嗷呜！
作为不是在戏精，就是在戏精的路上的二哈
本汪最近又搞到了新玩意儿
做数仓，主要用于支撑大数据分析和架构层决策
前言
通过这篇文章，我们能学到什么：
1、了解数仓的前景。
2、了解到数仓前期ETL 所面临的问题。
3、了解到当下市面上常见的金融管理软件，用友、金蝶等进行移库时，数据类型的转换情况。及其软件本身存在的问题所带出的挑战。
4、经济实用的工具软件推荐。
这篇博客为本汪“数仓系列”博客的开篇，后期本汪会随着项目的推进，为大家带来更多实际研发过程中碰到的问题及解决方案。
一、前景
城市数字化转型，首当其冲的，便是要实现数据富足
2020.12.26 日，在江苏南京举办的，第二届全国中台战略大会暨第四届互联网构架峰会,本汪当时也是有幸参会，收获了不少前沿信息，嗷呜嗷呜！
另外有需要当时会议内部资料的，可以留言哦！
珍贵的历史照片，如下：
会议中，提到的数仓的使用场景：
1、边境缉毒：利用监控设备对毒贩常开车辆进行数据采集，之后根据地区、团伙大小进行数据模型的建立。结合算法，对符合条件的车辆进行预警标识，从而提醒边防武警进行重点检查，大大提高了云南等边境地区的贩毒打击效率。
2、智慧城市：按网格划分，对城市的各个区域，各项数据进行多维度展示和监控，从而提前预警，实时反馈，为城市的宏观调控提供数据支撑。
3、促进企业的数字化转型：大多数企业可能已经拥有了大量的业务数据，但是有数据并不代表已经实现了数据富足。数据富足，是指按照业务逻辑，将有效数据按不同维度进行整合，从而有效为企业的数字化转型提供数据依据。
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二、开篇有益：
1、OLTP 和 OLAP 的区别
这两种其实我们平时工作中，都是有处理过的。业务通常由 OLTP 支撑，而现下最火的大屏展示，则大多由 OLAP 支撑。
OLTP：On-Line Transaction Processing，联机事务处理，主要是业务数据，需要考虑高并发和事务
OLAP：On-Line Analytical Processing，联机分析处理，重点主要是面向分析，通常都是大量的多维度查询，很少涉及增删改。
OLAP 通常是以多维数据模型为实现基础，为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析，而建立起的基于事实和维度的，数据库模型事务处理机制。而数仓通常以 OLAP 为主。
本汪手上这个活儿，就是根据业务情况，构建合适的数据模型，自然也包括实现底层数据的 ETL 和迭代整合。
2、常见的传统数据库
关系型以 Mysql 、 Oracle 、Sql Server、ACCESS、Sybase为主，非关系型以 MongoDB 为主。
有什么说什么，到目前为止，这几个是本汪用的最多的，其他的没怎么用过。
二、 理想是美好的，现实是残酷的，仅前期 ETL 就已经难点重重
1、前期基础数据 ETL
1.1 、目标：
数据拉取与整合，以 Mysql 、 Oracle 、Sql Server、ACCESS、Sybase等 为数据源，目标数据库为 Mysql, 实现 5k 张表以上的金融数据，倒库入 Mysql。
1.2 、主要难点:
（1）财务软件种类多：需要对95家企业的财务系统数据进行分析，对接的财务软件不统一、数据结构不明确且涉及表量大，需要结合实际项目需求不断整理。
（2）数据量大：各家财务系统数据存储量大，为达到数据快速存取，数据表需分区分表，合理设计表结构及表关系。
（3）数据表结构不同：各企业财务系统数据库表结构、表关系不同，需要大量时间整理不同系统之间关系。
（4）更新频繁：进行常量表的全量抽取，为保证数据及时更新，需频繁抽取更新数据，涉及数据表种类繁多，任务量大。
（5）数据类型转换：需整理不同数据库之间的数据类型，将不同数据类型转换为同一数据类型，存储到中间数据库，为其他平台存取数据提供基础。
（6）历史数据更新：数据表内没有明显的数据更新标识，需要长期与各企业财务人员保持联系，当企业修改历史数据时，及时进行系统数据更新维护。
1.3、经济实用的工具软件：
（1）ETL 使用开源的 kettle8.3 加以二次开发 (具体执行策略和实际操作，会在后续博客中推出。)，kettle 的中文官网。
（2）数据库管理工具： Navicat
（3）数据库表结构倒库工具：SQLyog 8.32破解版（百度云盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1N4rvYCP_xLCMwIUqzHsHAw
提取码：8668
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦）
SQLyog 8.32 的使用教程
1.4、常见的财务软件及数据库类型如下
1.5、以金蝶为例，SQL SERVER中数据类型与 Mysql 中数据类型的对应关系：
1.6、当下预计会采取的抽取策略：
以最难处理的表为例：
由于数据量过大，类似 balance 这样的收支平衡记录表，基本数据量都在百万以上，并且只有年区间 year 和会计区间 period 作为标识，并没有任何自增字段，抽取难度极大。实际案例数据高度机密，无法为大家展示。
实际执行步骤：
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按照业务需求，进行展示维度的划分
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根据业务需求建立数据模型
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重新构建全新的数据库表结构
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按照年份和会计区间进行分库分表
（按年份进行垂直分表，因为历史数据的更新概率远低于近3年的数据，所以将2009 - 2018年的数据单独存放，2019 - 2021年的数据单独存放，另外可根据需求，按照会计区间进行二次拆分。 ） -
根据需求，合理选取抽取策略。
1、近3年数据，每日一次增量抽取（只处理新增数据，不处理更新数据），每星期统一处理一次全部数据（包括新增和更新）。
2、对于陈年数据，每次增量都压力山大。我们知道从机械磁盘顺序读取1M数据理论上用时2毫秒，分时段更新后，每次更新至少也得64G的数据，理论用时(64 * 1024)* 2 /1000 = 131.072s ，但是实际去操作的时候，就直接呵呵呵了，kettle的配置，kettle 进行ETL 转换的效率，服务器 配置等影响巨大，可能会使得一次更新的时间在10分钟开外，这是不被允许的。所以只能联系软件方进行报备，按月定点更新。
由于项目进度的限制，目前仅仅碰到了上面的这些问题，大家有好的执行策略，或对数仓有独到的见解，也欢迎在评论区留言讨论哦！