数据摄取是处理和分析数据的关键起点。正是在这一环节，一切开始展开，正如您所知，稳固的基础对于任何项目的成功至关重要。在本章中，我们将深入探讨数据摄取这一迷人领域，揭示其重要性、复杂性和优势。
想象一下，您负责管理一家新兴公司的数据，您需要处理来自不同来源的数据，如客户交易、产品评价和社交媒体互动。现在，设想一下如何收集、处理和存储这些信息，使其既能被组织轻松访问，又能有效利用。正是此时，数据摄取发挥着核心作用。
此外，选择合适的数据格式和压缩方式是优化数据摄取的另一个关键因素。选择支持分区（分块）并提供强大压缩功能的格式，能够显著提高数据处理的效率。
本章将涵盖以下主题：
- 摄取的目标
- 数据存储与建模技术
- 优化存储性能
- 定义适应的策略
摄取的目标
数据摄取的过程涉及从各种来源获取数据，将其转换为统一格式，并加载到合适的存储系统中。这就像是一场协调精良的芭蕾舞表演，确保数据从源头有效传输到最终目的地，为进一步处理和分析做好准备。简而言之，数据摄取是任何以数据为核心的组织的基石，为有价值的洞察和知情决策奠定基础。
随着我们进一步探讨数据摄取的领域，我们将探讨使其成为现代数据管理不可或缺组成部分的各个方面。我们将涉及效率、可扩展性和适应性在此过程中的重要性，以及它们如何促进稳健可靠的数据摄取框架的建立。
但这还不是全部——我们还将探讨各种存储选项，以应对不同的应用场景，帮助您选择最适合您组织的解决方案。从数据仓库和数据湖到对象存储，我们将讨论每种存储方式的特点、优势和劣势，帮助您做出明智的选择。
最后，我们将协助您制定符合您组织独特需求和限制的数据摄取与存储策略。您将学习建立健全策略的最佳实践，并掌握评估和优化策略的技巧。
数据摄取效率
深入探讨数据处理的细节时，优化数据摄取效率至关重要。这包括高效的数据传输和最佳的数据移动技术，确保更高效的数据处理过程。本章将详细讨论如何优化这些方面，从利用数据压缩算法到使用数据缓存，以及探索高性能的数据摄取技术。接下来，我们将探讨并行处理和并发处理的概念，阐明它们如何极大提高数据摄取的速率和效率。讨论还将涉及一些能够帮助并行和并发数据处理的工具和框架。最终目标是制定一个既快速又高效的资源利用的数据管理策略。
优化数据传输
简化数据摄取至关重要，其中一个重要方面是优化数据移动。您从源头到存储系统的数据传输速度和效率越高，整个数据处理过程就会越好。
有多种技术和工具可以用来优化数据传输。一个常见的做法是使用数据压缩算法，在传输前减少数据的大小。这种策略减少了所需的带宽，并缩短了数据从源头到目的地的传输时间。需要注意的是，在传输前减少数据大小是更为优先的做法。因此，您可以考虑将数据转换为更高效的格式，如ORC或Parquet，这些格式提供更好的压缩效果，并且对于分析查询来说具有更高的性能。
缓存是优化数据移动的另一种方法。将经常访问的数据存储在缓存中，可以减少数据检索时的延迟。这加速了数据摄取过程，并减轻了数据源和存储系统的负载。
此外，可以使用高性能的数据摄取技术，如Apache Kafka或Amazon Kinesis。这些技术旨在处理大数据量，确保可靠高效的数据传输。通过考虑这些技术并采用适当的方法，您可以显著提高数据摄取效率和整体数据管理过程。
这些优化措施减少了延迟和处理时间，还能降低基础设施成本，特别是对于按需计费的云解决方案。
提示
数据压缩可以减少数据大小和传输时间，但也可能增加CPU使用率和处理时间。选择一种压缩算法，平衡压缩比和速度，例如Snappy或Zstandard。
并行处理与并发
提高数据摄取效率的另一个关键特点是并行处理和执行。并行处理是将一个大任务划分为多个可以同时执行的小任务。系统同时处理多个任务的能力称为并发性或并行执行。
通过使用并行处理和并发，您可以极大地提高数据摄取过程的速率和效率。通过将数据摄取任务拆分为多个小的并行任务，您可以同时处理多个数据流。这提升了数据摄取系统的总体吞吐量，并更高效地利用CPU、内存和网络带宽等资源。
信息
并行处理和多线程是两个不同的概念，经常被错误地交替使用。多线程通过在不同线程之间快速切换，创造了并发的假象，使得优先级和交互式任务能够执行；而并行处理通过在不同的CPU核心或机器上同时运行多个任务，实现了真正的并发，适用于那些需要分配工作负载来更快速地完成任务的计算密集型、长时间运行的任务。
正如我们之前解释的那样，在处理大量Parquet格式数据时，Parquet是一种流行的列式存储格式，通常与各种压缩算法（如Snappy和Gzip）结合使用。即使Gzip通常比Snappy实现更高的压缩率，Snappy仍能提供更好的整体性能，因为除了Snappy的压缩和解压速度优于Gzip外，Parquet的Snappy版本是一个可拆分格式，旨在支持在文件解压前并行读取文件中的数据块，因为每个数据块是独立压缩的。
以下图示展示了Parquet压缩的可拆分性：
分区和桶化使数据处理更加可管理，并减少需要读取和处理的数据量（我们将在下一节《优化存储性能》中详细讨论），而强压缩则减少了所需的存储空间和传输时间。您可以使用专门为此目的设计的工具和框架，为数据摄取过程增加并行处理和并发性。支持数据流并行和并发处理的流行开源框架包括Apache Flink和Apache Beam。另一个选择是使用分布式计算平台，如Apache Spark，它可以在计算机网络中同时处理大量数据。数据摄取可以扩展，以处理甚至是最庞大的工作负载，因为它充分利用了分布式计算。
警告
并行处理和并发性可以提高数据摄取的吞吐量，但也可能带来挑战，如同步、协调和错误处理。在进行并行和并发处理时，使用简化这些过程的工具和框架，如Apache Spark或Apache Flink，能够帮助减少这些挑战。
总之，优化数据移动以及引入并行和并发处理是简化数据摄取的两项重要策略。通过采用这些技术，您可以确保数据摄取过程既快速又高效，从而为成功的数据管理策略奠定基础。
数据摄取的可扩展性
随着数据来源的数量和种类不断增加，扩展数据摄取过程对于高效的数据管理变得愈加重要。在以下小节中，我们将讨论可扩展数据摄取的两个关键方面：处理大规模数据量和适应增长的数据源。
处理大数据量
如今，许多企业面临着需要处理庞大数据量的挑战。做出及时决策并获取有用洞察要求有效地摄取和处理这些庞大的数据量。以下是一些帮助您处理大量数据的方法：
- 增量数据摄取：与其一次性摄取所有数据，不如专注于处理较小的数据批次或增量数据。这种方法减少了对数据摄取系统的整体压力，使其更加可管理且资源高效。
- 数据分区：根据特定的属性或标准将数据拆分为较小的逻辑分区。这样可以进行并行处理，提高数据摄取效率，因为每个分区都可以独立摄取。
- 压缩与编码：通过压缩和编码来减少数据的大小。这不仅加快了数据传输和处理速度，还减少了需要摄取的数据量。
- 缓存：实施缓存机制，将经常访问的数据暂时存储在内存中。这减少了重复的数据检索和摄取，提高了整体效率。
行业最佳实践
增量数据摄取是处理大数据量的常见做法。它仅摄取新的或变化的数据，从而减少整体数据量和资源利用。像Apache Kafka或Amazon Kinesis这样的工具可以帮助实施增量数据摄取。
随数据源增长进行扩展
随着组织的发展和数据源的增加，您的数据摄取系统必须能够适应并相应地进行扩展。以下是一些策略，用于根据数据源的增长扩展数据摄取过程：
- 分布式处理：使用分布式计算平台（如Apache Spark、Hadoop或Flink）在多个节点上并行处理数据。数据源的数量越多，您的数据摄取过程能够处理的能力和资源效率就越高。
- 负载均衡：实施负载均衡技术，将工作负载均匀地分配到多个数据摄取节点上。这确保没有单个节点被压垮，从而在数据源增加的情况下仍能保持高可用性和性能。
- 弹性：创建一个可以根据需求波动进行扩展或收缩的数据摄取系统。使用容器化技术（如Kubernetes）或允许动态扩展的基于云的基础设施可以实现这一目标。
- 监控与自动化：通过自动化工具检测并修复数据摄取瓶颈、资源限制和其他性能问题，确保系统能够应对更多数据而不牺牲效率或可扩展性。
专家建议
分布式处理是与数据源增长进行扩展的关键策略。它允许您在多个节点上并行处理数据，从而增加处理能力和资源效率。基于云的基础设施可以为分布式处理提供动态扩展和弹性。
在数据摄取中应对可扩展性，涉及实施处理大数据量和适应数据源增长的策略。通过考虑这些可扩展性方面，您可以构建一个稳健且具有适应性的系统，确保有效地满足组织的需求。
数据摄取的适应性
适应性是数据摄取中的一个关键方面，它确保您的系统能够应对不断变化的数据环境。在本节中，我们将讨论适应性的三个关键元素：支持多样化的数据源、支持不同的数据摄取模式以及随数据环境的变化进行演化。
支持多样化的数据源
随着您的组织发展，您将遇到各种各样的数据源，每个数据源都有其独特的特性和格式。因此，设计一个能够容纳这种多样性的系统至关重要。以下是如何实现这一目标的方法：
- 即插即用架构：开发或使用一个模块化的数据摄取框架，能够轻松集成新的数据源，减少开发和集成的工作量。通过实现标准接口、连接器或API（如Kafka Connect和Airbyte），可以实现这一点。
- 数据规范化：确保您的系统能够将来自不同源的数据转换和规范化为一致的格式，从而实现无缝的处理和分析。
- 元数据管理：实施一个强大的元数据管理系统，捕捉并维护关于每个数据源的信息，如数据类型、架构和数据源血统。这有助于简化数据处理并提供更好的可追溯性。
提示
即插即用架构可以帮助您以最小的工作量支持多样化的数据源。它涉及使用标准接口、连接器或API，将新的数据源集成到数据摄取系统中。像Kafka Connect或Airbyte这样的工具可以为数据摄取提供即插即用架构。
支持多种模式
不同的数据摄取模式适用于不同的应用场景。一些常见的模式包括变更数据捕获（CDC）、增量摄取和全量摄取。支持这些模式在数据摄取系统中至关重要，因为它们满足不同需求并提供灵活性。让我们仔细了解这些模式：
- 变更数据捕获（CDC） ：该模式只捕获和处理数据源中的变更，从而减少需要摄取的整体数据量。CDC技术通过数据库的事务日志实现，这些日志存储了数据库内发生的所有变更，包括修改、添加和删除。
- 增量摄取：这种方法只摄取自上次摄取以来新增或发生变化的数据，适用于增量更新。
- 全量摄取：这种模式涉及摄取整个数据集，对于初次数据加载或数据源变化过于复杂以至于无法增量跟踪的情况非常有用。
以下表格对这些摄取模式进行了比较：
| 数据摄取模式 | 实现难度 | 数据新鲜度 | 资源利用 |
|---|---|---|---|
| CDC | 中到高：CDC需要与源系统的事务日志交互，可能较为复杂，但通过Debezium或AWS DMS等工具可以简化实现。 | 高：CDC几乎实时操作，捕获并摄取实时变更。 | 只处理变更，减少了数据量并降低了资源使用。然而，高变更率可能导致显著的开销。 |
| 增量摄取 | 中等：增量摄取不需要与事务日志交互，但需要识别新数据或变更数据的机制。 | 中等：增量摄取不是实时的，但如果频繁执行，可以接近实时。 | 只处理新数据或变更数据，从而减少资源使用，但如果变更频繁且数据量大，可能需要更多资源。 |
| 全量摄取 | 简单到高：对于小数据量来说全量摄取较为简单，但对于大数据集来说会变得复杂且资源密集。 | 低：全量摄取按计划进行，相比其他方法，数据的新鲜度较低。 | 每次都处理整个数据集，导致较高的资源利用。对于大数据集而言，可能需要大量的传输和处理成本。 |
表 7.1：摄取模式比较
确保数据摄取的适应性对于管理多样化且不断发展的数据环境至关重要。这包括开发一个能够轻松集成新数据源的系统，实施强大的元数据管理，并支持多种数据摄取模式，以满足不同的需求。我们讨论了几种技术，如CDC、增量摄取和全量摄取，每种模式都有其优点和权衡。通过在这些方法之间找到平衡，并根据您的特定需求调整数据摄取过程，您可以建立一个具有弹性和高效的数据管理策略。最后，利用现代工具和框架可以极大地简化这些任务的复杂性，最终帮助您构建一个稳健且具适应性的 data摄取系统。
随着数据环境的变化而发展
随着数据源和技术的不断演变，您的数据摄取系统必须相应地进行调整。为了确保系统保持适应性，请考虑以下几点：
- 持续学习：保持对新兴数据技术、格式和最佳实践的了解。鼓励您的团队也这样做，培养一种学习和创新的文化。
- 定期审查和更新：定期审查和更新您的数据摄取系统，以解决任何低效、瓶颈或过时的技术问题。
- 实验探索：测试新的数据摄取技术、工具和技术，识别潜在的改进，并保持系统的最新状态。
通过关注适应性，您可以创建一个在数据管理的动态环境中蓬勃发展的数据摄取系统，从而充分利用组织的数据资产。
接下来，我们将讨论数据存储和建模技术。
数据存储与建模技术
数据建模是将组织的数据及其关系以可视化形式呈现的过程。这种表示或模型帮助开发人员和数据架构师设计符合组织需求的数据库和系统。在数据架构中，通常会使用多种数据建模策略，选择合适的策略可能对您的分析项目成功至关重要。在本节中，我们将介绍几种数据建模策略，它们的优缺点，以及如何在不同的背景下应用这些策略。
规范化与反规范化
在深入探讨各种建模技术之前，理解规范化和反规范化的概念非常重要，因为它们为理解实体-关系模型（ERM）和星型架构提供了基础。
规范化 是数据库设计中的一项关键实践，旨在消除冗余并增强数据完整性。规范化主要用于关系数据库管理系统（RDBMS），它通过将数据组织成实体并定义它们之间的关系来进行。此过程涉及将数据拆分成多个连接的表，每个表只包含一种类型的数据。一组规则或规范形式（Normal Forms）指导这些表中数据的组织。尽管规范化可以减少数据冗余并提高数据完整性，但它也可能导致查询变得更复杂，因为可能需要额外的连接来检索相关数据。
通过理解这些基本概念，您将能够更好地进入数据建模的世界，并在设计高效、结构良好的数据库时做出明智的选择。
规范化过程由三个基本的规范形式指导：
- 第一范式（1NF） ：在1NF中，表必须具有主键，每列必须包含原子值，即每个列中的值是不可分割的。这确保了数据的精确组织和唯一性。
- 第二范式（2NF） ：在2NF中，表必须符合1NF的要求，并且没有部分依赖。当非主键属性依赖于主键的一部分时，称为部分依赖。通过确保所有非主键属性完全依赖于主键，2NF有助于保持数据一致性。
- 第三范式（3NF） ：在3NF中，表必须符合2NF的要求，并且没有传递依赖。当一个非主键属性依赖于另一个非主键属性，而后者又依赖于主键时，这称为传递依赖。通过消除传递依赖，3NF确保每个非主键属性仅依赖于主键。
以下是一个基本示例，说明1NF、2NF和3NF的概念。查看下面的表格，该表格包含学生及其课程的信息：
| Student ID | StudentName | CourseID | CourseName | CourseInstructor |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Alice | 101 | Math | Prof. Johnson |
| 1 | Alice | 102 | Chemistry | Prof. Smith |
| 2 | Bob | 101 | Math | Prof. Johnson |
| 3 | Charlie | 102 | Chemistry | Prof. Smith |
| 3 | Charlie | 103 | Biology | Prof. Brown |
表 7.2: Student_Course_Info
1NF
为了实现1NF，我们必须确保每列包含原子值，并且表具有主键。在我们的示例中，表格已经符合1NF，因为每列包含原子值（不可分割的值），并且我们有一个由StudentID和CourseID组成的复合主键，唯一标识每行。
2NF
为了实现2NF，我们必须确保没有部分依赖。在我们的示例中，我们可以看到CourseName和CourseInstructor仅依赖于CourseID，StudentName仅依赖于StudentID。这造成了部分依赖，因为这些属性不依赖于整个主键（StudentID，CourseID）。
为了解决这个问题，我们可以将表拆分成两个独立的表。
下面是学生数据集的表格：
| StudentID | StudentName |
|---|---|
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 3 | Charlie |
表 7.3: Student
下面是课程数据集的表格：
| CourseID | CourseName | CourseInstructor |
|---|---|---|
| 101 | Math | Prof. Johnson |
| 102 | Chemistry | Prof. Smith |
| 103 | Biology | Prof. Brown |
表 7.4: Course
下面是学生课程数据集的表格：
| StudentID | CourseID |
|---|---|
| 1 | 101 |
| 1 | 102 |
| 2 | 101 |
| 3 | 102 |
| 3 | 103 |
表 7.5: student_course
现在，表格已经符合2NF，没有部分依赖，并且只包含外键数据。
3NF（第三范式）
为了实现3NF，我们必须确保没有传递依赖。在我们的示例中，所有的表格已经符合3NF，因为没有传递依赖。每个非主键属性仅依赖于其各自表格的主键。
另一方面，反规范化是将来自多个表的数据合并到一个表中，以减少查询复杂性并提高查询效率。虽然反规范化可以导致数据冗余和较差的数据完整性，但在数据仓库和分析系统中，它通常被用来提高生产力。
警告
规范化和反规范化是两种对立的数据建模方法，它们对性能和数据完整性有不同的影响。规范化减少冗余并提高数据完整性，但也可能增加查询复杂性和延迟。反规范化简化了查询并提高了性能，但可能会增加存储需求并损害数据完整性。根据您的数据特征和使用模式，选择适当的规范化或反规范化级别。
ERM（实体-关系模型）
ERM是广泛使用的数据库设计和结构化方法，使您能够更轻松地表示和理解复杂的数据关系。这种用户友好的方法允许您绘制实体图，实体是系统中现实世界的对象，以及连接它们的关系。这就像是在为您的数据库创建蓝图！使用ERM有几个优点。首先，它是高度可视化的，使您可以立即清晰地了解数据库结构。这可以改善团队成员之间的沟通和协作，因为每个人都在共享的理解基础上工作。其次，它促进了逻辑组织和一致性，确保数据库的坚实基础。最后，它消除了不必要的数据重复，创建了一个更加精简和高效的数据库设计。
然而，也有一些缺点需要考虑。随着实体和关系数量的增加，ERM可能变得越来越复杂，这可能使得它更难维护和理解。此外，该模型可能无法完全捕捉数据的每一个细节，或无法满足特定数据库管理系统的要求。因此，虽然ERM提供了一种方便的方式来规划和设计数据库，但了解它的局限性并相应地进行调整以确保您构建的是一个稳健、高效的系统是至关重要的。
星型架构和雪花架构
星型架构 是数据仓库中广泛使用的一种方法，通过减少需要的表连接数来提高查询和报告效率。它由一个中央事实表组成，事实表包含定量数据，周围有一个或多个维度表存储描述性信息。事实表和维度表通过外键关系连接。让我们深入了解星型架构的结构和功能：
- 事实表：事实表是星型架构的核心，包含定量或可度量的数据，旨在支持关键绩效指标（KPI）的分析。事实表通常包含许多行，因为它存储了分析所需的详细数据。事实表中的列由外键（引用维度表中的主键）和数值度量组成。这些度量通常是聚合数据，例如总和、计数或平均值，用于提供有关业务绩效的洞察。
- 维度表：维度表包含描述性信息，帮助为事实表中的数据提供上下文。这些表存储数据的属性或特征，如产品详情、客户信息和位置信息。维度表通常比事实表小，并且是反规范化的，这意味着它们包含冗余数据，以减少查询时所需的表连接数。这使得查询运行得更快，因为较少的连接带来更好的性能。反规范化在星型架构的维度表中使用，以减少表连接的数量并提高查询效率。尽管数据冗余可能带来更高的存储需求，但更快的查询速度往往超越了这些缺点。
以下图示展示了星型架构和雪花架构：
星型架构是一种流行的数据建模方法，提供了一种高效有效的方式来组织数据，以便在数据仓库中进行查询和报告。通过反规范化维度表并将其连接到中央事实表，星型架构减少了查询的复杂性，从而提高了性能并使得洞察更加易于获取。
层次模型、网络模型和关系模型
层次模型 将数据以树状结构组织，每个条目都有一个父项和零个或多个子项。这种格式非常适合管理和显示具有明确父子关系的数据，如组织结构图或文件系统。然而，当数据项之间的关系复杂或经常变化时，它的适应性较差，且维护起来可能比较困难。
网络模型 是层次模型的改进版，允许每个记录有多个父记录和多个子记录。这种模型比层次模型更具适应性，但也更难以创建、实施和维护。
关系模型 则通过表格的形式组织数据，其中每一行表示一个独特的记录，每一列表示记录的一个属性。主键和外键用于定义表之间的关联，使数据架构更加灵活和可扩展。由于其简单性、通用性和易用性，关系模型已经成为数据库管理系统中使用最广泛的数据模型。
在为您的公司选择数据模型时，需要考虑数据项之间交互的复杂性、灵活性和可扩展性的需求，以及开发人员和最终用户的易用性。由于关系模型的简单性、灵活性和可扩展性，它通常是大多数企业的最佳选择。然而，根据您的数据架构的具体要求，在某些情况下，层次模型或网络模型可能更适合。
理解并执行这些不同部分的数据建模将帮助您设计一个符合组织需求的数据架构，并促进高效且有效的分析。通过仔细分析不同建模技术和方法之间的权衡，您可以开发出一个平衡性能、可维护性和可扩展性的数据模型，同时确保您的分析系统为用户提供准确可靠的洞察。
对象建模
对象建模作为一种有效的数据建模方法，在多样化的数据建模领域中脱颖而出，因为它与面向对象编程的原则高度契合。世界被建模为一组“对象”，每个对象具有一组独特的特征，并以特定的方式与其他对象交互。当处理复杂的数据结构时，该范式的高度抽象和封装特性尤为宝贵。
对象建模的概念
对象、属性和方法是面向对象设计（OOD）的基石。对象是现实世界实体的表示，并具有独特的特征或属性。例如，一个客户对象可能包含“姓名”、“地址”和“购买历史”等属性。方法代表对象能够执行的操作和行为。
在对象建模中，对象之间的关系同样是重要的。例如，在零售销售点（POS）系统的数据库中，一个“购买”对象可能与“客户”和“产品”对象相关联。对象之间的关系包括一对一、一对多和多对多等。
数据管理中的对象建模
在数据管理中，对象建模具有许多优势。首先，它与面向对象的编程语言天然契合，使得数据模型对程序员来说更加易于理解。通过这种方式，数据及其相关行为被封装起来，从而使信息更加可靠和一致。
对象建模可以在对象/文档数据库或关系数据库上进行。当在第一类数据库上建模时，这种建模方式自然且契合；如MongoDB或CouchDB等NoSQL数据库能够满足这一需求。另一方面，当在传统的关系型数据库（RDBMS）上进行对象建模时，可能缺乏对面向对象建模的内建支持。为了弥补面向对象模型与关系型数据库之间的差距，出现了对象关系映射（ORM）工具。
总之，对象建模是一种有效的可视化数据结构的方法，特别适用于面向对象编程范式和复杂的实体关系。然而，并不是所有的用例都适合使用对象建模。
数据库模型（Data Vault）
现代数据生态系统是动态的、流动的，并以空前的速度不断发展。企业需要能够适应数据复杂性、数据量和数据多样性不断增加的数据建模技术。在这里，Data Vault建模派上了用场，它作为一种适应性强、可扩展的数据架构，为企业级数据仓库提供支持。
Data Vault的基础
Dan Linstedt的Data Vault建模是一种方法，用于从多个操作系统接收数据并存储到独特的数据库中，以实现长期的历史数据存储。这种方法也为我们提供了一种看待历史数据的方式，解决了审计、数据追踪和加载速度等问题。其主要组成部分是“中心表（Hubs）”、“连接表（Links）”和“卫星表（Satellites）”。
- 中心表（Hubs） ：专门用于存储唯一的业务主键及其描述。每个中心表代表一个独特的业务概念或对象，例如客户或产品。
- 连接表（Links） ：顾名思义，连接表用于存储关联或关系。它们存储业务主键之间的关联，有效地捕捉业务对象之间的多对多关系。
- 卫星表（Satellites） ：用于存储所有的上下文或描述性数据。它们存储与业务主键（在中心表中）或其关系（在连接表中）相关的属性。更重要的是，卫星表还捕捉了这些描述性数据的时间变化特性，从而提供了时间的视角。
Data Vault在当今数据生态系统中的相关性
Data Vault建模在需要灵活性、可扩展性和稳健性的环境中表现突出。其灵活的模块化架构使得企业能够在不破坏现有数据模型的情况下，适应不断变化的业务规则和需求。它还满足了历史追踪和可审计性的需求，这是当今数据驱动的商业世界中的关键要求。
然而，实施Data Vault建模并非没有挑战。它需要深入理解该方法论及其原则。模型的复杂性也可能在数据提取和使用过程中带来问题，通常需要额外的语义层或展示层供用户使用。
Data Vault建模是一种强大的数据建模技术，适用于大规模、企业级的数据仓库。它在需要灵活性、历史可追溯性以及整合多样化数据源的场景中表现突出。尽管它的复杂性可能带来一些挑战，但在可扩展性、适应性和稳健性方面的优势使其成为数据建模工具箱中的有力选择。
这次对Data Vault建模的探讨为各种数据建模技术提供了另一维度。选择建模方法应与您的数据特征、业务需求和具体用例的性质相匹配。不同的技术将提供不同的好处，最优选择可能取决于多个独特因素的组合，具体取决于您的项目需求。
比较数据建模技术
不同的数据建模技术各有其优势，适用于不同的情况。以下比较表提供了各个技术的高层次概览：
| 数据建模技术 | 主要用途 | 优势 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 实体关系模型（ERM） | 用于操作性/事务性数据库设计，表示现实世界实体及其关系。 | 简单直观，便于组织数据，有助于沟通和规划。使用规范化时，确保数据一致性，减少冗余，简化数据更新过程，提升数据完整性。 | 对于复杂数据库可能过于抽象，无法显示数据操作和控制过程。使用规范化时，可能导致复杂的关系结构，且查询性能较慢，需要多个表连接。 |
| 星型架构和雪花架构 | 用于数据仓库设计，以提高查询和报告的效率。 | 简化查询，提高查询性能，易于用户理解。 | 冗余数据可能导致存储需求增加，不适合事务性系统。 |
| 层次模型、网络模型和关系模型 | 层次模型和网络模型用于传统系统，关系模型用于大多数现代应用。 | 层次模型和网络模型提供快速数据访问和导航控制，关系模型提供灵活性、数据完整性和易用性。 | 层次模型和网络模型缺乏灵活性。关系模型在复杂查询时可能遇到性能问题。 |
| 对象建模 | 用于面向对象数据库和软件开发。 | 与面向对象编程范式对齐，支持复杂数据类型。 | 相比关系模型，支持度较低，标准化程度差，设计和维护可能较为困难。 |
| 数据仓库建模（Data Vault） | 用于企业级数据仓库，处理来自多个来源的多样化历史数据。 | 高度适应性强，能够应对变化，支持审计和追溯，适合历史数据存储。 | 复杂性可能导致实现和数据使用困难，可能需要额外的语义层以便用户访问。 |
表 7.6：数据建模技术比较表
这些是广泛的特性和考虑因素。选择最佳的数据建模技术将取决于您的具体用例、数据的性质以及操作要求。
数据建模是开发稳健高效数据架构的关键组成部分。理解并实施适当的数据建模技术，如使用规范化或反规范化的星型架构或雪花架构，以及合适的数据模型（层次模型、网络模型或关系模型），对您的分析系统的性能和可维护性有着重要影响。评估组织的具体需求以及数据的特性将使您能够做出明智的决策，选择适合的建模技术。
接下来，我们将讨论如何优化存储性能。
优化存储性能
在我们继续讨论数据建模技术的过程中，我们将探讨一些先进的技术，帮助您进一步优化数据架构，以提高分析和报告的效率。分区、分桶和Z排序等技术可以改善查询性能和系统中的数据组织。
索引
索引是一种通过建立和维护数据结构（即索引）来提高数据库查询性能的策略。可以在表的一个或多个列上定义索引，从而提高查询性能。然而，索引也有其成本，因为它们需要额外的存储空间，并且可能会减缓数据修改操作，如插入、更新和删除。因此，在生成索引以提高查询效率和控制相关开销之间找到平衡是至关重要的。
分区
与索引不同，分区不需要额外的成本来提高查询性能。分区将一个大型表拆分成更小、更易于管理的单位或部分，称为分区。在分区过程中，每个分区是单独存储的，并且可以单独访问和维护，从而实现更好的查询性能和更高效的数据管理。
分区在处理巨大的数据集时尤其有用，因为它允许您在指定的分区上进行操作，而不必扫描整个表。因为需要读取的数据量较少，所以查询可以更快速地执行。
以下图示展示了各种分区技术：
在前面的图示中，数据集根据国家进行分区，每个国家对应数据集的一行。
您采用的分区策略取决于您的具体用例和数据特性。常见的分区技术包括以下几种：
- 范围分区（Range Partitioning） ：根据特定列的预定值范围将数据划分。对于具有自然顺序的数据，如日期或数字，这种方法效果较好。
- 列表分区（List Partitioning） ：使用特定列的预定义值列表将数据划分为不同的组。对于具有少量不同值的分类数据，此方法效果最佳。
根据底层技术的不同，分区的实现方式和算法也有所不同。在一些技术中，数据分区是通过对特定列或一组列应用函数来进行的。例如，在使用Cassandra等技术进行哈希分区时，数据会更均匀地分布在节点上，从而改善负载均衡和读取查询性能。
在其他技术中，分区是使用可预测的模式（如DD/MM/YYYY）将数据划分为多个分区，这样可以基于该模式更快速地读取数据。例如，在设计数据湖区域时，通常在原始/青铜层（raw/bronze area）对数据按摄取日期进行分区，在展现层/金层（exposition layer/gold）对数据按查询请求参数进行分区。
分桶（Bucketing）
分桶是另一种用于在表内组织数据的技术。它将具有相似值的行根据指定的列分组到固定大小的桶中，并将这些桶作为独立的文件存储在磁盘上。通过这样做，分桶可以减少查询特定值子集时需要读取的数据量，从而提高查询性能。
分桶通常用于数据访问模式不可预测且数据列具有高基数（high-cardinality）的情况。此外，分桶经常与分区结合使用，以创建多层次的数据组织策略。分区在高层次上对数据进行划分，而分桶则在每个分区内进一步组织数据，创建更加细粒度和高效的数据布局。
以下图示展示了各种分桶技术：
在前面的图示中，数据集被平均分割到每个桶中，以提高全局性能。
在实施分桶时，选择合适的分桶键并确定最佳的桶数量至关重要。与分区类似，选择与常见查询模式对应的分桶键将带来最佳的性能提升。此外，选择合适数量的桶对于在查询性能和存储开销之间取得良好的平衡至关重要。桶数过少可能导致数据组织效率低下，而桶数过多则可能导致过度的存储开销和维护复杂性。
按查询设计（Design by Query）
按查询设计是一种方法，帮助您在设计数据模型时高度关注消费者预期执行的查询。在这种方法中，数据的组织方式由其预期的消费模式指导。通过消除不必要的连接，平整化表格，在某些情况下，仅保留相关的列。例如，在奖章架构的金层中，通常会实施这一策略。
想象一下，您正在建立一个图书馆。与其随意摆放书籍，不如根据书籍的阅读频率和读者来组织它们。类似地，按查询设计方法将数据使用模式放在首位。通过这种方式，它允许更加高效和精简的数据模型，能够迅速响应消费者的特定需求。
数据可以使用之前的模式进行组织，因为实例数据可以使用分区模式进行排列。
以下图示展示了各种按查询设计技术：
按查询设计方法是一种创新的方式，根据预期的查询来定制数据模型。该策略聚焦于数据消费模式，确保高效的数据组织，从而导致优化和响应更迅速的数据模型。通过采用数据分区和智能数据排列等技术，我们可以显著提高数据的可访问性和效率。本质上，按查询设计通过将焦点放在最终消费者的需求上，彻底改变了我们构建数据结构的方式，确保了更顺畅的数据交互体验。
聚类（Clustering）
聚类是数据库领域中的一个强大概念，旨在通过组织数据来提高性能，使得数据能够更高效地被检索。聚类的实现方式因技术而异。
以Cassandra为例，Cassandra是一个以其卓越的可扩展性和高可用性而著称的流行NoSQL数据库。在Cassandra中，数据是通过两个概念——分区和聚类——进行分布和组织的。分区告诉系统如何将数据分布到集群节点，而聚类定义了如何在特定节点内组织数据。
就像分区一样，聚类通过允许直接访问请求的数据来提高查询性能。
Z排序（Z-ordering）
通过在多维空间中组织数据，Z排序可以优化数据存储并提高查询性能。它通过使用空间填充曲线，如Z排序曲线或Hilbert曲线，将多列值转换为一个单一值（Z排序值）。通过这一过程，具有相似值的数据被存储在一起，减少了查询执行过程中必须读取的数据量。
Z排序在处理具有多种筛选标准的大型数据集时非常有效，因为它可以提高数据局部性并优化I/O操作。该技术可以应用于分区表和非分区表，并且可以与其他数据建模策略（如分区和分桶）结合使用，从而进一步改善数据组织和查询速度。
Z排序比其他数据建模技术更为复杂，因为它要求仔细考虑包含在Z排序值计算中的列。理想情况下，您应该选择那些在查询谓词中频繁使用且值之间具有高度相似性的列。此外，确保所选列与所选的空间填充曲线算法兼容也很重要。
视图和物化视图
视图是虚拟表，表示来自一个或多个表的数据子集。它们通过SQL查询构建，可以用于简化复杂查询、封装业务逻辑或为每个用户提供唯一的数据表示。通过集中和抽象复杂的逻辑，视图可以提高数据架构的可维护性。然而，如果构建不当，视图可能会增加复杂性并影响性能。
物化视图类似于视图，但它们的结果被物理存储在表中。通过预编译并存储复杂查询的结果，物化视图可以大大提高查询性能。然而，物化视图需要额外的存储空间，并且需要定期刷新以确保数据一致性，这可能会影响性能并增加维护工作量。
高级技术的使用场景和优势
现在，我们已经了解了分区、聚类、分桶和Z排序等技术，接下来让我们看看这些高级数据建模技术的一些应用和优势：
- 增强查询性能：这些策略通过更有效地安排数据，可以显著减少查询执行过程中需要读取的数据量，从而缩短响应时间并提高整体系统性能。
- 可扩展性：分区和分桶可以通过将大型数据集拆分成更小、更易管理的块来帮助管理巨大的数据集。这使得您可以在指定的分区或桶上执行操作，从而减少必须处理的数据量，并使您的系统能够更有效地扩展。
- 数据管理：分区使得数据管理更加高效，因为您可以独立地添加、删除或重新组织分区，而不会影响表中的其他部分。
- 存储优化：由于具有相似值的行在磁盘上存储在一起，Z排序可以通过更有效地压缩数据来帮助优化存储空间。这可以显著减少存储需求，尤其是在处理大型数据集时。
- 灵活性：这些高级技术可以与其他数据建模方法（如星型架构、雪花架构、规范化/反规范化）结合使用，以构建一个完整的数据架构，满足您的具体用例和性能要求。
定义适应的策略
让我们讨论如何制定一项出色的数据摄取和存储策略，这对于有效地管理、访问和分析您的信息至关重要。在本节中，我们将介绍数据摄取和存储策略的基础知识，为接下来的子节做好铺垫，其中我们将讨论如何评估需求、遵循最佳实践以及根据需要调整您的策略。
在接下来的子节中，我们将探索为您的组织定义适应性数据摄取和存储策略的过程。我们将提供评估需求和约束、采用最佳实践以及根据需要调整策略的指导。通过本节内容的学习，您将掌握创建一个符合组织独特需求的坚实、高效且可扩展的数据摄取和存储策略所需的知识和工具。
评估需求和约束
制定数据摄取和存储策略需要深入了解组织的独特需求和约束。本节将指导您评估这些因素，从而帮助您在定义策略时做出明智的决策。
数据源和格式
那么，数据摄取和存储策略到底是什么？它是一个详细的计划，用于从各种数据源摄取数据，并将其存储在适合您组织的最佳存储选项中。您的组织可能会处理各种数据源和格式，识别这些数据源和格式对于构建高效的数据摄取和存储策略至关重要。此计划应涵盖以下几个方面：
- 数据源：识别您组织使用的数据源类型，如数据库、日志文件、API或社交媒体。了解数据源有助于您确定如何高效地摄取数据，并确保数据格式与您的存储解决方案兼容。例如，来自社交媒体API的实时数据流需要与历史日志文件的批量摄取采用不同的摄取方法，后者可能通过提取、转换、加载（ETL）流程进行。
- 数据格式：熟悉您将摄取的不同数据格式，如结构化、半结构化或非结构化数据。这些知识对于选择合适的存储解决方案并确保其与数据处理和分析工具兼容至关重要。来自数据库的结构化数据通常可以直接摄取到关系型数据库或数据仓库中，而半结构化或非结构化数据，如来自API的JSON或社交媒体中的自由格式文本，可能需要预处理或数据湖来适应各种格式。
- 数据量和增长：估算您将摄取和存储的数据量，以及数据增长的速度。这些信息将帮助您选择一个能够随着数据需求扩展的存储解决方案。
- 数据访问和分析：考虑您将如何访问和分析数据。您将使用API、SQL查询还是大数据处理框架？这一因素影响存储解决方案的选择，并影响整体数据摄取和存储策略的效率。
- 数据安全和合规性：确保您的数据摄取和存储策略符合相关法规，并保持数据的安全性和隐私性。这可能涉及实施加密、访问控制和监控措施。
- 与现有系统的集成：确保您的数据摄取和存储策略能够顺利与当前系统（如数据库、分析平台和商业智能工具）集成。
- 灵活性和适应性：请记住，组织的数据环境会随着时间的推移而变化。您的数据摄取和存储策略应具备灵活性和适应性，能够容纳数据源、格式和存储需求的变化。
- 数据复杂性：评估数据的复杂性。它是层次化的、关系型的还是平面的？这些信息将帮助您选择能够适应数据结构的存储解决方案。
- 数据速度：考虑数据更新的频率。高速度数据可能需要实时摄取，而低速度数据则可以批量处理。来自在线交易或物联网设备的高速数据需要使用能够处理快速数据流的实时摄取技术，而来自每月财务报告的数据则可以批量摄取。
组织约束
每个组织都有其独特的约束，这些约束会影响数据摄取和存储策略的制定。这些约束可能包括以下几个方面：
- 预算：确定可用于数据摄取和存储的财务资源。这将帮助您选择符合组织需求且经济实惠的解决方案，避免超出预算。
- 员工技能：评估团队的专业能力。团队是否熟悉某些工具或存储系统？这些知识可以引导您选择最大化利用团队技能的解决方案，或帮助识别需要培训的领域。
- 现有基础设施：盘点您组织现有的数据基础设施，包括数据库、分析平台和其他工具。您的策略应尽可能与这些资源集成并加以利用。
- 安全性和合规性：确保您的数据摄取和存储策略符合相关法规，并保持数据的安全性和隐私性。这可能涉及实施加密、访问控制和监控措施。
- 可扩展性：考虑组织的未来发展。数据量是否会大幅增长？您的策略应具备可扩展性和适应性，以应对这一增长。
一旦您评估了需求和约束，就为定义数据摄取和存储策略奠定了坚实的基础。在下一节中，我们将深入探讨制定平衡灵活性和规范性的策略的最佳实践，并推动采用迭代方法。通过遵循这些指导原则，您可以制定出符合组织需求、确保数据成功管理、访问和分析的有效策略。
制定策略的最佳实践
现在，您已经评估了需求和约束，是时候深入探讨制定数据摄取和存储策略的最佳实践了。这些实践将帮助您创建一个平衡灵活性和规范性的策略，并采用迭代方法。
迭代方法
采用迭代方法进行策略制定可以随着组织需求的变化不断进行改进和调整。以下是如何应用这一方法的步骤：
- 从小做起：首先从一个简单且聚焦的策略开始，针对最重要的数据源和存储需求。这将帮助您积累经验和洞察力，可以应用到未来的迭代中。
- 从经验中学习：将每一次迭代视为一个学习和完善策略的机会。收集利益相关者的反馈，并找出可以改进的地方。
- 计划渐进式改进：将复杂的任务分解成更小的步骤，使其更加可管理。随着组织的数据摄取和存储需求的增长，逐步完善您的策略。
- 接受变化：准备好随着组织的发展调整策略，无论是由于技术、数据源还是业务目标的变化。
平衡灵活性和规范性
成功的策略在灵活性和规范性之间找到平衡，既能让组织适应变化，又能保持稳定性。为了实现这种平衡，考虑以下几点：
- 设定明确的目标：定义策略的目标，确保所有利益相关者保持一致。这将帮助创造方向感和焦点。
- 创建框架：为您的策略制定一个框架，概述关键组成部分，如数据摄取方法、存储解决方案和监控工具。这将提供一个稳定的基础，同时允许根据需要进行调整。
- 适应数据源的变化：保持对数据源变化的敏感，例如新的格式或访问方法。根据变化更新策略，以维持兼容性和效率。
- 优先考虑灵活性以应对变化的需求：记住，组织的数据需求会随着时间而变化。设计策略时要考虑灵活性，以适应这些变化。
- 保持规范性以确保一致性：虽然灵活性很重要，但策略中的某些方面应该保持一致，以确保稳定性。例如，您应该在所有存储解决方案中保持一致的命名约定和数据结构。
通过遵循这些最佳实践，您将能够制定一个稳健的数据摄取和存储策略，在灵活性和规范性之间找到完美的平衡。这种方法将使您的组织能够适应不断变化的需求，同时保持数据管理的稳定基础。
在下一节中，我们将讨论如何通过监控和指标来评估和调整您的策略，确保持续改进。通过这些工具的支持，您将能够优化数据摄取和存储策略，使其成为组织成功的宝贵资产。让我们继续前进，探索这些至关重要的技术！
评估和调整策略
一旦您制定了数据摄取和存储策略，评估其有效性并根据需要进行调整就变得至关重要。让我们来看一下监控和指标如何促进持续改进。
监控和指标
跟踪关键绩效指标（KPI）和其他指标对于评估策略的成功至关重要。通过监控这些指标，您可以识别潜在问题和需要改进的领域。以下是一些值得考虑的指标：
- 数据摄取速度：衡量系统从各种来源摄取数据的速度。更快的摄取速度有助于确保及时访问数据以进行分析和决策。
- 数据质量：评估摄取数据的准确性和完整性。高质量的数据对于准确的分析和洞察至关重要。
- 存储利用率：监控存储使用情况，以确保您的解决方案得到了高效使用。这有助于您识别优化机会和成本降低空间。
- 系统可靠性：跟踪数据摄取和存储系统的可靠性。可靠的系统可以最小化停机时间，并确保一致的数据访问。
持续改进
在监控指标并收集利益相关者反馈的过程中，使用这些信息对策略进行持续改进。以下是实现持续改进的一些方法：
- 定期审查指标：定期审查KPI和其他指标，以评估策略的执行情况。这有助于识别趋势和改进领域。
- 鼓励反馈：与利益相关者（包括团队成员和用户）创建开放的反馈循环。他们的洞察可以帮助您优化策略。
- 测试和优化：尝试不同的数据摄取和存储方法。使用A/B测试或其他方法识别最有效的解决方案。
- 保持信息更新：跟踪行业趋势和新兴技术。融入新工具和技术可以帮助您保持领先的策略。
定期评估和调整您的数据摄取和存储策略对于在今天快节奏的数据环境中保持领先至关重要。通过监控指标并采取持续改进，您将确保您的策略保持有效和适应性强，从而使您的组织能够充分利用其宝贵的数据资源。
