Сводная статья: Основы проектирования современного хранилища данных
Эта статья объединяет два материала из блога Apache SeaTunnel, посвященных фундаментальным принципам построения современных аналитических платформ. Мы рассмотрим перевод оригинальных текстов и затем погрузимся в детальный разбор упомянутой методологии.
Источник: Apache SeaTunnel’s Substack
Даты: 5 сентября 2025 г. и 14 сентября 2025 г.
Часть 1: Сводный перевод статей
(I) Принципы архитектуры модели данных: Четыре уровня и семь этапов, «краеугольный камень» моделирования Data Lake и хранилищ данных
Руководство по проектированию и практическому применению Data Lake и хранилищ данных (2025) состоит из четырех последовательных частей. Следуя основной линии «архитектура модели – общие спецификации – спецификации наслоения – спецификации именования», оно позволяет системно построить современное озеро данных (data lake) и хранилище, которое может развиваться, управляться и использоваться совместно.
https://substack.com/home/post/p-172756839
(II) Полное руководство по основным стандартам проектирования хранилищ данных: от уровней и типов до жизненного цикла
Руководство по проектированию и практическому применению Data Lakehouse: стандарты моделирования и именования для Data Lakehouse (2025)» состоит из четырех прогрессивных руководств, структурированных по основной линии: Архитектура модели — Общие стандарты — Стандарты наслоения — Стандарты именования. Вместе они позволяют системно построить развиваемое, управляемое и совместно используемое современное data lakehouse.
https://substack.com/home/post/p-173419940
Часть 2: Разбор методологии — от уровней до жизненного цикла
Статьи описывают структурированный подход к созданию современных аналитических систем. Эта методология основана на нескольких ключевых концепциях, которые мы разберем подробно.
Основная цель — создать «развиваемое, управляемое и совместно используемое» хранилище. Это означает, что система должна быть:
- Развиваемой: Легко адаптируемой к новым источникам данных и бизнес-требованиям без необходимости полной перестройки.
- Управляемой: Иметь четкие правила качества данных, безопасности и контроля доступа.
- Совместно используемой: Данные должны быть понятны и доступны для разных команд и отделов компании.
Основой для этого служит подход, который статьи называют «основной линией»:
- Архитектура модели: Общий план строения хранилища.
- Общие спецификации: Единые правила для всей системы (например, форматы дат, стандарты кодирования).
- Спецификации наслоения: Правила и состав данных для каждого архитектурного уровня.
- Спецификации именования: Единые правила наименования таблиц, полей и других объектов для их легкой идентификации (например, `fct_` для таблиц фактов, `dim_` для измерений, `mart_` для витрин).
Четыре архитектурных уровня
Это — костяк всей системы, по которому данные движутся и преобразуются от “сырых” до готовых к анализу.
1. `ODS` (Operational Data Store — Оперативное хранилище данных)
- Назначение: Первый слой для приема данных из различных систем-источников (базы данных сайта, CRM, ERP, мобильные приложения).
- Состояние данных: «Сырые» или минимально обработанные данные. Их структура максимально приближена к оригиналу. Этот слой служит буфером и архивом.
- Пример: Каждый час система автоматически копирует новые записи о заказах из базы данных интернет-магазина и данные о клиентах из CRM в отдельные таблицы в слое `ODS`. Данные хранятся “как есть”.
2. `DW` (Data Warehouse — Хранилище данных)
Это центральный и самый сложный слой, где происходит основная магия: очистка, интеграция и моделирование данных. Он делится на три подслоя:
- `DWD` (Data Warehouse Detail — Детальный слой)
- Назначение: Создание «единого источника правды». Данные из `ODS` очищаются, унифицируются (например, все статусы “Доставлен”, “delivered”, “Complete” приводятся к единому формату `delivered`) и связываются между собой.
- Состояние данных: Очищенные, детализированные, исторически полные данные. Здесь хранятся все транзакции и события в их самой гранулярной форме.
- Пример: На основе сырых данных о заказах из `ODS` создается таблица `dwd_orders`, где у каждого заказа есть уникальный идентификатор, ссылка на клиента, очищенный статус и стандартизированная дата.
- `DWM` (Data Warehouse Middle — Промежуточный слой / Слой моделей)
- Назначение: Агрегация и трансформация данных для бизнес-аналитики. Здесь детальные данные из `DWD` преобразуются в модели «звезда» или «снежинка», состоящие из фактов (события, транзакции) и измерений (справочники).
- Состояние данных: Структурированные, готовые для анализа данные.
- Пример: На основе `dwd_orders` создается таблица фактов `fct_sales` (содержащая количество, сумму, скидку) и связанные с ней таблицы-измерения: `dim_customers` (клиенты), `dim_products` (товары), `dim_calendar` (календарь).
- `DWS` (Data Warehouse Service/Summary — Слой витрин данных)
- Назначение: Предоставление данных конечным пользователям. Витрина — это набор данных, подготовленный для конкретного отдела или задачи.
- Состояние данных: Предварительно агрегированные, узкоспециализированные данные.
- Пример: Для отдела маркетинга создается витрина `mart_marketing_performance`, где продажи агрегированы по дням, рекламным кампаниям и регионам. Это позволяет маркетологам быстро оценивать эффективность своих действий, не обращаясь к сложным моделям слоя `DWM`.
3. `APP` (Application — Слой приложений)
- Назначение: Слой визуализации и потребления данных. С ним работают конечные бизнес-пользователи.
- Пример: BI-системы (Power BI, Tableau, Looker), которые подключаются к витринам данных в `DWS` и строят на их основе интерактивные дашборды, графики и отчеты.
Семь этапов жизненного цикла данных
Хотя в статьях этапы не расшифровываются, они логически вытекают из описанной архитектуры и представляют собой полный путь данных от источника до пользователя.
- Сбор (Source): Определение и доступ к источникам данных (БД, API, файлы).
- Загрузка (Ingestion): Перемещение данных из источников в слой `ODS`.
- Хранение (Storage): Размещение сырых данных в операционном хранилище (`ODS`).
- Очистка и Интеграция (Cleansing & Integration): Преобразование данных и создание детального слоя (`DWD`).
- Моделирование (Modeling): Построение аналитических моделей (таблиц фактов и измерений) в слое `DWM`.
- Агрегация (Aggregation/Serving): Создание витрин данных для конкретных нужд в слое `DWS`.
- Визуализация и Анализ (Visualization & Analysis): Потребление данных через BI-инструменты в слое `APP`.
Итог: Создание современного хранилища данных
Представленная методология — это не просто техническая инструкция, а фундаментальная философия управления данными. В мире, где данные часто хаотичны и разрозненны, такой структурированный подход позволяет навести порядок.
Разделение на слои решает несколько ключевых проблем:
- Изоляция изменений: Изменение в системе-источнике повлияет только на слой `ODS`, а не на всё хранилище.
- Надежность: Данные проходят последовательную проверку и обогащение, что повышает доверие к ним.
- Производительность: Пользователи работают с быстрыми, предварительно агрегированными витринами данных (`DWS`), а не с огромными детализированными таблицами.
Таким образом, следование принципам четырех уровней и семи этапов позволяет построить не просто базу данных, а надежную, масштабируемую и понятную аналитическую платформу, которая становится настоящим «краеугольным камнем» для принятия решений на основе данных в любой современной компании.