETL單元必須是“可重入”的，這能夠解決誤刪數(shù)據(jù)，重復(fù)裝載數(shù)據(jù)問題。但要記住數(shù)據(jù)驗證也是在流程當(dāng)中，要讓數(shù)據(jù)驗證能夠日常運作，就不要讓實施者感覺到他的存在。總的來說，規(guī)范流程是提高實施效率的關(guān)鍵工作，這也是以后要繼續(xù)探求的。

第二篇：ETL學(xué)習(xí)心得

ETL學(xué)習(xí)心得：探求數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵環(huán)節(jié)ETL的本質(zhì)

元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，他的含義非常廣泛，這里僅指ETL的元數(shù)據(jù)。11 : 10 探求ETL本質(zhì)之六（元數(shù)據(jù)漫談）對于元數(shù)據(jù)（Metadata）的定義到目前為止沒有什么特別精彩的，這個概念非常廣，一般都是這樣定義，“元數(shù)據(jù)

做數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，ETL是關(guān)鍵的一環(huán)。說大了，ETL是數(shù)據(jù)整合解決方案，說小了，就是倒數(shù)據(jù)的工具?；貞浺幌鹿ぷ鬟@么些年來，處理數(shù)據(jù)遷移、轉(zhuǎn)換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小數(shù)據(jù)量，使用access、DTS或是自己編個小程序搞定?？墒窃跀?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，ETL上升到了一定的理論高度，和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什么不同，從名字上就可以看到，人家已經(jīng)將倒數(shù)據(jù)的過程分成3個步驟，E、T、L分別代表抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。

其實ETL過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同的數(shù)據(jù)源流向不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)。但在數(shù)據(jù)倉庫中，ETL有幾個特點，一是數(shù)據(jù)同步，它不是一次性倒完數(shù)據(jù)就拉到，它是經(jīng)常性的活動，按照固定周期運行的，甚至現(xiàn)在還有人提出了實時ETL的概念。二是數(shù)據(jù)量，一般都是巨大的，值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。

現(xiàn)在有很多成熟的工具提供ETL功能，例如datastage、powermart等，且不說他們的好壞。從應(yīng)用角度來說，ETL的過程其實不是非常復(fù)雜，這些工具給數(shù)據(jù)倉庫工程帶來和很大的便利性，特別是開發(fā)的便利和維護(hù)的便利。但另一方面，開發(fā)人員容易迷失在這些工具中。舉個例子，VB是一種非常簡單的語言并且也是非常易用的編程工具，上手特別快，但是真正VB的高手有多少？微軟設(shè)計的產(chǎn)品通常有個原則是“將使用者當(dāng)作傻瓜”，在這個原則下，微軟的東西確實非常好用，但是對于開發(fā)者，如果你自己也將自己當(dāng)作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一樣，這些工具為我們提供圖形化界面，讓我們將主要的精力放在規(guī)則上，以期提高開發(fā)效率。從使用效果來說，確實使用這些工具能夠非?？焖俚貥?gòu)建一個job來處理某個數(shù)據(jù)，不過從整體來看，并不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上，而是在設(shè)計、開發(fā)人員上。他們迷失在工具中，沒有去探求ETL的本質(zhì)。

可以說這些工具應(yīng)用了這么長時間，在這么多項目、環(huán)境中應(yīng)用，它必然有它成功之處，它必定體現(xiàn)了ETL的本質(zhì)。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背后蘊涵的思想，最終我們作出來的東西也就是一個個獨立的job，將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道“理論與實踐相結(jié)合”，如果在一個領(lǐng)域有所超越，必須要在理論水平上達(dá)到一定的高度

探求ETL本質(zhì)之一

ETL的過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同異構(gòu)數(shù)據(jù)源流向統(tǒng)一的目標(biāo)數(shù)據(jù)。其間，數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載形成串行或并行的過程。ETL的核心還是在于T這個過程，也就是轉(zhuǎn)換，而抽取和裝載一般可以作為轉(zhuǎn)換的輸入和輸出，或者，它們作為一個單獨的部件，其復(fù)雜度沒有轉(zhuǎn)換部件高。和OLTP系統(tǒng)中不同，那里充滿這單條記錄的insert、update和select等操作，ETL過程一般都是批量操作，例如它的裝載多采用批量裝載工具，一般都是DBMS系統(tǒng)自身附帶的工具，例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等。

ETL本身有一些特點，在一些工具中都有體現(xiàn)，下面以datastage和powermart舉例來說。

1、靜態(tài)的ETL單元和動態(tài)的ETL單元實例；一次轉(zhuǎn)換指明了某種格式的數(shù)據(jù)如何格式化成另一種格式的數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)源的物理形式在設(shè)計時可以不用指定，它可以在運行時，當(dāng)這個ETL單元創(chuàng)建一個實例時才指定。對于靜態(tài)和動態(tài)的ETL單元，Datastage沒有嚴(yán)格區(qū)分，它的一個Job就是實現(xiàn)這個功能，在早期版本，一個Job同時不能運行兩次，所以一個Job相當(dāng)于一個實例，在后期版本，它支持multiple instances，而且還不是默認(rèn)選項。Powermart中將這兩個概念加以區(qū)分，靜態(tài)的叫做Mapping，動態(tài)運行時叫做Session。

2、ETL元數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，他的含義非常廣泛，這里僅指ETL的元數(shù)據(jù)。主要包括每次轉(zhuǎn)換前后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換的規(guī)則。ETL元數(shù)據(jù)還包括形式參數(shù)的管理，形式參數(shù)的ETL單元定義的參數(shù)，相對還有實參，它是運行時指定的參數(shù)，實參不在元數(shù)據(jù)管理范圍之內(nèi)。

3、數(shù)據(jù)流程的控制；要有可視化的流程編輯工具，提供流程定義和流程監(jiān)控功能。流程調(diào)度的最小單位是ETL單元實例，ETL單元是不能在細(xì)分的ETL過程，當(dāng)然這由開發(fā)者來控制，例如可以將抽取、轉(zhuǎn)換放在一個ETL單元中，那樣這個抽取和轉(zhuǎn)換只能同時運行，而如果將他們分作兩個單元，可以分別運行，這有利于錯誤恢復(fù)操作。當(dāng)然，ETL單元究竟應(yīng)該細(xì)分到什么程度應(yīng)該依據(jù)具體應(yīng)用來看，目前還沒有找到很好的細(xì)分策略。比如，我們可以規(guī)定將裝載一個表的功能作為一個ETL單元，但是不可否認(rèn)，這樣的ETL單元之間會有很多共同的操作，例如兩個單元共用一個Hash表，要將這個Hash表裝入內(nèi)存兩次。

4、轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義方法；提供函數(shù)集提供常用規(guī)則方法，提供規(guī)則定義語言描述規(guī)則。

5、對數(shù)據(jù)的快速索引；一般都是利用Hash技術(shù)，將參照關(guān)系表提前裝入內(nèi)存，在轉(zhuǎn)換時查找這個hash表。Datastage中有Hash文件技術(shù)，Powermart也有類似的Lookup功能。

探求ETL本質(zhì)之二（分類）

昨在IT-Director上閱讀一篇報告，關(guān)于ETL產(chǎn)品分類的。一般來說，我們眼中的ETL工具都是價格昂貴，能夠處理海量數(shù)據(jù)的家伙，但是這是其中的一種。它可以分成4種，針對不同的需求，主要是從轉(zhuǎn)換規(guī)則的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量大小來看。它們包括

1、交互式運行環(huán)境，你可以指定數(shù)據(jù)源、目標(biāo)數(shù)據(jù)，指定規(guī)則，立馬ETL。這種交互式的操作無疑非常方便，但是只能適合小數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度不高的ETL過程，因為一旦規(guī)則復(fù)雜了，可能需要語言級的描述，不能簡簡單單拖拖拽拽就可以的。還有數(shù)據(jù)量的問題，這種交互式必然建立在解釋型語言基礎(chǔ)上，另外他的靈活性必然要犧牲一定的性能為代價。所以如果要處理海量數(shù)據(jù)的話，每次讀取一條記錄，每次對規(guī)則進(jìn)行解釋執(zhí)行，每次在寫入一條記錄，這對性能影響是非常大的。

2、專門編碼型的，它提供了一個基于某種語言的程序框架，你可以不必將編程精力放在一些周邊的功能上，例如讀文件功能、寫數(shù)據(jù)庫的功能，而將精力主要放在規(guī)則的實現(xiàn)上面。這種近似手工代碼的性能肯定是沒話說，除非你的編程技巧不過關(guān)（這也是不可忽視的因素之一）。對于處理大數(shù)據(jù)量，處理復(fù)雜轉(zhuǎn)換邏輯，這種方式的ETL實現(xiàn)是非常直觀的。

3、代碼生成器型的，它就像是一個ETL代碼生成器，提供簡單的圖形化界面操作，讓你拖拖拽拽將轉(zhuǎn)換規(guī)則都設(shè)定好，其實他的后臺都是生成基于某種語言的程序，要運行這個ETL過程，必須要編譯才行。Datastage就是類似這樣的產(chǎn)品，設(shè)計好的job必須要編譯，這避免了每次轉(zhuǎn)換的解釋執(zhí)行，但是不知道它生成的中間語言是什么。以前我設(shè)計的ETL工具大挪移其實也是歸屬于這一類，它提供了界面讓用戶編寫規(guī)則，最后生成C++語言，編譯后即可運行。這類工具的特點就是要在界面上下狠功夫，必須讓用戶輕松定義一個ETL過程，提供豐富的插件來完成讀、寫和轉(zhuǎn)換函數(shù)。大挪移在這方面就太弱了，規(guī)則必須手寫，而且要寫成標(biāo)準(zhǔn)c++語法，這未免還是有點難為最終用戶了，還不如做成一個專業(yè)編碼型的產(chǎn)品呢。另外一點，這類工具必須提供面向?qū)＜覒?yīng)用的功能，因為它不可能考慮到所有的轉(zhuǎn)換規(guī)則和所有的讀寫，一方面提供插件接口來讓第三方編寫特定的插件，另一方面還有提供特定語言來實現(xiàn)高級功能。例如Datastage提供一種類Basic的語言，不過他的Job的腳本化實現(xiàn)好像就做的不太好，只能手工繪制job，而不能編程實現(xiàn)Job。

4、最后還有一種類型叫做數(shù)據(jù)集線器，顧名思義，他就是像Hub一樣地工作。將這種類型分出來和上面幾種分類在標(biāo)準(zhǔn)上有所差異，上面三種更多指ETL實現(xiàn)的方法，此類主要從數(shù)據(jù)處理角度。目前有一些產(chǎn)品屬于EAI（Enterprise Application Integration），它的數(shù)據(jù)集成主要是一種準(zhǔn)實時性。所以這類產(chǎn)品就像Hub一樣，不斷接收各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源來的數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理，在實施發(fā)送到不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)中去。

雖然，這些類看似各又千秋，特別在BI項目中，面對海量數(shù)據(jù)的ETL時，中間兩種的選擇就開始了，在選擇過程中，必須要考慮到開發(fā)效率、維護(hù)方面、性能、學(xué)習(xí)曲線、人員技能等各方面因素，當(dāng)然還有最重要也是最現(xiàn)實的因素就是客戶的意象。

探求ETL本質(zhì)之三（轉(zhuǎn)換）

ETL探求之一中提到，ETL過程最復(fù)雜的部分就是T，這個轉(zhuǎn)換過程，T過程究竟有哪些類型呢？

一、宏觀輸入輸出

從對數(shù)據(jù)源的整個宏觀處理分，看看一個ETL過程的輸入輸出，可以分成下面幾類：

1、大小交，這種處理在數(shù)據(jù)清洗過程是常見了，例如從數(shù)據(jù)源到ODS階段，如果數(shù)據(jù)倉庫采用維度建模，而且維度基本采用代理鍵的話，必然存在代碼到此鍵值的轉(zhuǎn)換。如果用SQL實現(xiàn)，必然需要將一個大表和一堆小表都Join起來，當(dāng)然如果使用ETL工具的話，一般都是先將小表讀入內(nèi)存中再處理。這種情況，輸出數(shù)據(jù)的粒度和大表一樣。

2、大大交，大表和大表之間關(guān)聯(lián)也是一個重要的課題，當(dāng)然其中要有一個主表，在邏輯上，應(yīng)當(dāng)是主表Left Join輔表。大表之間的關(guān)聯(lián)存在最大的問題就是性能和穩(wěn)定性，對于海量數(shù)據(jù)來說，必須有優(yōu)化的方法來處理他們的關(guān)聯(lián)，另外，對于大數(shù)據(jù)的處理無疑會占用太多的系統(tǒng)資源，出錯的幾率非常大，如何做到有效錯誤恢復(fù)也是個問題。對于這種情況，我們建議還是盡量將大表拆分成適度的稍小一點的表，形成大小交的類型。這類情況的輸出數(shù)據(jù)粒度和主表一樣。

3、站著進(jìn)來，躺著出去。事務(wù)系統(tǒng)中為了提高系統(tǒng)靈活性和擴展性，很多信息放在代碼表中維護(hù)，所以它的“事實表”就是一種窄表，而在數(shù)據(jù)倉庫中，通常要進(jìn)行寬化，從行變成列，所以稱這種處理情況叫做“站著進(jìn)來，躺著出去”。大家對Decode肯定不陌生，這是進(jìn)行寬表化常見的手段之一。窄表變寬表的過程主要體現(xiàn)在對窄表中那個代碼字段的操作。這種情況，窄表是輸入，寬表是輸出，寬表的粒度必定要比窄表粗一些，就粗在那個代碼字段上。

4、聚集。數(shù)據(jù)倉庫中重要的任務(wù)就是沉淀數(shù)據(jù)，聚集是必不可少的操作，它是粗化數(shù)據(jù)粒度的過程。聚集本身其實很簡單，就是類似SQL中Group by的操作，選取特定字段（維度），對度量字段再使用某種聚集函數(shù)。但是對于大數(shù)據(jù)量情況下，聚集算法的優(yōu)化仍是探究的一個課題。例如是直接使用SQL的Group by，還是先排序，在處理。

二、微觀規(guī)則

從數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換的微觀細(xì)節(jié)分，可以分成下面的幾個基本類型，當(dāng)然還有一些復(fù)雜的組合情況，例如先運算，在參照轉(zhuǎn)換的規(guī)則，這種基于基本類型組合的情況就不在此列了。ETL的規(guī)則是依賴目標(biāo)數(shù)據(jù)的，目標(biāo)數(shù)據(jù)有多少字段，就有多少條規(guī)則。

1、直接映射，原來是什么就是什么，原封不動照搬過來，對這樣的規(guī)則，如果數(shù)據(jù)源字段和目標(biāo)字段長度或精度不符，需要特別注意看是否真的可以直接映射還是需要做一些簡單運算。

2、字段運算，數(shù)據(jù)源的一個或多個字段進(jìn)行數(shù)學(xué)運算得到的目標(biāo)字段，這種規(guī)則一般對數(shù)值型字段而言。

3、參照轉(zhuǎn)換，在轉(zhuǎn)換中通常要用數(shù)據(jù)源的一個或多個字段作為Key，去一個關(guān)聯(lián)數(shù)組中去搜索特定值，而且應(yīng)該只能得到唯一值。這個關(guān)聯(lián)數(shù)組使用Hash算法實現(xiàn)是比較合適也是最常見的，在整個ETL開始之前，它就裝入內(nèi)存，對性能提高的幫助非常大。

4、字符串處理，從數(shù)據(jù)源某個字符串字段中經(jīng)常可以獲取特定信息，例如身份證號。而且，經(jīng)常會有數(shù)值型值以字符串形式體現(xiàn)。對字符串的操作通常有類型轉(zhuǎn)換、字符串截取等。但是由于字符類型字段的隨意性也造成了臟數(shù)據(jù)的隱患，所以在處理這種規(guī)則的時候，一定要加上異常處理。

5、空值判斷，對于空值的處理是數(shù)據(jù)倉庫中一個常見問題，是將它作為臟數(shù)據(jù)還是作為特定一種維成員？這恐怕還要看應(yīng)用的情況，也是需要進(jìn)一步探求的。但是無論怎樣，對于可能有NULL值的字段，不要采用“直接映射”的規(guī)則類型，必須對空值進(jìn)行判斷，目前我們的建議是將它轉(zhuǎn)換成特定的值。

6、日期轉(zhuǎn)換，在數(shù)據(jù)倉庫中日期值一般都會有特定的，不同于日期類型值的表示方法，例如使用8位整型20040801表示日期。而在數(shù)據(jù)源中，這種字段基本都是日期類型的，所以對于這樣的規(guī)則，需要一些共通函數(shù)來處理將日期轉(zhuǎn)換為8位日期值、6位月份值等。

7、日期運算，基于日期，我們通常會計算日差、月差、時長等。一般數(shù)據(jù)庫提供的日期運算函數(shù)都是基于日期型的，而在數(shù)據(jù)倉庫中采用特定類型來表示日期的話，必須有一套自己的日期運算函數(shù)集。

8、聚集運算，對于事實表中的度量字段，他們通常是通過數(shù)據(jù)源一個或多個字段運用聚集函數(shù)得來的，這些聚集函數(shù)為SQL標(biāo)準(zhǔn)中，包括sum,count,avg,min,max。

9、既定取值，這種規(guī)則和以上各種類型規(guī)則的差別就在于它不依賴于數(shù)據(jù)源字段，對目標(biāo)字段取一個固定的或是依賴系統(tǒng)的值。

探求ETL本質(zhì)之四（數(shù)據(jù)質(zhì)量）

“不要絕對的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，但要知道為什么不準(zhǔn)確?！?/p>

這是我們在構(gòu)建BI系統(tǒng)是對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的要求。確實，對絕對的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確誰也沒有把握，不僅是系統(tǒng)集成商，包括客戶也是無法確定。準(zhǔn)確的東西需要一個標(biāo)準(zhǔn)，但首先要保證這個標(biāo)準(zhǔn)是準(zhǔn)確的，至少現(xiàn)在還沒有這樣一個標(biāo)準(zhǔn)?？蛻魰岢鲆粋€相對標(biāo)準(zhǔn)，例如將你的OLAP數(shù)據(jù)結(jié)果和報表結(jié)果對比。雖然這是一種不太公平的比較，你也只好認(rèn)了吧。

首先在數(shù)據(jù)源那里，已經(jīng)很難保證數(shù)據(jù)質(zhì)量了，這一點也是事實。在這一層有哪些可能原因?qū)е聰?shù)據(jù)質(zhì)量問題？可以分為下面幾類：

1、數(shù)據(jù)格式錯誤，例如缺失數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)值超出范圍或是數(shù)據(jù)格式非法等。要知道對于同樣處理大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)，他們通常會舍棄一些數(shù)據(jù)庫自身的檢查機制，例如字段約束等。他們盡可能將數(shù)據(jù)檢查在入庫前保證，但是這一點是很難確保的。這類情況諸如身份證號碼、手機號、非日期類型的日期字段等。

2、數(shù)據(jù)一致性，同樣，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)為了性能的考慮，會在一定程度上舍棄外鍵約束，這通常會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。例如在帳務(wù)表中會出現(xiàn)一個用戶表中沒有的用戶ID，在例如有些代碼在代碼表中找不到等。

3、業(yè)務(wù)邏輯的合理性，這一點很難說對與錯。通常，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的設(shè)計并不是非常嚴(yán)謹(jǐn)，例如讓用戶開戶日期晚于用戶銷戶日期都是有可能發(fā)生的，一個用戶表中存在多個用戶ID也是有可能發(fā)生的。對這種情況，有什么辦法嗎？

構(gòu)建一個BI系統(tǒng)，要做到完全理解數(shù)據(jù)源系統(tǒng)根本就是不可能的。特別是數(shù)據(jù)源系統(tǒng)在交付后，有更多維護(hù)人員的即興發(fā)揮，那更是要花大量的時間去尋找原因。以前曾經(jīng)爭辯過設(shè)計人員對規(guī)則描述的問題，有人提出要在ETL開始之前務(wù)必將所有的規(guī)則弄得一清二楚。我并不同意這樣的意見，倒是認(rèn)為在ETL過程要有處理這些質(zhì)量有問題數(shù)據(jù)的保證。一定要正面這些臟數(shù)據(jù)，是丟棄還是處理，無法逃避。如果沒有質(zhì)量保證，那么在這個過程中，錯誤會逐漸放大，拋開數(shù)據(jù)源質(zhì)量問題，我們再來看看ETL過程中哪些因素對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性產(chǎn)生重大影響。

1、規(guī)則描述錯誤。上面提到對設(shè)計人員對數(shù)據(jù)源系統(tǒng)理解的不充分，導(dǎo)致規(guī)則理解錯誤，這是一方面。另一方面，是規(guī)則的描述，如果無二義性地描述規(guī)則也是要探求的一個課題。規(guī)則是依附于目標(biāo)字段的，在探求之三中，提到規(guī)則的分類。但是規(guī)則總不能總是用文字描述，必須有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)表達(dá)方式。我甚至想過，如果設(shè)計人員能夠使用某種規(guī)則語言來描述，那么我們的ETL單元就可以自動生成、同步，省去很多手工操作了。

2、ETL開發(fā)錯誤。即時規(guī)則很明確，ETL開發(fā)的過程中也會發(fā)生一些錯誤，例如邏輯錯誤、書寫錯誤等。例如對于一個分段值，開區(qū)間閉區(qū)間是需要指定的，但是常常開發(fā)人員沒注意，一個大于等于號寫成大于號就導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤。

3、人為處理錯誤。在整體ETL流程沒有完成之前，為了圖省事，通常會手工運行ETL過程，這其中一個重大的問題就是你不會按照正常流程去運行了，而是按照自己的理解去運行，發(fā)生的錯誤可能是誤刪了數(shù)據(jù)、重復(fù)裝載數(shù)據(jù)等。

探求ETL本質(zhì)之五（質(zhì)量保證）

上回提到ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，這是無法根治的，只能采取特定的手段去盡量避免，而且必須要定義出度量方法來衡量數(shù)據(jù)的質(zhì)量是好還是壞。對于數(shù)據(jù)源的質(zhì)量，客戶對此應(yīng)該更加關(guān)心，如果在這個源頭不能保證比較干凈的數(shù)據(jù)，那么后面的分析功能的可信度也都成問題。數(shù)據(jù)源系統(tǒng)也在不斷進(jìn)化過程中，客戶的操作也在逐漸規(guī)范中，BI系統(tǒng)也同樣如此。本文探討一下對數(shù)據(jù)源質(zhì)量和ETL處理質(zhì)量的應(yīng)對方法。

如何應(yīng)對數(shù)據(jù)源的質(zhì)量問題？記得在onteldatastage列表中也討論過一個話題－”-1的處理"，在數(shù)據(jù)倉庫模型維表中，通常有一條-1記錄，表示“未知”，這個未知含義可廣了，任何可能出錯的數(shù)據(jù)，NULL數(shù)據(jù)甚至是規(guī)則沒有涵蓋到的數(shù)據(jù)，都轉(zhuǎn)成-1。這是一種處理臟數(shù)據(jù)的方法，但這也是一種掩蓋事實的方法。就好像寫一個函數(shù)FileOpen(filename)，返回一個錯誤碼，當(dāng)然，你可以只返回一種錯誤碼，如-1，但這是一種不好的設(shè)計，對于調(diào)用者來說，他需要依據(jù)這個錯誤碼進(jìn)行某些判斷，例如是文件不存在，還是讀取權(quán)限不夠，都有相應(yīng)的處理邏輯。數(shù)據(jù)倉庫中也是一樣，所以，建議將不同的數(shù)據(jù)質(zhì)量類型處理結(jié)果分別轉(zhuǎn)換成不同的值，譬如，在轉(zhuǎn)換后，-1表示參照不上，-2表示NULL數(shù)據(jù)等。不過這僅僅對付了上回提到的第一類錯誤，數(shù)據(jù)格式錯誤。對于數(shù)據(jù)一致性和業(yè)務(wù)邏輯合理性問題，這仍有待探求。但這里有一個原則就是“必須在數(shù)據(jù)倉庫中反應(yīng)數(shù)據(jù)源的質(zhì)量”。

對于ETL過程中產(chǎn)生的質(zhì)量問題，必須有保障手段。從以往的經(jīng)驗看，沒有保障手段給實施人員帶來麻煩重重。實施人員對于反復(fù)裝載數(shù)據(jù)一定不會陌生，甚至是最后數(shù)據(jù)留到最后的Cube，才發(fā)現(xiàn)了第一步ETL其實已經(jīng)錯了。這個保障手段就是數(shù)據(jù)驗證機制，當(dāng)然，它的目的是能夠在ETL過程中監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，產(chǎn)生報警。這個模塊要將實施人員當(dāng)作是最終用戶，可以說他們是數(shù)據(jù)驗證機制的直接收益者。首先，必須有一個對質(zhì)量的度量方法，什么是高質(zhì)什么是低質(zhì)，不能靠感官感覺，但這卻是在沒有度量方法條件下通常的做法。那經(jīng)營分析系統(tǒng)來說，聯(lián)通總部曾提出測試規(guī)范，這其實就是一種度量方法，例如指標(biāo)的誤差范圍不能高于5%等，對系統(tǒng)本身來說其實必須要有這樣的度量方法，先不要說這個度量方法是否科學(xué)。對于ETL數(shù)據(jù)處理質(zhì)量，他的度量方法應(yīng)該比聯(lián)通總部測試規(guī)范定義的方法更要嚴(yán)格，因為他更多將BI系統(tǒng)看作一個黑盒子，從數(shù)據(jù)源到展現(xiàn)的數(shù)據(jù)誤差允許一定的誤差。而ETL數(shù)據(jù)處理質(zhì)量度量是一種白盒的度量，要注重每一步過程。因此理論上，要求輸入輸出的指標(biāo)應(yīng)該完全一致。但是我們必須正面完全一致只是理想，對于有誤差的數(shù)據(jù)，必須找到原因。

在質(zhì)量度量方法的前提下，就可以建立一個數(shù)據(jù)驗證框架。此框架依據(jù)總量、分量數(shù)據(jù)稽核方法，該方法在高的《數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)稽核技術(shù)》一文中已經(jīng)指出。作為補充，下面提出幾點功能上的建議：

1、提供前端。將開發(fā)實施人員當(dāng)作用戶，同樣也要為之提供友好的用戶界面?！痘思夹g(shù)》一文中指出測試報告的形式，這種形式還是要依賴人為判斷，在一堆數(shù)據(jù)中去找規(guī)律。到不如用OLAP的方式提供界面，不光是加上測試統(tǒng)計出來的指標(biāo)結(jié)果，并且配合度量方法的計算。例如誤差率，對于誤差率為大于0的指標(biāo)，就要好好查一下原因了。

2、提供框架。數(shù)據(jù)驗證不是一次性工作，而是每次ETL過程中都必須做的。因此，必須有一個框架，自動化驗證過程，并提供擴展手段，讓實施人員能夠增加驗證范圍。有了這樣一個框架，其實它起到規(guī)范化操作的作用，開發(fā)實施人員可以將主要精力放在驗證腳本的編寫上，而不必過多關(guān)注驗證如何融合到流程中，如何展現(xiàn)等工作。為此，要設(shè)計一套表，類似于DM表，每次驗證結(jié)果數(shù)據(jù)都記錄其中，并且自動觸發(fā)多維分析的數(shù)據(jù)裝載、發(fā)布等。這樣，實施人員可以在每次裝載，甚至在流程過程中就可以觀察數(shù)據(jù)的誤差率。特別是，如果數(shù)據(jù)倉庫的模型能夠統(tǒng)一起來，甚至數(shù)據(jù)驗證腳本都可以確定下來，剩下的就是規(guī)范流程了。

3、規(guī)范流程。上回提到有一種ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是由于人工處理導(dǎo)致的，其中最主要原因還是流程不規(guī)范。開發(fā)實施人員運行單獨一個ETL單元是很方便的，雖然以前曾建議一個ETL單元必須是“可重入”的，這能夠解決誤刪數(shù)據(jù)，重復(fù)裝載數(shù)據(jù)問題。但要記住數(shù)據(jù)驗證也是在流程當(dāng)中，要讓數(shù)據(jù)驗證能夠日常運作，就不要讓實施者感覺到他的存在?？偟膩碚f，規(guī)范流程是提高實施效率的關(guān)鍵工作，這也是以后要繼續(xù)探求的。

探求ETL本質(zhì)之六（元數(shù)據(jù)漫談）

對于元數(shù)據(jù)（Metadata）的定義到目前為止沒有什么特別精彩的，這個概念非常廣，一般都是這樣定義，“元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)（Data about Data）”，這造成一種遞歸定義，就像問小強住在哪里，答，在旺財隔壁。按照這樣的定義，元數(shù)據(jù)所描述的數(shù)據(jù)是什么呢？還是元數(shù)據(jù)。這樣就可能有元元元...元數(shù)據(jù)。我還聽說過一種對元數(shù)據(jù)，如果說數(shù)據(jù)是一抽屜檔案，那么元數(shù)據(jù)就是分類標(biāo)簽。那它和索引有什么區(qū)別？ 元數(shù)據(jù)體現(xiàn)是一種抽象，哲學(xué)家從古至今都在抽象這個世界，力圖找到世界的本質(zhì)。抽象不是一層關(guān)系，它是一種逐步由具體到一般的過程。例如我->男人->人->哺乳動物->生物這就是一個抽象過程，你要是在軟件業(yè)混會發(fā)現(xiàn)這個例子很常見，面向?qū)ο蠓椒ň褪沁@樣一種抽象過程。它對世界中的事物、過程進(jìn)行抽象，使用面向?qū)ο蠓椒?，?gòu)建一套對象模型。同樣在面向?qū)ο蠓椒ㄖ?，類是對象的抽象，接口又是對類的抽象。因此，我認(rèn)為可以將“元”和“抽象”換一下，叫抽象數(shù)據(jù)是不是好理解一些。

常聽到這樣的話，“xx領(lǐng)導(dǎo)的講話高屋建瓴，給我們后面的工作指引的清晰的方向”，這個成語“高屋建瓴”，站在10樓往下到水，居高臨下，能砸死人，這是指站在一定的高度看待事物，這個一定的高度就是指他有夠“元”。在設(shè)計模式中，強調(diào)要對接口編程，就是說你不要處理這類對象和那類對象的交互，而要處理這個接口和那個接口的交互，先別管他們內(nèi)部是怎么干的。元數(shù)據(jù)存在的意義也在于此，雖然上面說了一通都撤到哲學(xué)上去，但這個詞必須還是要結(jié)合軟件設(shè)計中看，我不知道在別的領(lǐng)域是不是存在Metadata這樣的叫法，雖然我相信別的領(lǐng)域必然有類似的東東。元數(shù)據(jù)的存在就是要做到在更高抽象一層設(shè)計軟件。這肯定有好處，什么靈活性啊，擴展性啊，可維護(hù)性啊，都能得到提高，而且架構(gòu)清晰，只是彎彎太多，要是從下往上看，太復(fù)雜了。很早以前，我曾看過backorifice的代碼，我靠，一個簡單的功能，從這個類轉(zhuǎn)到父類，又轉(zhuǎn)到父類，很不理解，為什么一個簡單的功能不在一個類的方法中實現(xiàn)就拉到了呢？現(xiàn)在想想，還真不能這樣，這雖然使代碼容易看懂了，但是結(jié)構(gòu)確實混亂的，那他只能干現(xiàn)在的事，如果有什么功能擴展，這些代碼就廢了。

我從98年剛工作時就開始接觸元數(shù)據(jù)的概念，當(dāng)時叫做元數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)架構(gòu)，后來在QiDSS中也用到這個概念構(gòu)建QiNavigator，但是現(xiàn)在覺得元數(shù)據(jù)也沒啥，不就是建一堆表描述界面的元素，再利用這些數(shù)據(jù)自動生成界面嗎。到了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，這個概念更強了，是數(shù)據(jù)倉庫中一個重要的部分。但是至今，我還是認(rèn)為這個概念過于玄乎，看不到實際的東西，市面上有一些元數(shù)據(jù)管理的東西，但是從應(yīng)用情況就得知，用的不多。之所以玄乎，就是因為抽象層次沒有分清楚，關(guān)鍵就是對于元數(shù)據(jù)的分類（這種分類就是一種抽象過程）和元數(shù)據(jù)的使用。你可以將元數(shù)據(jù)抽象成0和1，但是那樣對你的業(yè)務(wù)有用嗎？必須還得抽象到適合的程度，最后問題還是“度”。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)作用如何？還不就是使系統(tǒng)自動運轉(zhuǎn)，易于管理嗎？要做到這一步，可沒必要將系統(tǒng)抽象到太極、兩儀、八卦之類的，業(yè)界也曾定義過一些元數(shù)據(jù)規(guī)范，向CWM、XMI等等，可以借鑒，不過俺對此也是不精通的說，以后再說

第三篇：ETL問題總結(jié)

1.如果kettle端使用readonly賬號登錄SQLServer服務(wù)器，調(diào)用DB中的一個sp（傳入?yún)?shù)并寫入到該DB的表中），1.1只讀賬號能將參數(shù)能傳入sp中嗎？ 1.2如果能傳入，sp能執(zhí)行寫入操作嗎？

2.關(guān)于各種變量、參數(shù)的設(shè)置聲明，傳入?yún)?shù)，取出參數(shù)的問題

2.1在kettle端圖形界面，有一種能用“CTR+ALT+空格”來選擇的變量,這是什么變量？為什么在總job中的 “設(shè)置變量”控件中，用“CTR+ALT+空格”來選擇，該變量既能作為變量名來被選擇，又能作為屬性文件名來被選擇？（在轉(zhuǎn)換中該變量只能作為變量名被選擇）其中的一個變量（END_TIME）是通過設(shè)置設(shè)置變量設(shè)置JVM產(chǎn)生的，但是它一直存在里面，這些變量可以在哪里管理，比如實現(xiàn)刪除END_TIME變量的操作。如下圖。

2.2除了kettle.properties一個job可以使用其他自定義的properties設(shè)置文件嗎?(已解決)

2.3 命名參數(shù)怎么設(shè)置,怎么傳入?yún)?shù)怎么獲取參數(shù),總控job的命名參數(shù),和轉(zhuǎn)換的命名參數(shù)有什么區(qū)別?(已解決)通過點擊job或者轉(zhuǎn)換的屬性可以設(shè)置命名參數(shù).可以同時指定默認(rèn)值,不指定的話就要 可以使用,只要指定路徑,文件名,就能讀取到自定義配置文件中的配置參數(shù).在運行job時輸入.總控Job的命名參數(shù)在整個job包括其中的控件,子job中都有效,而轉(zhuǎn)換的命名參數(shù)只在該轉(zhuǎn)換中有效.3.sp參數(shù)傳入對參數(shù)有什么要求嗎.(已解決)

要求的參數(shù):順序上符合sp的參數(shù);類型要對的上 格式要對得上

例如:時間的類型,sp中要求datetime型的參數(shù),且格式要求為:yyyy/MM/ddHH:mm:ss

;參數(shù)從數(shù)據(jù)庫的一張表中獲得(表輸入->設(shè)置變量->獲取變量).變量獲取過來后是date型,但是沒有指定格式,因此需要在獲取變量中設(shè)置其格式為sp要求的格式.

第四篇：ETL學(xué)習(xí)心得：探求數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵環(huán)節(jié)ETL的本質(zhì)

做數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，ETL是關(guān)鍵的一環(huán)。說大了，ETL是數(shù)據(jù)整合解決方案，說小了，就是倒數(shù)據(jù)的工具?；貞浺幌鹿ぷ鬟@么些年來，處理數(shù)據(jù)遷移、轉(zhuǎn)換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小數(shù)據(jù)量，使用access、DTS或是自己編個小程序搞定?？墒窃跀?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，ETL上升到了一定的理論高度，和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什么不同，從名字上就可以看到，人家已經(jīng)將倒數(shù)據(jù)的過程分成3個步驟，E、T、L分別代表抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。

其實ETL過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同的數(shù)據(jù)源流向不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)。但在數(shù)據(jù)倉庫中，ETL有幾個特點，一是數(shù)據(jù)同步，它不是一次性倒完數(shù)據(jù)就拉到，它是經(jīng)常性的活動，按照固定周期運行的，甚至現(xiàn)在還有人提出了實時ETL的概念。二是數(shù)據(jù)量，一般都是巨大的，值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。

現(xiàn)在有很多成熟的工具提供ETL功能，例如datastage、powermart等，且不說他們的好壞。從應(yīng)用角度來說，ETL的過程其實不是非常復(fù)雜，這些工具給數(shù)據(jù)倉庫工程帶來和很大的便利性，特別是開發(fā)的便利和維護(hù)的便利。但另一方面，開發(fā)人員容易迷失在這些工具中。舉個例子，VB是一種非常簡單的語言并且也是非常易用的編程工具，上手特別快，但是真正VB的高手有多少？微軟設(shè)計的產(chǎn)品通常有個原則是“將使用者當(dāng)作傻瓜”，在這個原則下，微軟的東西確實非常好用，但是對于開發(fā)者，如果你自己也將自己當(dāng)作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一樣，這些工具為我們提供圖形化界面，讓我們將主要的精力放在規(guī)則上，以期提高開發(fā)效率。從使用效果來說，確實使用這些工具能夠非?？焖俚貥?gòu)建一個job來處理某個數(shù)據(jù)，不過從整體來看，并不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上，而是在設(shè)計、開發(fā)人員上。他們迷失在工具中，沒有去探求ETL的本質(zhì)。

可以說這些工具應(yīng)用了這么長時間，在這么多項目、環(huán)境中應(yīng)用，它必然有它成功之處，它必定體現(xiàn)了ETL的本質(zhì)。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背后蘊涵的思想，最終我們作出來的東西也就是一個個獨立的job，將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道“理論與實踐相結(jié)合”，如果在一個領(lǐng)域有所超越，必須要在理論水平上達(dá)到一定的高度

探求ETL本質(zhì)之一

ETL的過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同異構(gòu)數(shù)據(jù)源流向統(tǒng)一的目標(biāo)數(shù)據(jù)。其間，數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載形成串行或并行的過程。ETL的核心還是在于T這個過程，也就是轉(zhuǎn)換，而抽取和裝載一般可以作為轉(zhuǎn)換的輸入和輸出，或者，它們作為一個單獨的部件，其復(fù)雜度沒有轉(zhuǎn)換部件高。和OLTP系統(tǒng)中不同，那里充滿這單條記錄的insert、update和select等操作，ETL過程一般都是批量操作，例如它的裝載多采用批量裝載工具，一般都是DBMS系統(tǒng)自身附帶的工具，例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等。

ETL本身有一些特點，在一些工具中都有體現(xiàn)，下面以datastage和powermart舉例來說。

1、靜態(tài)的ETL單元和動態(tài)的ETL單元實例；一次轉(zhuǎn)換指明了某種格式的數(shù)據(jù)如何格式化成另一種格式的數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)源的物理形式在設(shè)計時可以不用指定，它可以在運行時，當(dāng)這個ETL單元創(chuàng)建一個實例時才指定。對于靜態(tài)和動態(tài)的ETL單元，Datastage沒有嚴(yán)格區(qū)分，它的一個Job就是實現(xiàn)這個功能，在早期版本，一個Job同時不能運行兩次，所以一個Job相當(dāng)于一個實例，在后期版本，它支持multiple instances，而且還不是默認(rèn)選項。Powermart中將這兩個概念加以區(qū)分，靜態(tài)的叫做Mapping，動態(tài)運行時叫做Session。

2、ETL元數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，他的含義非常廣泛，這里僅指ETL的元數(shù)據(jù)。主要包括每次轉(zhuǎn)換前后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換的規(guī)則。ETL元數(shù)據(jù)還包括形式參數(shù)的管理，形式參數(shù)的ETL單元定義的參數(shù)，相對還有實參，它是運行時指定的參數(shù)，實參不在元數(shù)據(jù)管理范圍之內(nèi)。

3、數(shù)據(jù)流程的控制；要有可視化的流程編輯工具，提供流程定義和流程監(jiān)控功能。流程調(diào)度的最小單位是ETL單元實例，ETL單元是不能在細(xì)分的ETL過程，當(dāng)然這由開發(fā)者來控制，例如可以將抽取、轉(zhuǎn)換放在一個ETL單元中，那樣這個抽取和轉(zhuǎn)換只能同時運行，而如果將他們分作兩個單元，可以分別運行，這有利于錯誤恢復(fù)操作。當(dāng)然，ETL單元究竟應(yīng)該細(xì)分到什么程度應(yīng)該依據(jù)具體應(yīng)用來看，目前還沒有找到很好的細(xì)分策略。比如，我們可以規(guī)定將裝載一個表的功能作為一個ETL單元，但是不可否認(rèn)，這樣的ETL單元之間會有很多共同的操作，例如兩個單元共用一個Hash表，要將這個Hash表裝入內(nèi)存兩次。

4、轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義方法；提供函數(shù)集提供常用規(guī)則方法，提供規(guī)則定義語言描述規(guī)則。

5、對數(shù)據(jù)的快速索引；一般都是利用Hash技術(shù)，將參照關(guān)系表提前裝入內(nèi)存，在轉(zhuǎn)換時查找這個hash表。Datastage中有Hash文件技術(shù)，Powermart也有類似的Lookup功能。

探求ETL本質(zhì)之二（分類）

昨在IT-Director上閱讀一篇報告，關(guān)于ETL產(chǎn)品分類的。一般來說，我們眼中的ETL工具都是價格昂貴，能夠處理海量數(shù)據(jù)的家伙，但是這是其中的一種。它可以分成4種，針對不同的需求，主要是從轉(zhuǎn)換規(guī)則的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)量大小來看。它們包括

1、交互式運行環(huán)境，你可以指定數(shù)據(jù)源、目標(biāo)數(shù)據(jù)，指定規(guī)則，立馬ETL。這種交互式的操作無疑非常方便，但是只能適合小數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度不高的ETL過程，因為一旦規(guī)則復(fù)雜了，可能需要語言級的描述，不能簡簡單單拖拖拽拽就可以的。還有數(shù)據(jù)量的問題，這種交互式必然建立在解釋型語言基礎(chǔ)上，另外他的靈活性必然要犧牲一定的性能為代價。所以如果要處理海量數(shù)據(jù)的話，每次讀取一條記錄，每次對規(guī)則進(jìn)行解釋執(zhí)行，每次在寫入一條記錄，這對性能影響是非常大的。

2、專門編碼型的，它提供了一個基于某種語言的程序框架，你可以不必將編程精力放在一些周邊的功能上，例如讀文件功能、寫http://rad.17luntan.com/ClickPortal/W...&alliedsiteid=0“);” onmouseout=“isShowAds = false;isShowAds2 = false;”>數(shù)據(jù)庫的功能，而將精力主要放在規(guī)則的實現(xiàn)上面。這種近似手工代碼的性能肯定是沒話說，除非你的編程技巧不過關(guān)（這也是不可忽視的因素之一）。對于處理大數(shù)據(jù)量，處理復(fù)雜轉(zhuǎn)換邏輯，這種方式的ETL實現(xiàn)是非常直觀的。

3、代碼生成器型的，它就像是一個ETL代碼生成器，提供簡單的圖形化界面操作，讓你拖拖拽拽將轉(zhuǎn)換規(guī)則都設(shè)定好，其實他的后臺都是生成基于某種語言的程序，要運行這個ETL過程，必須要編譯才行。Datastage就是類似這樣的產(chǎn)品，設(shè)計好的job必須要編譯，這避免了每次轉(zhuǎn)換的解釋執(zhí)行，但是不知道它生成的中間語言是什么。以前我設(shè)計的ETL工具大挪移其實也是歸屬于這一類，它提供了界面讓用戶編寫規(guī)則，最后生成C++語言，編譯后即可運行。這類工具的特點就是要在界面上下狠功夫，必須讓用戶輕松定義一個ETL過程，提供豐富的插件來完成讀、寫和轉(zhuǎn)換函數(shù)。大挪移在這方面就太弱了，規(guī)則必須手寫，而且要寫成標(biāo)準(zhǔn)c++語法，這未免還是有點難為最終用戶了，還不如做成一個專業(yè)編碼型的產(chǎn)品呢。另外一點，這類工具必須提供面向?qū)＜覒?yīng)用的功能，因為它不可能考慮到所有的轉(zhuǎn)換規(guī)則和所有的讀寫，一方面提供插件接口來讓第三方編寫特定的插件，另一方面還有提供特定語言來實現(xiàn)高級功能。例如Datastage提供一種類Basic的語言，不過他的Job的腳本化實現(xiàn)好像就做的不太好，只能手工繪制job，而不能編程實現(xiàn)Job。

4、最后還有一種類型叫做數(shù)據(jù)集線器，顧名思義，他就是像Hub一樣地工作。將這種類型分出來和上面幾種分類在標(biāo)準(zhǔn)上有所差異，上面三種更多指ETL實現(xiàn)的方法，此類主要從數(shù)據(jù)處理角度。目前有一些產(chǎn)品屬于EAI（Enterprise Application Integration），它的數(shù)據(jù)集成主要是一種準(zhǔn)實時性。所以這類產(chǎn)品就像Hub一樣，不斷接收各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源來的數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理，在實施發(fā)送到不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)中去。

雖然，這些類看似各又千秋，特別在BI項目中，面對海量數(shù)據(jù)的ETL時，中間兩種的選擇就開始了，在選擇過程中，必須要考慮到開發(fā)效率、維護(hù)方面、性能、學(xué)習(xí)曲線、人員技能等各方面因素，當(dāng)然還有最重要也是最現(xiàn)實的因素就是客戶的意象。

探求ETL本質(zhì)之三（轉(zhuǎn)換）

ETL探求之一中提到，ETL過程最復(fù)雜的部分就是T，這個轉(zhuǎn)換過程，T過程究竟有哪些類型呢？

一、宏觀輸入輸出

從對數(shù)據(jù)源的整個宏觀處理分，看看一個ETL過程的輸入輸出，可以分成下面幾類：

1、大小交，這種處理在數(shù)據(jù)清洗過程是常見了，例如從數(shù)據(jù)源到ODS階段，如果數(shù)據(jù)倉庫采用維度建模，而且維度基本采用代理鍵的話，必然存在代碼到此鍵值的轉(zhuǎn)換。如果用SQL實現(xiàn)，必然需要將一個大表和一堆小表都Join起來，當(dāng)然如果使用ETL工具的話，一般都是先將小表讀入內(nèi)存中再處理。這種情況，輸出數(shù)據(jù)的粒度和大表一樣。

2、大大交，大表和大表之間關(guān)聯(lián)也是一個重要的課題，當(dāng)然其中要有一個主表，在邏輯上，應(yīng)當(dāng)是主表Left Join輔表。大表之間的關(guān)聯(lián)存在最大的問題就是性能和穩(wěn)定性，對于海量數(shù)據(jù)來說，必須有優(yōu)化的方法來處理他們的關(guān)聯(lián)，另外，對于大數(shù)據(jù)的處理無疑會占用太多的系統(tǒng)資源，出錯的幾率非常大，如何做到有效錯誤恢復(fù)也是個問題。對于這種情況，我們建議還是盡量將大表拆分成適度的稍小一點的表，形成大小交的類型。這類情況的輸出數(shù)據(jù)粒度和主表一樣。

3、站著進(jìn)來，躺著出去。事務(wù)系統(tǒng)中為了提高系統(tǒng)靈活性和擴展性，很多信息放在代碼表中維護(hù)，所以它的“事實表”就是一種窄表，而在數(shù)據(jù)倉庫中，通常要進(jìn)行寬化，從行變成列，所以稱這種處理情況叫做“站著進(jìn)來，躺著出去”。大家對Decode肯定不陌生，這是進(jìn)行寬表化常見的手段之一。窄表變寬表的過程主要體現(xiàn)在對窄表中那個代碼字段的操作。這種情況，窄表是輸入，寬表是輸出，寬表的粒度必定要比窄表粗一些，就粗在那個代碼字段上。

4、聚集。數(shù)據(jù)倉庫中重要的任務(wù)就是沉淀數(shù)據(jù)，聚集是必不可少的操作，它是粗化數(shù)據(jù)粒度的過程。聚集本身其實很簡單，就是類似SQL中Group by的操作，選取特定字段（維度），對度量字段再使用某種聚集函數(shù)。但是對于大數(shù)據(jù)量情況下，聚集算法的優(yōu)化仍是探究的一個課題。例如是直接使用SQL的Group by，還是先排序，在處理。

二、微觀規(guī)則

從數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換的微觀細(xì)節(jié)分，可以分成下面的幾個基本類型，當(dāng)然還有一些復(fù)雜的組合情況，例如先運算，在參照轉(zhuǎn)換的規(guī)則，這種基于基本類型組合的情況就不在此列了。ETL的規(guī)則是依賴目標(biāo)數(shù)據(jù)的，目標(biāo)數(shù)據(jù)有多少字段，就有多少條規(guī)則。

1、直接映射，原來是什么就是什么，原封不動照搬過來，對這樣的規(guī)則，如果數(shù)據(jù)源字段和目標(biāo)字段長度或精度不符，需要特別注意看是否真的可以直接映射還是需要做一些簡單運算。

2、字段運算，數(shù)據(jù)源的一個或多個字段進(jìn)行數(shù)學(xué)運算得到的目標(biāo)字段，這種規(guī)則一般對數(shù)值型字段而言。

3、參照轉(zhuǎn)換，在轉(zhuǎn)換中通常要用數(shù)據(jù)源的一個或多個字段作為Key，去一個關(guān)聯(lián)數(shù)組中去搜索特定值，而且應(yīng)該只能得到唯一值。這個關(guān)聯(lián)數(shù)組使用Hash算法實現(xiàn)是比較合適也是最常見的，在整個ETL開始之前，它就裝入內(nèi)存，對性能提高的幫助非常大。

4、字符串處理，從數(shù)據(jù)源某個字符串字段中經(jīng)?？梢垣@取特定信息，例如身份證號。而且，經(jīng)常會有數(shù)值型值以字符串形式體現(xiàn)。對字符串的操作通常有類型轉(zhuǎn)換、字符串截取等。但是由于字符類型字段的隨意性也造成了臟數(shù)據(jù)的隱患，所以在處理這種規(guī)則的時候，一定要加上異常處理。

5、空值判斷，對于空值的處理是數(shù)據(jù)倉庫中一個常見問題，是將它作為臟數(shù)據(jù)還是作為特定一種維成員？這恐怕還要看應(yīng)用的情況，也是需要進(jìn)一步探求的。但是無論怎樣，對于可能有NULL值的字段，不要采用“直接映射”的規(guī)則類型，必須對空值進(jìn)行判斷，目前我們的建議是將它轉(zhuǎn)換成特定的值。

6、日期轉(zhuǎn)換，在數(shù)據(jù)倉庫中日期值一般都會有特定的，不同于日期類型值的表示方法，例如使用8位整型20040801表示日期。而在數(shù)據(jù)源中，這種字段基本都是日期類型的，所以對于這樣的規(guī)則，需要一些共通函數(shù)來處理將日期轉(zhuǎn)換為8位日期值、6位月份值等。

7、日期運算，基于日期，我們通常會計算日差、月差、時長等。一般數(shù)據(jù)庫提供的日期運算函數(shù)都是基于日期型的，而在數(shù)據(jù)倉庫中采用特定類型來表示日期的話，必須有一套自己的日期運算函數(shù)集。

8、聚集運算，對于事實表中的度量字段，他們通常是通過數(shù)據(jù)源一個或多個字段運用聚集函數(shù)得來的，這些聚集函數(shù)為SQL標(biāo)準(zhǔn)中，包括sum,count,avg,min,max。

9、既定取值，這種規(guī)則和以上各種類型規(guī)則的差別就在于它不依賴于數(shù)據(jù)源字段，對目標(biāo)字段取一個固定的或是依賴系統(tǒng)的值。

探求ETL本質(zhì)之四（數(shù)據(jù)質(zhì)量）

“不要絕對的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，但要知道為什么不準(zhǔn)確?！?/p>

這是我們在構(gòu)建BI系統(tǒng)是對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的要求。確實，對絕對的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確誰也沒有把握，不僅是系統(tǒng)集成商，包括客戶也是無法確定。準(zhǔn)確的東西需要一個標(biāo)準(zhǔn)，但首先要保證這個標(biāo)準(zhǔn)是準(zhǔn)確的，至少現(xiàn)在還沒有這樣一個標(biāo)準(zhǔn)。客戶會提出一個相對標(biāo)準(zhǔn)，例如將你的OLAP數(shù)據(jù)結(jié)果和報表結(jié)果對比。雖然這是一種不太公平的比較，你也只好認(rèn)了吧。

首先在數(shù)據(jù)源那里，已經(jīng)很難保證數(shù)據(jù)質(zhì)量了，這一點也是事實。在這一層有哪些可能原因?qū)е聰?shù)據(jù)質(zhì)量問題？可以分為下面幾類：

1、數(shù)據(jù)格式錯誤，例如缺失數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)值超出范圍或是數(shù)據(jù)格式非法等。要知道對于同樣處理大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)源系統(tǒng)，他們通常會舍棄一些數(shù)據(jù)庫自身的檢查機制，例如字段約束等。他們盡可能將數(shù)據(jù)檢查在入庫前保證，但是這一點是很難確保的。這類情況諸如身份證號碼、手機號、非日期類型的日期字段等。

2、數(shù)據(jù)一致性，同樣，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)為了性能的考慮，會在一定程度上舍棄外鍵約束，這通常會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。例如在帳務(wù)表中會出現(xiàn)一個用戶表中沒有的用戶ID，在例如有些代碼在代碼表中找不到等。

3、業(yè)務(wù)邏輯的合理性，這一點很難說對與錯。通常，數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的設(shè)計并不是非常嚴(yán)謹(jǐn)，例如讓用戶開戶日期晚于用戶銷戶日期都是有可能發(fā)生的，一個用戶表中存在多個用戶ID也是有可能發(fā)生的。對這種情況，有什么辦法嗎？

構(gòu)建一個BI系統(tǒng)，要做到完全理解數(shù)據(jù)源系統(tǒng)根本就是不可能的。特別是數(shù)據(jù)源系統(tǒng)在交付后，有更多維護(hù)人員的即興發(fā)揮，那更是要花大量的時間去尋找原因。以前曾經(jīng)爭辯過設(shè)計人員對規(guī)則描述的問題，有人提出要在ETL開始之前務(wù)必將所有的規(guī)則弄得一清二楚。我并不同意這樣的意見，倒是認(rèn)為在ETL過程要有處理這些質(zhì)量有問題數(shù)據(jù)的保證。一定要正面這些臟數(shù)據(jù)，是丟棄還是處理，無法逃避。如果沒有質(zhì)量保證，那么在這個過程中，錯誤會逐漸放大，拋開數(shù)據(jù)源質(zhì)量問題，我們再來看看ETL過程中哪些因素對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性產(chǎn)生重大影響。

1、規(guī)則描述錯誤。上面提到對設(shè)計人員對數(shù)據(jù)源系統(tǒng)理解的不充分，導(dǎo)致規(guī)則理解錯誤，這是一方面。另一方面，是規(guī)則的描述，如果無二義性地描述規(guī)則也是要探求的一個課題。規(guī)則是依附于目標(biāo)字段的，在探求之三中，提到規(guī)則的分類。但是規(guī)則總不能總是用文字描述，必須有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)表達(dá)方式。我甚至想過，如果設(shè)計人員能夠使用某種規(guī)則語言來描述，那么我們的ETL單元就可以自動生成、同步，省去很多手工操作了。

2、ETL開發(fā)錯誤。即時規(guī)則很明確，ETL開發(fā)的過程中也會發(fā)生一些錯誤，例如邏輯錯誤、書寫錯誤等。例如對于一個分段值，開區(qū)間閉區(qū)間是需要指定的，但是常常開發(fā)人員沒注意，一個大于等于號寫成大于號就導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤。

3、人為處理錯誤。在整體ETL流程沒有完成之前，為了圖省事，通常會手工運行ETL過程，這其中一個重大的問題就是你不會按照正常流程去運行了，而是按照自己的理解去運行，發(fā)生的錯誤可能是誤刪了數(shù)據(jù)、重復(fù)裝載數(shù)據(jù)等。

探求ETL本質(zhì)之五（質(zhì)量保證）

上回提到ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，這是無法根治的，只能采取特定的手段去盡量避免，而且必須要定義出度量方法來衡量數(shù)據(jù)的質(zhì)量是好還是壞。對于數(shù)據(jù)源的質(zhì)量，客戶對此應(yīng)該更加關(guān)心，如果在這個源頭不能保證比較干凈的數(shù)據(jù)，那么后面的分析功能的可信度也都成問題。數(shù)據(jù)源系統(tǒng)也在不斷進(jìn)化過程中，客戶的操作也在逐漸規(guī)范中，BI系統(tǒng)也同樣如此。本文探討一下對數(shù)據(jù)源質(zhì)量和ETL處理質(zhì)量的應(yīng)對方法。

如何應(yīng)對數(shù)據(jù)源的質(zhì)量問題？記得在onteldatastage列表中也討論過一個話題－“-1的處理”，在數(shù)據(jù)倉庫模型維表中，通常有一條-1記錄，表示“未知”，這個未知含義可廣了，任何可能出錯的數(shù)據(jù)，NULL數(shù)據(jù)甚至是規(guī)則沒有涵蓋到的數(shù)據(jù)，都轉(zhuǎn)成-1。這是一種處理臟數(shù)據(jù)的方法，但這也是一種掩蓋事實的方法。就好像寫一個函數(shù)FileOpen(filename)，返回一個錯誤碼，當(dāng)然，你可以只返回一種錯誤碼，如-1，但這是一種不好的設(shè)計，對于調(diào)用者來說，他需要依據(jù)這個錯誤碼進(jìn)行某些判斷，例如是文件不存在，還是讀取權(quán)限不夠，都有相應(yīng)的處理邏輯。數(shù)據(jù)倉庫中也是一樣，所以，建議將不同的數(shù)據(jù)質(zhì)量類型處理結(jié)果分別轉(zhuǎn)換成不同的值，譬如，在轉(zhuǎn)換后，-1表示參照不上，-2表示NULL數(shù)據(jù)等。不過這僅僅對付了上回提到的第一類錯誤，數(shù)據(jù)格式錯誤。對于數(shù)據(jù)一致性和業(yè)務(wù)邏輯合理性問題，這仍有待探求。但這里有一個原則就是“必須在數(shù)據(jù)倉庫中反應(yīng)數(shù)據(jù)源的質(zhì)量”。

對于ETL過程中產(chǎn)生的質(zhì)量問題，必須有保障手段。從以往的經(jīng)驗看，沒有保障手段給實施人員帶來麻煩重重。實施人員對于反復(fù)裝載數(shù)據(jù)一定不會陌生，甚至是最后數(shù)據(jù)留到最后的Cube，才發(fā)現(xiàn)了第一步ETL其實已經(jīng)錯了。這個保障手段就是數(shù)據(jù)驗證機制，當(dāng)然，它的目的是能夠在ETL過程中監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，產(chǎn)生報警。這個模塊要將實施人員當(dāng)作是最終用戶，可以說他們是數(shù)據(jù)驗證機制的直接收益者。

首先，必須有一個對質(zhì)量的度量方法，什么是高質(zhì)什么是低質(zhì)，不能靠感官感覺，但這卻是在沒有度量方法條件下通常的做法。那經(jīng)營分析系統(tǒng)來說，聯(lián)通總部曾提出測試規(guī)范，這其實就是一種度量方法，例如指標(biāo)的誤差范圍不能高于5%等，對系統(tǒng)本身來說其實必須要有這樣的度量方法，先不要說這個度量方法是否科學(xué)。對于ETL數(shù)據(jù)處理質(zhì)量，他的度量方法應(yīng)該比聯(lián)通總部測試規(guī)范定義的方法更要嚴(yán)格，因為他更多將BI系統(tǒng)看作一個黑盒子，從數(shù)據(jù)源到展現(xiàn)的數(shù)據(jù)誤差允許一定的誤差。而ETL數(shù)據(jù)處理質(zhì)量度量是一種白盒的度量，要注重每一步過程。因此理論上，要求輸入輸出的指標(biāo)應(yīng)該完全一致。但是我們必須正面完全一致只是理想，對于有誤差的數(shù)據(jù)，必須找到原因。

在質(zhì)量度量方法的前提下，就可以建立一個數(shù)據(jù)驗證框架。此框架依據(jù)總量、分量數(shù)據(jù)稽核方法，該方法在高的《數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)稽核技術(shù)》一文中已經(jīng)指出。作為補充，下面提出幾點功能上的建議：

1、提供前端。將開發(fā)實施人員當(dāng)作用戶，同樣也要為之提供友好的用戶界面?！痘思夹g(shù)》一文中指出測試報告的形式，這種形式還是要依賴人為判斷，在一堆數(shù)據(jù)中去找規(guī)律。到不如用OLAP的方式提供界面，不光是加上測試統(tǒng)計出來的指標(biāo)結(jié)果，并且配合度量方法的計算。例如誤差率，對于誤差率為大于0的指標(biāo)，就要好好查一下原因了。

2、提供框架。數(shù)據(jù)驗證不是一次性工作，而是每次ETL過程中都必須做的。因此，必須有一個框架，自動化驗證過程，并提供擴展手段，讓實施人員能夠增加驗證范圍。有了這樣一個框架，其實它起到規(guī)范化操作的作用，開發(fā)實施人員可以將主要精力放在驗證腳本的編寫上，而不必過多關(guān)注驗證如何融合到流程中，如何展現(xiàn)等工作。為此，要設(shè)計一套表，類似于DM表，每次驗證結(jié)果數(shù)據(jù)都記錄其中，并且自動觸發(fā)多維分析的數(shù)據(jù)裝載、發(fā)布等。這樣，實施人員可以在每次裝載，甚至在流程過程中就可以觀察數(shù)據(jù)的誤差率。特別是，如果數(shù)據(jù)倉庫的模型能夠統(tǒng)一起來，甚至數(shù)據(jù)驗證腳本都可以確定下來，剩下的就是規(guī)范流程了。

3、規(guī)范流程。上回提到有一種ETL數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是由于人工處理導(dǎo)致的，其中最主要原因還是流程不規(guī)范。開發(fā)實施人員運行單獨一個ETL單元是很方便的，雖然以前曾建議一個ETL單元必須是“可重入”的，這能夠解決誤刪數(shù)據(jù)，重復(fù)裝載數(shù)據(jù)問題。但要記住數(shù)據(jù)驗證也是在流程當(dāng)中，要讓數(shù)據(jù)驗證能夠日常運作，就不要讓實施者感覺到他的存在。總的來說，規(guī)范流程是提高實施效率的關(guān)鍵工作，這也是以后要繼續(xù)探求的。

探求ETL本質(zhì)之六（元數(shù)據(jù)漫談）

對于元數(shù)據(jù)（Metadata）的定義到目前為止沒有什么特別精彩的，這個概念非常廣，一般都是這樣定義，“元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)（Data about Data）”，這造成一種遞歸定義，就像問小強住在哪里，答，在旺財隔壁。按照這樣的定義，元數(shù)據(jù)所描述的數(shù)據(jù)是什么呢？還是元數(shù)據(jù)。這樣就可能有元元元...元數(shù)據(jù)。我還聽說過一種對元數(shù)據(jù)，如果說數(shù)據(jù)是一抽屜檔案，那么元數(shù)據(jù)就是分類標(biāo)簽。那它和索引有什么區(qū)別？

元數(shù)據(jù)體現(xiàn)是一種抽象，哲學(xué)家從古至今都在抽象這個世界，力圖找到世界的本質(zhì)。抽象不是一層關(guān)系，它是一種逐步由具體到一般的過程。例如我->男人->人->哺乳動物->生物這就是一個抽象過程，你要是在軟件業(yè)混會發(fā)現(xiàn)這個例子很常見，面向?qū)ο蠓椒ň褪沁@樣一種抽象過程。它對世界中的事物、過程進(jìn)行抽象，使用面向?qū)ο蠓椒?，?gòu)建一套對象模型。同樣在面向?qū)ο蠓椒ㄖ?，類是對象的抽象，接口又是對類的抽象。因此，我認(rèn)為可以將“元”和“抽象”換一下，叫抽象數(shù)據(jù)是不是好理解一些。常聽到這樣的話，“xx領(lǐng)導(dǎo)的講話高屋建瓴，給我們后面的工作指引的清晰的方向”，這個成語“高屋建瓴”，站在10樓往下到水，居高臨下，能砸死人，這是指站在一定的高度看待事物，這個一定的高度就是指他有夠“元”。在設(shè)計模式中，強調(diào)要對接口編程，就是說你不要處理這類對象和那類對象的交互，而要處理這個接口和那個接口的交互，先別管他們內(nèi)部是怎么干的。

元數(shù)據(jù)存在的意義也在于此，雖然上面說了一通都撤到哲學(xué)上去，但這個詞必須還是要結(jié)合軟件設(shè)計中看，我不知道在別的領(lǐng)域是不是存在Metadata這樣的叫法，雖然我相信別的領(lǐng)域必然有類似的東東。元數(shù)據(jù)的存在就是要做到在更高抽象一層設(shè)計軟件。這肯定有好處，什么靈活性啊，擴展性啊，可維護(hù)性啊，都能得到提高，而且架構(gòu)清晰，只是彎彎太多，要是從下往上看，太復(fù)雜了。很早以前，我曾看過backorifice的代碼，我靠，一個簡單的功能，從這個類轉(zhuǎn)到父類，又轉(zhuǎn)到父類，很不理解，為什么一個簡單的功能不在一個類的方法中實現(xiàn)就拉到了呢？現(xiàn)在想想，還真不能這樣，這雖然使代碼容易看懂了，但是結(jié)構(gòu)確實混亂的，那他只能干現(xiàn)在的事，如果有什么功能擴展，這些代碼就廢了。

我從98年剛工作時就開始接觸元數(shù)據(jù)的概念，當(dāng)時叫做元數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)架構(gòu)，后來在QiDSS中也用到這個概念構(gòu)建QiNavigator，但是現(xiàn)在覺得元數(shù)據(jù)也沒啥，不就是建一堆表描述界面的元素，再利用這些數(shù)據(jù)自動生成界面嗎。到了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，這個概念更強了，是數(shù)據(jù)倉庫中一個重要的部分。但是至今，我還是認(rèn)為這個概念過于玄乎，看不到實際的東西，市面上有一些元數(shù)據(jù)管理的東西，但是從應(yīng)用情況就得知，用的不多。之所以玄乎，就是因為抽象層次沒有分清楚，關(guān)鍵就是對于元數(shù)據(jù)的分類（這種分類就是一種抽象過程）和元數(shù)據(jù)的使用。你可以將元數(shù)據(jù)抽象成0和1，但是那樣對你的業(yè)務(wù)有用嗎？必須還得抽象到適合的程度，最后問題還是“度”。

數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)作用如何？還不就是使系統(tǒng)自動運轉(zhuǎn)，易于管理嗎？要做到這一步，可沒必要將系統(tǒng)抽象到太極、兩儀、八卦之類的，業(yè)界也曾定義過一些元數(shù)據(jù)規(guī)范，向CWM、XMI等等，可以借鑒，不過俺對此也是不精通的說，以后再說

第五篇： ETL技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的研究

畢業(yè)論文（設(shè)計）開題報告

論文題目： ETL技術(shù)和數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的研究