Pandas 构建数据仓库

数据仓库是一个集成数据的中央存储库，用于报告和分析。它存储大量历史和当前数据，并能快速进行查询以进行分析。数据仓库可以用于支持业务决策，提高运营效率和获取竞争优势。在本文中，我们将讨论从零开始构建数据仓库的流程。

了解数据仓库的要求

在开始设计和构建数据仓库之前，了解业务需求和将存储在数据仓库中的数据类型是很重要的。这将帮助您选择合适的技术，并设计一个满足组织需求的模式。

确定数据仓库需求时需要考虑以下几个关键因素：

存储在数据仓库中的数据类型（例如，事务性、分析性、历史性）
数据来源（例如，数据库、平面文件、API）
数据量（例如，TB、PB）
数据更新频率（例如，实时、每天、每周）
对数据执行的分析类型（例如，自由查询、预定义报告、仪表盘）
用户数量及其角色（例如，数据分析师、业务用户）

设计数据仓库模式

在了解数据仓库的需求之后，下一步是设计模式。模式是数据仓库的结构，包括表、列以及它们之间的关系。

有几种设计数据仓库模式的方法，包括：。

星型模式 - 星型模式由中心事实表和围绕其的维度表组成。事实表包含度量或事实，维度表包含度量的属性或上下文。模式被称为星形，因为维度表通过外键关系连接到中心事实表，形成星形结构。

雪花模式 - 雪花模式是星型模式的扩展，其中维度表被规范化为多个表。这会导致更复杂的模式，但可以通过减少存储在维度表中的数据量来提高查询性能。

混合模式 - 混合模式是星型和雪花模式的结合，其中一些维度表被规范化，而其他维度表则没有。当某些维度具有高度细粒度且需要规范化时，而其他维度具有较低细粒度且可以被去规范化时，这将非常有用。

以下是销售数据仓库的星型模式示例：

数据表：销售
- 日期
- 产品ID
- 客户ID
- 销售数量
- 销售金额
维度表：
- 日期 – 日期、月份、年份、季度
- 产品 – 产品ID、产品名称、产品类别
- 客户 – 客户ID、客户姓名、客户地址

在这个示例中，销售事实表包含度量（销售数量和金额）和指向日期、产品和客户维度表的外键。维度表包含为事实表中的度量提供上下文的属性。

将数据提取、转换和加载（ETL）到数据仓库

在设计模式之后，构建数据仓库的下一步是将数据提取、转换和加载（ETL）到数据仓库。ETL是指从多个来源提取数据，将数据转换为适合数据仓库的格式，并将数据加载到数据仓库的过程。

ETL过程通常包括以下步骤 –

提取 - ETL过程的第一步是从各个源提取数据。这可以使用SQL查询、API或专用ETL工具来完成。

转换 - 下一步是将数据转换为适合数据仓库的格式。这可能涉及清理数据（例如，删除空值，纠正错误），丰富数据（例如，添加派生列），以及将数据转换为适当的数据类型和结构。

加载 - 最后一步是将转换后的数据加载到数据仓库。这可以使用批量插入操作或专用的ETL工具来完成。

示例

这是一个使用Python和流行的ETL库Pandas进行ETL过程的示例 –

import pandas as pd

# Extract data from a database
df = pd.read_sql("SELECT * FROM Sales", conn)

# Transform data
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Month'] = df['Date'].dt.month
df['Year'] = df['Date'].dt.year
df['Sales Amount'] = df['Sales Quantity'] * df['Unit Price']

# Load data into data warehouse
df.to_sql("Sales", conn, if_exists="replace")

在这个示例中，我们正在从一个名为 “Sales” 的数据库表中提取数据，通过添加一个月份和年份列并计算销售金额来转换数据，然后将转换后的数据加载回数据仓库中的 “Sales” 表中。

通过索引和分区实现快速查询性能

一旦数据加载到数据仓库中，启用快速查询性能非常重要。这可以通过索引和分区来实现。

索引是创建一个单独的数据结构，允许更快地访问表中的数据的过程。索引可以在一个或多个表的列上创建，并且通常用于提高对这些列上的数据进行过滤的查询的性能。

分区是将一个大表分成若干小块（分区）的过程。每个分区可以单独存储和管理，这可以通过减少需要扫描的数据量来提高查询性能。

这里是在SQL中创建索引和分区表的一个示例−

CREATE INDEX idx_date ON Sales (Date);

CREATE PARTITION FUNCTION pf_sales (DATE)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (
    '2022-01-01',
    '2022-06-01',
    '2022-12-01'
);

CREATE PARTITION SCHEME ps_sales
AS PARTITION pf_sales
ALL TO ([PRIMARY]);

ALTER TABLE Sales
DROP CONSTRAINT DF_Sales_Date;

ALTER TABLE Sales
ADD CONSTRAINT DF_Sales_Date
DEFAULT (getdate())
FOR Date;

ALTER TABLE Sales
ADD CONSTRAINT PK_Sales
PRIMARY KEY CLUSTERED (SalesID)
WITH (
    PARTITION_SCHEME = ps_sales
);

在这个示例中，我们正在为“Sales”表的“Date”列创建一个索引，并使用分区函数和方案对表进行按日期分区。我们还在“SalesID”列上添加了一个主键约束，并指定主键应该是聚集索引并使用分区方案。这将提高对“Date”列进行过滤的查询的性能，使表可以通过日期高效地查询和管理。