一、业务背景

1.1 数据建模现状

互联网企业往往存在多个产品线，每天源源不断产出大量数据，这些数据服务于数据分析师、业务上的产品经理、运营、数据开发人员等各角色。为了满足这些角色的各种需求，业界传统数仓常采用的是经典分层模型的数仓架构，从ODS>DWD>DWS>ADS逐层建模，重点支持BI分析，如下图：

1.2 当前业务特性与趋势

互联网产品快速迭代，业务发展越来越快，跨业务分析越来越多，数据驱动业务越来越重要。

数据服务的主要群体正在从数据研发转向产品人员，使用门槛需要进一步降低。

二、面临的问题

2.1 数据驱动业务下面临的问题

面临着如下问题，如下图：

2.2 思考

那么在生产实践中如何解决上述面临的问题及痛点呢，在对业务线进行调研和对具体用户访谈后，根据调研和访谈结论，得出以下想法：

1）节约数仓整体存储，数仓不分层，用更少的表满足业务需求，比如一个主题一张宽表；

2）明确数据表使用方式，确保口径清晰统一，避免业务方线下拉会沟通，降低沟通成本，提高沟通效率；

3）加速数据查询，快速满足业务需求，助力数据驱动业务。

三、技术方案

根据上述的想法，经过可行性分析后，提出一层大宽表模型替代经典数仓维度模型的技术方案，来解决数仓存储大量冗余、表多且口径不清晰和查询性能低的问题。

3.1 大宽表模型替代经典数仓维度模型

3.1.1 大宽表模型架构

用一层大宽表在数仓层内替换使用维度模型建的表，在数仓层间替换传统的ODS>DWD>DWS>ADS逐层建模的分层架构，最终报表和adhoc场景可直接使用大宽表，如下图：

3.1.2 大宽表建设方案

根据产品功能和业务场景的不同，把日志分为不同主题，在各个主题内按各个业务使用的细节程度和业务含义进行宽表建设，建设时统一ods层与dwd层的表粒度，覆盖下游业务所有字段需求，包含明细表所有字段，也覆盖各层的维度字段及指标列，用来满足上层的业务指标分析等各种需求，主要支持报表分析和adhoc场景查询，具体如下图：

3.1.3 大宽表建设原理
1）采用Parquet列式存储，可支持宽表数百列，超多字段，再经过按列的高效压缩和编码技术，降低了数仓整体存储空间，提高了IO效率，起到了降低上层应用延迟的效果
2）将各层之间的事实表复杂嵌套字段打平后与各个维度表、指标等进行join生成宽表，宽表的列最终分为公共属性、业务维度属性和指标属性

3.1.4 宽表优点及性能
1）一层大宽表替换维度模型，通过极少的冗余，做到了表更少，口径更清晰，同时业务使用上更方便，沟通更流畅，效率更高

在同一主题内，建设宽表时将维度表join到事实表中后，事实表列变多，原以为会增加一些存储，结果经过列式存储中按列的高效压缩和编码技术，降低了存储空间，在生产实践场景中，发现存储增加极少。
替换后在数仓层内只有一张宽表，且表结构清晰明了，使得沟通效率大大提升，如下图：

2）经典数仓层与层存在大量冗余，一层大宽表替换多层数仓，数仓总存储下降 30% 左右，节约了大量存储

经典数仓架构中，同一主题在数仓间存在大量冗余存储，比如业务上经常从ODS层抽取字段生成DWD层数据，抽取的字段在这两层间就会出现大量冗余，同理，主题内其他层与层之间也存在大量冗余。在同一主题内按业务使用的细节程度和具体业务含义，将表粒度精简后统一成一个粒度，按该粒度并包含下游业务所需字段，生成宽表，可避免数仓层间的大量冗余。也就是整个数仓无需分层，只有一层大宽表，一个主题有一到两个宽表。在生产实践中建设大宽表后，数仓总存储下降30%左右，大大节约了存储成本，如下图：

3）性能对比

到这里可能会有疑问，宽表数据量既然变多了，在查询上会不会有性能损失呢？

可分为三类场景：

场景1：经典数仓表和一层宽表存储相近的情况下，宽表使用了列式存储和统计滤波，简单查询，尤其是简单聚合查询会更快

场景2：依然是经典数仓表和一层宽表存储相近的情况下，经典数仓中需要使用explode等函数进行的复杂计算场景，在宽表中绝大部分需求通过count、sum即可完成，因为宽表会将业务指标下沉，复杂字段拆分打平，虽然行数变多了，但避免了explode，get_json_object等耗时操作，查询性能极高

场景3：经典数仓表和一层宽表存储相差较大的情况下，宽表性能有一定的损失，但在业务接受范围内，影响不大，如下图：

3.1.5 宽表带来的挑战

宽表建模在提升数据易用性及查询性能的同时，也带来了一些挑战：

1）开发成本：宽表为了尽可能多的满足业务需求，封装了大量的ETL处理逻辑及关联计算，这会使宽表代码更加复杂，开发迭代维护成本更高。

2）回溯成本：在业务迭代过程中，往往伴随着指标口径的升级、日志打点的变动，需要宽表回溯历史数据。而宽表本身数据量较大，计算逻辑复杂，回溯时会额外消耗较多的计算资源，存在较高的回溯成本。

3）产出时效：由于宽表本身上游数据源多、数据量大，当多个上游数据就绪时间不尽相同时，宽表的产出时效会出现木桶效应。

针对以上，结合实际应用我们探索了一些解决思路：

开发成本增加，主要原因是宽表进行了更多的ETL操作和封装了更多的指标口径计算，这本质上其实是研发成本和使用成本之间的权衡，将一部分下游用户使用时再计算的成本提前封装到宽表中。而如果宽表的下游用户越多，这种研发成本的提升对整体业务成本实际上是下降的，也就是我们说的降低使用门槛、提升自助化率。因此在当前数据分析平民化的背景下，实际总成本是下降的。
回溯成本的增加，体现在原来只需回溯一个dws或ads层的小表，现在可能要回溯整张宽表。这里在实际生产中，我们在技术上可以探索一些优化方案，包括：

（1）将宽表设置不同的业务分区，回溯时只更新对应的分区数据；

（2）基于宽表作为输入，回溯所需字段，避免重新执行生成宽表的复杂计算逻辑；

（3）利用在线服务夜间空余的潮汐资源，进一步降低回溯资源开销。
上游多个数据源产出时效不同步的问题，这里可以考虑2种方式：

（1）通过上游数据流批一体化改造，提升上游数据时效性

（2）当上游数据无法提速时，可以考虑分批产出不同分区的数据，这种方式需要meta系统和调度系统同步支持，会提升系统复杂度。