数仓（一）简介数仓，OLTP和OLAP

数仓（二）关系建模和维度建模

数仓（三）简析阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝5家数仓分层架构

数仓（四）数据仓库分层

数仓 (五) 元数据管理系统解析

数仓（六）从0到1简单搭建数仓ODS层(埋点日志 + 业务数据)

数仓（七）从0到1简单搭建加载数仓DIM层以及拉链表处理

数仓（八）从0到1简单搭建加载数仓DWD层（用户行为日志数据解析）

上一次我们讲解了DWD层（关于用户交易等业务数据）的搭建、解析加载。这节我们讲解DWS层关于各个主题的加工和使用，这层是宽表聚合值，是各个事实表的聚合值。

一、DWS层概念回顾

在第四章我们对DWS层做了概述，现在我们再来回顾一下。

DWS(Data Warehouse Service)

• 使轻度汇总层，从ODS层中对用户的行为做一个初步的汇总，抽象出来一些通用的维度：时间、ip、id，并根据这些维度做一些统计值。

• 这里做轻度的汇总会让以后的计算更加的高效，如：统计各个主题对象计算7天、30天、90天的行为， 应对特殊需求（例如，购买行为，统计商品复购率）会快很多不必走ODS层反复拿数据做加工。

• 这层以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段物理化模型。构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表、明细事实表。

• 服务于 DWT 层的主题宽表，以及一些业务明细数据。

涉及的主题包括：访客主题、用户主题、商品主题、优惠券主题、活动主题、地区主题等。

二、DWS层用户主题加工

用户主题记录某一个用户在某一天的汇总行为。

1、首先我们看一下我们需要统计或者说加工的指标，一共是25个左右；

login_count` BIGINT COMMENT '登录次数'，
`cart_count` BIGINT COMMENT '加入购物车次数',
`favor_count` BIGINT COMMENT '收藏次数',
`order_count` BIGINT COMMENT '下单次数',
`order_activity_count` BIGINT COMMENT '订单参与活动次数',
`order_activity_reduce_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单减免金额(活动)',
`order_coupon_count` BIGINT COMMENT '订单用券次数',
`order_coupon_reduce_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单减免金额(使用优惠券)',
`order_original_amount` DECIMAL(16,2)  COMMENT '订单单原始金额',
`order_final_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '订单总金额',
`payment_count` BIGINT COMMENT '支付次数',
`payment_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '支付金额',
`refund_order_count` BIGINT COMMENT '退单次数',
`refund_order_num` BIGINT COMMENT '退单件数',
`refund_order_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '退单金额',
`refund_payment_count` BIGINT COMMENT '退款次数',
`refund_payment_num` BIGINT COMMENT '退款件数',
`refund_payment_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '退款金额',
`coupon_get_count` BIGINT COMMENT '优惠券领取次数',
`coupon_using_count` BIGINT COMMENT '优惠券使用(下单)次数',
`coupon_used_count` BIGINT COMMENT '优惠券使用(支付)次数',
`appraise_good_count` BIGINT COMMENT '好评数'，
`appraise_mid_count` BIGINT COMMENT '中评数',
`appraise_bad_count` BIGINT COMMENT '差评数',
`appraise_default_count` BIGINT COMMENT '默认评价数',
`order_detail_stats` array<struct<sku_id:string,sku_num:bigint,order_count:bigint,activity_reduce_amount:decimal(16,2),coupon_reduce_amount:decimal(16,2),original_amount:decimal(16,2),final_amount:decimal(16,2)>> COMMENT '下单明细统计'

2、根据指标建表

这里我们搭建DWS层级表，XXXX就是上面指标的字段。

DROP TABLE IF EXISTS dws_user_action_daycount;
CREATE EXTERNAL TABLE dws_user_action_daycount
(    XXXXX    ......
)
COMMENT '每日用户行为'PARTITIONED BY (`dt` STRING)
STORED AS PARQUETLOCATION
'/warehouse/gmall/dws/dws_user_action_daycount/'
TBLPROPERTIES ("parquet.compression"="lzo");

3、逐个计算指标

3.1 login_count 登录次数

这个指标简单，根据dwd层，dwd_page_log表可以直接计算；

select    dt,    user_id,   count(*) login_count
from dwd_page_log
where user_id is not null
and last_page_id is null
group by dt,user_id

3.2 cart_count 加入购物车次数;

      favor_count 收藏次数;

这两个指标也是很简单，直接根据dwd层，dwd_action_log表中获取

SQL实现

select    dt,    user_id,    sum(if(action_id='cart_add',1,0)) cart_count,sum(if(action_id='favor_add',1,0)) favor_count
from dwd_action_log
where user_id is not null
and action_id in ('cart_add','favor_add')
group by dt,user_id

3.3 order_count 下单次数；

order_activity_count 订单参与活动次数；

order_activity_reduce_amount 订单减免金额(活动)；

order_coupon_count 订单用券次数；

order_coupon_reduce_amount 订单减免金额(使用优惠券)；

order_original_amount  订单单原始金额；

order_final_amount  订单总金额；

订单表的几个指标相对也很简单，直接根据dwd层，dwd_order_info表中获取

SQL实现

select    date_format(create_time,'yyyy-MM-dd') dt,   user_id,    count(*) order_count,    sum(if(activity_reduce_amount>0,1,0)) order_activity_count,    sum(if(coupon_reduce_amount>0,1,0)) order_coupon_count,    sum(activity_reduce_amount) order_activity_reduce_amount,    sum(coupon_reduce_amount) order_coupon_reduce_amount,    sum(original_amount) order_original_amount,    sum(final_amount) order_final_amount
from dwd_order_info
group by date_format(create_time,'yyyy-MM-dd'),user_id

3.4 payment_count'支付次数',

      payment_amount'支付金额',

SQL实现

selectdate_format(callback_time,'yyyy-MM-dd') dt,user_id,count(*) payment_count,sum(payment_amount) payment_amount
from dwd_payment_info
group by date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd'),user_id

3.5 refund_order_count 退单次数',

refund_order_num 退单件数',

refund_order_amount '退单金额',

SQL实现

selectdate_format(create_time,'yyyy-MM-dd') dt,user_id,count(*) refund_order_count,sum(refund_num) refund_order_num,sum(refund_amount) refund_order_amount
from dwd_order_refund_info
group by date_format(create_time,'yyyy-MM-dd'),user_id

3.6refund_payment_count '退款次数',

refund_payment_num '退款件数',

refund_payment_amount '退款金额',

ri表示上述退单中间表，rp表示退款中间表；然后做左外链接取交集；

SQL实现

selectdate_format(callback_time,'yyyy-MM-dd') dt,rp.user_id,count(*) refund_payment_count,sum(ri.refund_num) refund_payment_num,sum(rp.refund_amount) refund_payment_amountfrom(selectuser_id,order_id,sku_id,refund_amount,callback_timefrom dwd_refund_payment)rpleft join(selectuser_id,order_id,sku_id,refund_numfrom dwd_order_refund_info)rion rp.order_id=ri.order_idand rp.sku_id=rp.sku_idgroup by date_format(callback_time,'yyyy-MM-dd'),rp.user_id

3.7coupon_get_count '优惠券领取次数',

coupon_using_count '优惠券使用(下单)次数',

coupon_used_count '优惠券使用(支付)次数',

SQL实现

selectcoalesce(coupon_get.dt,coupon_using.dt,coupon_used.dt) dt,coalesce(coupon_get.user_id,coupon_using.user_id,coupon_used.user_id) user_id,nvl(coupon_get_count,0) coupon_get_count,nvl(coupon_using_count,0) coupon_using_count,nvl(coupon_used_count,0) coupon_used_count
from
(selectdate_format(get_time,'yyyy-MM-dd') dt,user_id，count(*) coupon_get_countfrom dwd_coupon_usewhere get_time is not nullgroup by user_id,date_format(get_time,'yyyy-MM-dd')
)coupon_get
full outer join
(selectdate_format(using_time,'yyyy-MM-dd') dt,user_id,count(*) coupon_using_countfrom dwd_coupon_usewhere using_time is not nullgroup by user_id,date_format(using_time,'yyyy-MM-dd')
)coupon_using
on coupon_get.dt=coupon_using.dt
and coupon_get.user_id=coupon_using.user_id
full outer join
(selectdate_format(used_time,'yyyy-MM-dd') dt,user_id,count(*) coupon_used_countfrom dwd_coupon_usewhere used_time is not nullgroup by user_id,date_format(used_time,'yyyy-MM-dd')
)coupon_used
on nvl(coupon_get.dt,coupon_using.dt)=coupon_used.dt
and nvl(coupon_get.user_id,coupon_using.user_id)=coupon_used.user_id
)

3.8appraise_good_count '好评数',

appraise_mid_count  '中评数',

appraise_bad_count  '差评数',

这个数值直接从dwd层，dwd_comment_info表里面取sum值

SQL实现

selectdate_format(create_time,'yyyy-MM-dd') dt,user_idsum(if(appraise='1201',1,0)) appraise_good_count,sum(if(appraise='1202',1,0)) appraise_mid_count,sum(if(appraise='1203',1,0)) appraise_bad_count,sum(if(appraise='1204',1,0)) appraise_default_count
from dwd_comment_info
group by date_format(create_time,'yyyy-MM-dd'),user_id

4、完成首日和每日加载

汇总SQL后做首日装载，分区是动态分区dt

insert overwrite table dws_user_action_daycount partition(dt)
selectcoalesce(tmp_login.user_id,tmp_cf.user_id,tmp_order.user_id,tmp_pay.user_id,tmp_ri.user_id,tmp_rp.user_id,tmp_comment.user_id,tmp_coupon.user_id,tmp_od.user_id),nvl(login_count,0),nvl(cart_count,0),nvl(favor_count,0),XXXX,

每日装载,dt = 当前时间分区;

insert overwrite table dws_user_action_daycount partition(dt='2020-06-15')
selectcoalesce(tmp_login.user_id,tmp_cf.user_id,tmp_order.user_id,tmp_pay.user_id,tmp_ri.user_id,tmp_rp.user_id,tmp_comment.user_id,tmp_coupon.user_id,tmp_od.user_id),nvl(login_count,0),nvl(cart_count,0),nvl(favor_count,0),nvl(order_count,0),

这样我们就完成了关于用户主题的DWS层的汇聚值的计算。

请读者参考后完成以下主题：

访客主题、商品主题、优惠券主题、活动主题、地区主题等，每日装载和首装载的SQL。

总结：

1. 数仓DWS层的概念、作用；

2. DWS层的宽表聚合值是各个事实表的聚合值，怎么样加工和计算？