6.1 电商常识
SKU：一台银色、128G内存的、支持联通网络的iPhoneX
SPU：iPhoneX
Tm_id：品牌Id苹果，包括IPHONE，耳机，mac等
6.2 电商业务流程
6.3 业务表关键字段
6.3.1 订单表（order_info）
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| id | 订单编号 |
| total_amount | 订单金额 |
| order_status | 订单状态 |
| user_id | 用户id |
| payment_way | 支付方式 |
| out_trade_no | 支付流水号 |
| create_time | 创建时间 |
| operate_time | 操作时间 |
6.3.2 订单详情表（order_detail）
6.3.3 商品表
6.3.4 用户表
6.3.5 商品一级分类表
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| id | id |
| name | 名称 |
6.3.6 商品二级分类表
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| id | id |
| name | 名称 |
| category1_id | 一级品类id |
6.3.7 商品三级分类表
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| id | id |
| name | 名称 |
| Category2_id | 二级品类id |
6.3.8 支付流水表
订单表跟订单详情表有什么区别？
-
订单表的订单状态会变化，订单详情表不会，因为没有订单状态。
-
订单表记录user_id，订单id订单编号，订单的总金额order_status，支付方式，订单状态等。
-
订单详情表记录user_id，商品sku_id ,具体的商品信息（商品名称sku_name，价格order_price，数量sku_num）
6.4 MySql中表的分类
实体表，维度表，事务型事实表，周期性事实表
其实最终可以把事务型事实表，周期性事实表统称实体表，实体表，维度表统称维度表
订单表（order_info）（周期型事实表）
订单详情表（order_detail）(事务型事实表)
商品表(实体表)
用户表(实体表)
商品一级分类表(维度表)
商品二级分类表(维度表)
商品三级分类表(维度表)
支付流水表(事务型实体表)
6.5 同步策略
实体表，维度表统称维度表，每日全量或者每月（更长时间）全量
事务型事实表：每日增量
周期性事实表：拉链表
6.6 关系型数据库范式理论
??1NF：属性不可再分割（例如不能存在5台电脑的属性，坏处：表都没法用）
??2NF：不能存在部分函数依赖（例如主键（学号+课名）-->成绩，姓名，但学号 -->姓名，所以姓名部分依赖于主键（学号+课名），所以要去除，坏处：数据冗余）
??3NF：不能存在传递函数依赖（学号 --> 宿舍种类 --> 价钱，坏处：数据冗余和增删异常）
?? Mysql关系模型：关系模型主要应用与OLTP系统中，为了保证数据的一致性以及避免冗余，所以大部分业务系统的表都是遵循第三范式的。
??Hive 维度模型：维度模型主要应用于OLAP系统中，因为关系模型虽然冗余少，
但是在大规模数据，跨表分析统计查询过程中，会造成多表关联，这会大大降低执行效率。
所以HIVE把相关各种表整理成两种：事实表和维度表两种。所有维度表围绕着事实表进行解释。
6.7 数据模型
雪花模型、星型模型和星座模型
（在维度建模的基础上又分为三种模型：星型模型、雪花模型、星座模型。）
星型模型（一级维度表），雪花（多级维度），星座模型（星型模型+多个事实表）
6.8 业务数据数仓搭建
sqoop
??导数据的原理是mapreduce,
??import 把数据从关系型数据库 导到 数据仓库，自定义InputFormat，
??export 把数据从数据仓库 导到 关系型数据库，自定义OutputFormat，
??用sqoop从mysql中将八张表的数据导入数仓的ods原始数据层
??全量无条件，增量按照创建时间，增量+变化按照创建时间或操作时间。
origin_data
??sku_info商品表（每日导全量）
??user_info用户表（每日导全量）
??base_category1商品一级分类表（每日导全量）
??base_category2商品二级分类表（每日导全量）
??base_category3商品三级分类表（每日导全量）
??order_detail订单详情表（每日导增量）
??payment_info支付流水表（每日导增量）
??order_info订单表（每日导增量+变化）
6.8.1 ods层
??（八张表，表名，字段跟mysql完全相同）
??从origin_data把数据导入到ods层，表名在原表名前加ods_
6.8.2 dwd层
??对ODS层数据进行判空过滤。对商品分类表进行维度退化(降维)。其他数据跟ods层一模一样
订单表 dwd_order_info
订单详情表 dwd_order_detail
用户表 dwd_user_info
支付流水表 dwd_payment_info
商品表 dwd_sku_info
其他表字段不变，唯独商品表，通过关联3张分类表，增加了
category2_id` string COMMENT ‘2id‘,
`category1_id` string COMMENT ‘3id‘,
`category3_name` string COMMENT ‘3‘,
`category2_name` string COMMENT ‘2‘,
`category1_name` string COMMENT ‘1‘,
小结：
1）维度退化要付出什么代价？或者说会造成什么样的需求处理不了？
-
如果被退化的维度，还有其他业务表使用，退化后处理起来就麻烦些。
-
还有如果要删除数据，对应的维度可能也会被永久删除。
2）想想在实际业务中还有那些维度表可以退化
- 城市的三级分类（省、市、县）等
6.8.3 dws层
从订单表 dwd_order_info 中获取 下单次数 和 下单总金额
从支付流水表 dwd_payment_info 中获取 支付次数 和 支付总金额
从事件日志评论表 dwd_comment_log 中获取评论次数
最终按照user_id聚合，获得明细，跟之前的mid_id聚合不同
6.9、需求
6.9.1 需求一：GMV成交总额
从用户行为宽表中dws_user_action，根据统计日期分组，聚合，直接sum就可以了。
6.9.2、 需求二：转化率
6.9.2.1 新增用户占日活跃用户比率表
??从日活跃数表 ads_uv_count 和 日新增设备数表 ads_new_mid_count 中取即可。
6.9.2.2 用户行为转化率表
从用户行为宽表dws_user_action中取，下单人数（只要下单次数>0）,支付人数（只要支付次数>0）
从日活跃数表 ads_uv_count 中取活跃人数，然后对应的相除就可以了。
6.9.3、 需求三：品牌复购率
需求：以月为单位统计，购买2次以上商品的用户
6.9.3.1 用户购买商品明细表（宽表）
6.9.3.2 品牌复购率表
从用户购买商品明细宽表dws_sale_detail_daycount中，根据品牌id--sku_tm_id聚合，计算每个品牌购买的总次数，购买人数a=购买次数>=1,两次及以上购买人数b=购买次数>=2，三次及以上购买人数c=购买次数>=3,
单次复购率=b/a，多次复购率=c/a
6.10、 项目中有多少张宽表
?? 宽表要3-5张，用户行为宽表，用户购买商品明细行为宽表，商品宽表，购物车宽表，物流宽表、登录注册、售后等。
1）为什么要建宽表
?? 需求目标，把每个用户单日的行为聚合起来组成一张多列宽表，以便之后关联用户维度信息后进行，不同角度的统计分析。
6.11、 拉链表
订单表拉链表 dwd_order_info_his
`id` string COMMENT ‘订单编号‘,
`total_amount` decimal(10,2) COMMENT ‘订单金额‘,
`order_status` string COMMENT ‘订单状态‘,
`user_id` string COMMENT ‘用户id‘ ,
`payment_way` string COMMENT ‘支付方式‘,
`out_trade_no` string COMMENT ‘支付流水号‘,
`create_time` string COMMENT ‘创建时间‘,
`operate_time` string COMMENT ‘操作时间‘ ,
`start_date` string COMMENT ‘有效开始日期‘,
`end_date` string COMMENT ‘有效结束日期‘
1）创建订单表拉链表，字段跟拉链表一样，只增加了有效开始日期和有效结束日期
??初始日期，从订单变化表ods_order_info导入数据，且让有效开始时间=当前日期，有效结束日期=9999-99-99
??（从mysql导入数仓的时候就只导了新增的和变化的数据ods_order_info，dwd_order_info跟ods_order_info基本一样，只多了一个id的判空处理）
2）建一张拉链临时表dwd_order_info_his_tmp，字段跟拉链表完全一致
3）新的拉链表中应该有这几部分数据，
-
（1）增加订单变化表
dwd_order_info的全部数据 -
（2）更新旧的拉链表左关联订单变化表
dwd_order_info，关联字段：订单id, where 过滤出end_date只等于9999-99-99的数据，如果旧的拉链表中的end_date不等于9999-99-99，说明已经是终态了，不需要再更新-
如果
dwd_order_info.id is null, 没关联上，说明数据状态没变，让end_date还等于旧的end_date -
如果
dwd_order_info.id is not null, 关联上了，说明数据状态变了，让end_date等于当前日期-1
- 把查询结果插入到拉链临时表中 -
4）把拉链临时表覆盖到旧的拉链表中