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目录

一、存储资源治理的背景

二、存储资源治理的流程及思路

三、治理前如何评估

3.1 无用数据表/临时数据表下线评估

3.2 表及分区的生命周期评估

3.3 存储及压缩格式评估

3.4 根据业务场景实现节省存储评估

四、治理后的成效如何评估

一、存储资源治理的背景

           由于早期数仓的存储资源比较充裕，没有考虑到后续集群扩容、存储格式等因素造成的资源紧张的局面，由此需要进行整体的治理优化。

二、存储资源治理的流程及思路

         基于治理的难易程度及影响对治理的优先级进行排期，治理顺序可以是：下线无用的数据表以节省存储 --> 存储格式及压缩格式配置 --> 设置表及分区的生命周期 --> 根据业务情景节省存储。

三、治理前如何评估

3.1 无用数据表/临时数据表下线评估

• 数据血缘评估

• 最近30天/60天数据模型检索次数、被下游引用次数、数据模型的读取次数评估

• tmp名开头数据表评估

-- sql语句
select * 
from 
yx_dwd.dwd_meta_table_detail_df
where ds='2023-09-30'
and table_name like '%dwd_%'

   筛选出来的tmp不一定就是完全废弃的，一些线上的复杂代码仍然需要借助tmp作为临时过度表来存放数据。tmp是否是废弃的需要借助血缘来判断，针对无血缘的数据表统一下线处理来节省存储成本。

 3.2 存储及压缩格式评估

• 可以通过数据地图单独查看；

• 可以通过元数据的方式查看数据存储及压缩格式。

3.3 表及分区的生命周期评估

 （1）数据表的存储生命周期

1.数仓分层表的生命周期
ODS层：1年
DWD：3-5年
DWS：10年（部分可永久）
ADS：10年（部分可永久）
DIM：非用户维度3-5年、用户维度建议用拉链表2.临时表生命周期为7或30天，这些临时表不被线上的其他调度任务所引用

 （2）数据表的分区的存储生命周期

数据表分区建议最多2级分区，超过2级分区会造成数据长周期存储等问题。一般而言，
1级分区为业务日期，2级分区是根据业务场景设置的

 （3）表及分区的生命周期评估方式

• 通过数据表生命周期去查看

• 数据地图

• 数据治理360生命周期诊断

3.4 根据业务场景进行节省存储评估

       查看数据存储top所使用的存储方式（例如全量）

四、治理后的成效如何评估

    存储资源治理更多的是会对数仓内部及业务带来价值，对外价值一般是减少部门费用总支出。治理成效的评估指标可以有以下几个方面：

  1.下线各层无用/临时数据表总计xxx个，释放存储资源xxT;

  2.使用parquet格式+snappy压缩，提升压缩比，存储资源由原来的xxxT降低至xxT。

  3.统一v表的生命周期可以节省不必要的存储资源，对于临时表采用7天的存储周期，存储资源由原来的xxxT降低至xxT。

  4.根据不同的业务场景，通过拉链表（用户表推荐使用拉链表），进行增全量的方式存储，存储资源由原来的xxT降低至xxT。 

  5.整体治理后为部门减少了1/3总费用，存储成本由xxx万元降低至xx万元。