FineBI实战项目一（3）：Kettle实现ETL到数据仓库

本文主要是介绍FineBI实战项目一（3）：Kettle实现ETL到数据仓库，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目前，finebi_shop_bi 中是没有任何数据的，是一个空的数据库。而后续我们的所有数据分析都将在该数据库中进行。我们第一件事情就是要将 「finebi_shop」数据库中的所有表抽取到「finebi_shop_bi」数据库中。要抽取并装载数据到「finebi_shop_bi」中，我们首先要在「finebi_shop_bi」中创建对应的表。

1 数据抽取业务分析

我们已经大概熟悉了上面的6张表，这6张表不是所有数据一次性原封不动地同步到数据仓库中，而是有一些处理细节。考虑以下几个业务场景：

1. 每一天都需要进行订单的分析，例如：2020年4月18日一共有多少笔订单、订单的总额是多少。
2. 每一天都需要进行用户的分析，例如：2020年4月18日一共注册有多少个用户。
3. 商品分类、区域的变化率很少，因为分类、区域几乎都是常年不变的。

商品的数据相对变化频率较高，因为可能每天都会有商品信息的更新。

结合上述的业务场景，我们可以确定数据的抽取周期：

表名	说明	装载表	抽取方式	抽取周期
finebi_areas	行政区域表	ods_ifinebi_areas	全量同步抽取	每周
finebi_goods	商品表	ods_finebi_goods	全量同步抽取	每天
finebi_goods_cats	商品分类表	ods_finebi_goods_cats	全量同步抽取	每周
finebi_orders	订单表	ods_finebi_orders	增量同步抽取	每天
finebi_order_goods	订单明细表	ods_finebi_order_goods	增量同步抽取	每天
finebi_users	用户信息表	ods_finebi_users	增量同步抽取	每天

• 全量同步抽取：将所有数据同步抽取到数据仓库
• 增量同步抽取：只抽取抽取新增的数据到数据仓库

2 关于 ods 的意义

ODS（英语：Operational 业务/ Data 数据/ Store 存储)是一种数据架构或数据库设计的概念，出现原因是来自于当需要集成来自多个系统的数据，结果又要给一或多个系统使用时。

数据仓库的ods表是将业务系统数据库表原样抽取进来，结构几乎是一样的，只不过加了一个抽取数据的日期字段。

3 每周数据抽取作业开发

3.1 开发行政区域数据抽取

finebi_areas

行政区域表

全量同步抽取

每周

根据之前的分析，行政区域表为全量同步抽取，所以我们只需要全部抽取到数据仓库中建表即可。但需要注意：我们需要清晰地标识出数据是哪天抽取过来的，所以需要额外添加一个当前日期的字段。

（1）构建Kettle数据流组件图

（2）配置表输入组件

新建数据库连接，点击新建

配置数据库连接信息

获取读取的表信息

SELECT *, current_date() as dt FROM finebi_areas

通过预览数据，可以看到，除了原有 finebi_areas 表的所有字段之外，还增加了一个当前日期字段，后续作为数据的抽取日期。

（3）配置插入/更新组件

配置数据仓库的连接

指定目标表，目标表的名称为：业务系统数据库表加一个 ods_ 前缀。

点击「SQL」按钮执行

执行转换

查看数据表

（4）构建作业，每天执行一次

创建作业

配置转换

这篇关于FineBI实战项目一（3）：Kettle实现ETL到数据仓库的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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