phpclob每日优鲜若何搭建数据仓库

一、为什么要做数据仓库&数据仓库的构造1. 市场

海内生鲜发卖渠道中农贸市场占73%，而超市渠道渗透率仅为22%，比较与发达国家70%以上的水平，仍有较大差距。

随着新零售的风口刮到了社区生鲜领域，社区生鲜近年来仍密集开店，一是行业巨子降维打击，布局“社区生鲜”市场，二是生鲜传奇、钱大妈之类的小品牌井喷式爆发。

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PEST剖析：

国家政策：

国家大力发展在线农产品交易，对农产品超市进行补贴。
并于2017年出台的《商务部中国农业发展银行关于共同推进农产品和屯子市场体系培植的关照》，个中紧张支持方向为：

农产品市场及仓储物流举动步伐培植。
支持新建、改造各种农产品批发市场、综合加工配送中央、产地集配中央，完善预选分级、包装、仓储、物流等举动步伐。
公益性农产品市场体系培植。
支持公益性农产品批发市场培植公共加工配送中央、公共信息做事平台、考验检测中央、消防安全监控中央、废弃物处理举动步伐等公益性流利根本举动步伐。
支持培植公益性菜市场、平价菜店等公益性农产品零售网点。
农产品冷链物流体系培植。
支持培植、改造标准化冷库和冷链物流集散中央，提高农产品产地预冷、低温加工、冷链仓储配送能力。
推动封闭式交卸货通道、月台、货架等举动步伐标准化改造，加快绿色环保冷藏冷冻举动步伐设备与技能运用。

因此为在线生鲜的发展打开了政策渠道。

经济发展：

我国今年来经济快速发展，经济发展带动了公民的消费希望，在线生鲜电商打开了网上生鲜买卖的渠道。

社会现状：

目前人们的消费水品提高，人们越来越关注农产品的安全问题，因此人们很多希望能够直接从农产品生产地直接拿货，既担保了食品安全，又对价格满意；并且随着人们网上购物的习气养成和物流运输水平的发展，人们网上采购生鲜类产品的意愿也在加强。

技能现状：

随着AI大数据以及物联网等新技能的出身，保质期短的生鲜产品能够在特定的韶光及时送到用户手中，并对用户反馈的数据进行追踪，既提高了用户的满意度，同时也能够担保食品的安全和新鲜。

综上所述，生鲜网上发展正处于快速成长期，市场份额将越来越大。

二、逐日优鲜产品概况

逐日优鲜成立于2014年，2018年已完成水果、蔬菜、乳品、零食、酒饮、肉蛋、水产、熟食、轻食、速食、粮油、日百等全品类精选生鲜布局，因此SKU非常丰富，作为配送类产品，逐日产生巨大的数据量。

逐日优鲜能够做了更多精准的触达。
媒体环境变得越来越精准了，这哀求我们作为一个零售商或者广告主，也会在算法上越来越精准。
因此我们预测逐日优鲜具有自己的OLTP。

伴随着新零售到来的步伐以及社区团购迎来的新风口，电商巨子们亦纷纭布局生鲜电商。
阿里有盒马鲜生，京东有7Fresh，苏宁有苏鲜生，步步高有鲜食演义，同一赛道竞赛的还有美团的小象生鲜、易果生鲜、每天果园、大润发优鲜等，生鲜电商的抢滩战未来将更加激烈。

因此，根据以上产品剖析，逐日优鲜须要搭建自己的数据仓库，用于公司决策，风雅化运营。

三、数据仓库的构造

1. 事实与维度

逐日优鲜维度剖析：

数据集市矩阵表：

2. 数据仓库数据源

数据源分为三种：

构造化数据：一样平常是业务数据库或日志数据库中直接产生的数据，存于关系数据库中，常用的数据库有，MYSQL,ORCAL,SQL SERVER,POSTGRESQL等数据库中，紧张以表的形式呈现。
半构造化数据：一样平常我们会将半构造化的数据经由XML转化存于CLOB中，即存在XML的节点中，因此可以对数据进行有效扩展，半构造化数据一样平常后期会存入构造化数据库中进行调用。
非构造化数据：一样平常是图片，笔墨，措辞类型常日会利用到NLP,图像处理，语音识别等技能手段进行处理之后存在nosql数据库中，常用的有mongo DB 和HBASE或者基于内存运算的列式存储Redis数据库，将数据存在数据库的节点中，优点在于能够有效扩展。

3. 数据仓库的物理生产环境和ETL

在做事器集群规模选择上如下剖析（举例）：

日活100w，每人均匀产生100条日志，那么每天总日志可以是100w100=1亿条；每条日志一样平常情形5~2k，按照1k进行打算，约须要100万存储空间；如果做事器半年内不尽兴扩容，那么须要的空间便是100万180天约为18T；保存3套数据副本，为54T；一样平常情形下还要预留20%~30%的空间，那么须要77T；按照一个磁盘10T的容量，那么我们就可以得出须要10个硬盘的做事器。

数据仓库的物理生产环境一样平常是在LINUX平台下运行，由于大数据生态体系下的编译好的很多并包都是在LINUX系统中进行编译，因此从技能开拓层次在LINUX下开拓。

一样平常做事器可以支配Apache开源的做事，当然在选择框架的过程中须要考虑企业数据的规模，一样平常情形下大企业利用Apache框架，而对付中小企业可以选择CDH框架。
可以利用利用Mysql或其他类型的数据库（根据需求）。
利用PHP或者Python、JavaScript进行写入。

ETL可选择Informatica、Beeload、Kettle（开源，有数据安全风险）。

在进行做事器集群管理时，可选择软件Claudira Manager（只支持CDH框架下软件安装）简化框架安装和集群管理。

4. 半构造化数据的预处理

常日会利用XML或JOSN进行半构造化数据的处理存储。

5. 物理化实现数据库物理表

这一步便是设计数据库的表构造，依据上一部中的剖析维度和事实情形进行数据库表的设计。
常用的维度建模模型有星型模型（构造清晰）和星座模型。
根据维度模型建立数据仓库表。

6. ETL

数据仓库设计完成，再对数据库中的数据进行抽取转换加载步骤。
进行数据处理。
将数据在各个框架中通报。

7. 加载事实表和维度表

对已经制作完成的表构造加载，得出我们希望看到的数据的事实表。