概述
毛主席曾经说：实践若不以革命理论为指南，就会变成盲目的实践。
Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，分别由 Ralph Kimbal大神 和 Bill Inmon大神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使用两种开发模式。本文将详细介绍 Kimball 和 Inmon 理论在实际数据仓库建设中的应用与对比,通过数据仓库理论武装数据仓库实践。
什么是Kimball
概念
Kimball 模式从流程上看是是自底向上的，即从数据集市到数据仓库再到数据源(先有数据集市再有数据仓库)的一种敏捷开发方法。对于Kimball模式，数据源往往是给定的若干个数据库表，数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂，需要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构，再放入数据集市中方便下一步的BI与决策支持。
流程
通常，Kimball都是以最终任务为导向。首先，在得到数据后需要先做数据的探索，尝试将数据按照目标先拆分出不同的表需求。其次，在明确数据依赖后将各个任务再通过ETL由Stage层转化到DM层。这里DM层数据则由若干个事实表和维度表组成。接着，在完成DM层的事实表维度表拆分后，数据集市一方面可以直接向BI环节输出数据了，另一方面可以先DW层输出数据，方便后续的多维分析。
Kimball往往意味着快速交付、敏捷迭代，不会对数据仓库架构做过多复杂的设计，在变换莫测的互联网行业，这种架构方式逐渐成为一种主流范式。
什么是Inmon
概念
Inmon 模式从流程上看是自顶向下的，即从数据源到数据仓库再到数据集市的（先有数据仓库再有数据市场）一种瀑布流开发方法。对于Inmon模式，数据源往往是异构的，比如从自行定义的爬虫数据就是较为典型的一种，数据源是根据最终目标自行定制的。这里主要的数据处理工作集中在对异构数据的清洗，包括数据类型检验，数据值范围检验以及其他一些复杂规则。在这种场景下，数据无法从stage层直接输出到dm层，必须先通过ETL将数据的格式清洗后放入dw层，再从dw层选择需要的数据组合输出到dm层。在Inmon模式中，并不强调事实表和维度表的概念，因为数据源变化的可能性较大，需要更加强调数据的清洗工作，从中抽取实体-关系。
流程
通常，Inmon都是以数据源头为导向。首先，需要探索性地去获取尽量符合预期的数据，尝试将数据按照预期划分为不同的表需求。其次，明确数据的清洗规则后将各个任务通过ETL由Stage层转化到DW层，这里DW层通常涉及到较多的UDF开发，将数据抽象为实体-关系模型。接着，在完成DW的数据治理之后，可以将数据输出到数据集市中做基本的数据组合。最后，将数据集市中的数据输出到BI系统中去辅助具体业务。
特征对比
特性
| 特性 | Kimball | Inmon |
|---|---|---|
| 数据摄取 | yes | yes |
| stage | yes | yes |
| ETL | yes | yes |
| 数据集市 | yes | yes |
| 商业需求 | yes | yes |
| 数据时间属性 | yes | yes |
| 数据仓库优先 | no | yes |
| 事实维度拆分 | yes | no |
| 关系表维护 | no | yes |
| 处理导向 | yes | no |
| 数据模型泛化 | no | yes |
| 精心设计 | no | yes |
| 缓慢变化维 | yes | no |
| 连续变化维 | no | yes |
优劣比较
| 特性 | Kimball | Inmon |
|---|---|---|
| 时间 | 快速交付 | 路漫漫其修远兮 |
| 开发难度 | 小 | 大 |
| 维护难度 | 大 | 小 |
| 技能要求 | 入门级 | 专家级 |
| 数据要求 | 特定业务 | 企业级 |
具体例子
相信一通理论之后可能还是能困惑，现在举一个具体的例子。
数据
股票交易为例：
（OLTP）原始数据包含了如下几张事务表：(真实场景字段设计更为复杂，此处已经简化)
交易记录表：记录用户下单情况
| 交易记录ID | 用户ID | 交易ID | 交易单号 | 标的CODE | 出价 | 现价 | 方向 | 手数 | 创建时间 | 修改时间 | 状态 | 备注 | 类型 |
| 1 | 1 | 1 | MR123456 | A123456 | 9.0 | 9.5 | 买 | 100 | 2016-10-10 10:58:00 | 2016-10-10 10:58:00 | 未成交 | NULL | 创业板 |
| 2 | 1 | 1 | MR123456 | A123456 | 9.0 | 8.9 | 买 | 200 | 2016-10-10 11:00:00 | 2016-10-10 11:00:10 | 已成交 | NULL | 创业板 |
| 3 | 1 | 2 | MR123457 | A123456 | 10.1 | 10.2 | 卖 | 200 | 2016-10-10 14:00:00 | 2016-10-10 14:00:30 | 已成交 | NULL | 创业板 |
成交日志表：记录用户下单且成交的情况
| 成交日志ID | 用户ID | 外部单号 | 交易记录ID | 标的CODE | 方向 | 手数 | 成交价格 | 创建时间 | 修改时间 | 状态 | 备注 | 类型 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | MR123456 | 2 | A123456 | 买 | 200 | 8.9 | 2016-10-10 11:00:10 | 2016-10-10 11:00:10 | 正常 | NULL | 创业板 |
| 2 | 1 | MR123456 | 3 | A123456 | 卖 | 200 | 10.1 | 2016-10-10 14:00:30 | 2016-10-10 14:00:30 | 正常 | NULL | 创业板 |
用户信息表
| 用户ID | 别名 | 姓名 | 联系方式 | 性别 | 身份号码 | 资产账户ID | 是否开通创业板 | 风险评级 | 资产余额 | 创建时间 | 修改时间 | 用户类型 | 资产类型 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinanceR | 张三 | 1234567890 | 女 | 12345567890X | SA123213 | 是 | 高 | 12321312.00 | 2015-10-10 14:00:00 | 2016-10-10 14:00:00 | A | 现金账户 |
对比
如果是 Inmon 模式，我们需要将数据库拆分成 用户实体表、成交日志实体表、用户与成交日志关系表等多个子模块。
如果是 Kimball 模式，我们则需要将数据库拆分成 用户维度表、用户资产事实表、成交事实表。在Kimball模式中，我们不需要单独维护关系表，因为关系已经冗余在维度表和事实表中。
Inmon 模式：
用户实体表
| 用户ID | 别名 | 姓名 | 联系方式 | 性别 | 身份号码 | 是否开通创业板 | 风险评级 | 资产余额 | 创建时间 | 修改时间 | 用户类型 | 资产类型 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinanceR | 张三 | 1234567890 | 女 | 12345567890X | 是 | 高 | 12321312.00 | 2015-10-10 14:00:00 | 2016-10-10 14:00:00 | A | 现金账户 |
成交关系表
| 成交ID | 用户ID |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
用户资产关系表
| 资产ID | 用户ID |
|---|---|
| SA123213 | 1 |
Kimball 模式
用户维度表
| 用户ID | 别名 | 姓名 | 联系方式 | 性别 | 身份号码 | 是否创业板 | 风险评级ID | 创建时间 | 修改时间 | 用户类型ID | 资产ID |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinanceR | 张三 | 1234567890 | 女 | SA123213 | 1 | 1 | 2015-10-10 14:00:00 | 2016-10-10 14:00:00 | 1 | SA123213 |
可以看到这里的用户维度表不包含业务交易信息，变化相对缓慢（静态）
而风险评级、用户类型也需要由风险评级维度表、用户类型维度表来维护
用户资产事实表
| 资产ID | 用户ID | 账户余额 | 资产类型 | 创建时间 | 修改时间 |
|---|---|---|---|---|---|
| SA123213 | 1 | 12321312.00 | 现金账户 | 2016-10-10 14:00:00 | 2016-10-10 14:00:00 |
这里的用户资产事实表通常数据是由用户资产交易日志产生的，因为日志存在只插入，不更新的特点（快速增加、最细粒度）
总结
对于大多数互联网公司由于需求的快速变化，处心积虑设计（Inmon）实体-关系的设计哲学似乎并不能满足快速迭代的业务需要。所以，更多场景下趋向于使用（Kimball）维度-事实的设计哲学反而可以更快地完成任务。
数据仓库建设通常以日为粒度，将OLTP数据变化的不情况增量同步到数据仓库中。
在数据仓库的实际工作中，80%的时间会花费在任务调度、数据清洗和业务梳理上，只有20%的时间会投入到数据挖掘上。
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