×

Loading...
Ad by
  • 最优利率和cashback可以申请特批,好信用好收入offer更好。请点链接扫码加微信咨询,Scotiabank -- Nick Zhang 6478812600。
Ad by
  • 最优利率和cashback可以申请特批,好信用好收入offer更好。请点链接扫码加微信咨询,Scotiabank -- Nick Zhang 6478812600。

转帖.<ETL的考虑> BY shwenwen.ITPUB //国内的ETL高手功力很深.

本文发表在 rolia.net 枫下论坛09 : 09 ETL的考虑
做数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E、T、L分别代表抽取、转换和装载。
其实ETL过程就是数据流动的过程,从不同的数据源流向不同的目标数据。但在数据仓库中,ETL有几个特点,一是数据同步,它不是一次性倒完数据就拉到,它是经常性的活动,按照固定周期运行的,甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。二是数据量,一般都是巨大的,值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。
现在有很多成熟的工具提供ETL功能,例如datastage、powermart等,且不说他们的好坏。从应用角度来说,ETL的过程其实不是非常复杂,这些工具给数据仓库工程带来和很大的便利性,特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面,开发人员容易迷失在这些工具中。举个例子,VB是一种非常简单的语言并且也是非常易用的编程工具,上手特别快,但是真正VB的高手有多少?微软设计的产品通常有个原则是“将使用者当作傻瓜”,在这个原则下,微软的东西确实非常好用,但是对于开发者,如果你自己也将自己当作傻瓜,那就真的傻了。ETL工具也是一样,这些工具为我们提供图形化界面,让我们将主要的精力放在规则上,以期提高开发效率。从使用效果来说,确实使用这些工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据,不过从整体来看,并不见得他的整体效率会高多少。问题主要不是出在工具上,而是在设计、开发人员上。他们迷失在工具中,没有去探求ETL的本质。
可以说这些工具应用了这么长时间,在这么多项目、环境中应用,它必然有它成功之处,它必定体现了ETL的本质。如果我们不透过表面这些工具的简单使用去看它背后蕴涵的思想,最终我们作出来的东西也就是一个个独立的job,将他们整合起来仍然有巨大的工作量。大家都知道“理论与实践相结合”,如果在一个领域有所超越,必须要在理论水平上达到一定的高度
09 : 26 探求ETL本质之一
ETL的过程就是数据流动的过程,从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间,数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程,也就是转换,而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出,或者,它们作为一个单独的部件,其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同,那里充满这单条记录的insert、update和select等操作,ETL过程一般都是批量操作,例如它的装载多采用批量装载工具,一般都是DBMS系统自身附带的工具,例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等。

ETL本身有一些特点,在一些工具中都有体现,下面以datastage和powermart举例来说。

1、静态的ETL单元和动态的ETL单元实例;一次转换指明了某种格式的数据如何格式化成另一种格式的数据,对于数据源的物理形式在设计时可以不用指定,它可以在运行时,当这个ETL单元创建一个实例时才指定。对于静态和动态的ETL单元,Datastage没有严格区分,它的一个Job就是实现这个功能,在早期版本,一个Job同时不能运行两次,所以一个Job相当于一个实例,在后期版本,它支持multiple instances,而且还不是默认选项。Powermart中将这两个概念加以区分,静态的叫做Mapping,动态运行时叫做Session。

2、ETL元数据;元数据是描述数据的数据,他的含义非常广泛,这里仅指ETL的元数据。主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。ETL元数据还包括形式参数的管理,形式参数的ETL单元定义的参数,相对还有实参,它是运行时指定的参数,实参不在元数据管理范围之内。

3、数据流程的控制;要有可视化的流程编辑工具,提供流程定义和流程监控功能。流程调度的最小单位是ETL单元实例,ETL单元是不能在细分的ETL过程,当然这由开发者来控制,例如可以将抽取、转换放在一个ETL单元中,那样这个抽取和转换只能同时运行,而如果将他们分作两个单元,可以分别运行,这有利于错误恢复操作。当然,ETL单元究竟应该细分到什么程度应该依据具体应用来看,目前还没有找到很好的细分策略。比如,我们可以规定将装载一个表的功能作为一个ETL单元,但是不可否认,这样的ETL单元之间会有很多共同的操作,例如两个单元共用一个Hash表,要将这个Hash表装入内存两次。

4、转换规则的定义方法;提供函数集提供常用规则方法,提供规则定义语言描述规则。

5、对数据的快速索引;一般都是利用Hash技术,将参照关系表提前装入内存,在转换时查找这个hash表。Datastage中有Hash文件技术,Powermart也有类似的LooKup功能。

16 : 23 探求ETL本质之二(分类)
昨在IT-Director上阅读一篇报告,关于ETL产品分类的。一般来说,我们眼中的ETL工具都是价格昂贵,能够处理海量数据的家伙,但是这是其中的一种。它可以分成4种,针对不同的需求,主要是从转换规则的复杂度和数据量大小来看。它们包括
1、交互式运行环境,你可以指定数据源、目标数据,指定规则,立马ETL。这种交互式的操作无疑非常方便,但是只能适合小数据量和复杂度不高的ETL过程,因为一旦规则复杂了,可能需要语言级的描述,不能简简单单拖拖拽拽就可以的。还有数据量的问题,这种交互式必然建立在解释型语言基础上,另外他的灵活性必然要牺牲一定的性能为代价。所以如果要处理海量数据的话,每次读取一条记录,每次对规则进行解释执行,每次在写入一条记录,这对性能影响是非常大的。
2、专门编码型的,它提供了一个基于某种语言的程序框架,你可以不必将编程精力放在一些周边的功能上,例如读文件功能、写数据库的功能,而将精力主要放在规则的实现上面。这种近似手工代码的性能肯定是没话说,除非你的编程技巧不过关(这也是不可忽视的因素之一)。对于处理大数据量,处理复杂转换逻辑,这种方式的ETL实现是非常直观的。
3、代码生成器型的,它就像是一个ETL代码生成器,提供简单的图形化界面操作,让你拖拖拽拽将转换规则都设定好,其实他的后台都是生成基于某种语言的程序,要运行这个ETL过程,必须要编译才行。Datastage就是类似这样的产品,设计好的job必须要编译,这避免了每次转换的解释执行,但是不知道它生成的中间语言是什么。以前我设计的ETL工具大挪移其实也是归属于这一类,它提供了界面让用户编写规则,最后生成C++语言,编译后即可运行。这类工具的特点就是要在界面上下狠功夫,必须让用户轻松定义一个ETL过程,提供丰富的插件来完成读、写和转换函数。大挪移在这方面就太弱了,规则必须手写,而且要写成标准c++语法,这未免还是有点难为最终用户了,还不如做成一个专业编码型的产品呢。另外一点,这类工具必须提供面向专家应用的功能,因为它不可能考虑到所有的转换规则和所有的读写,一方面提供插件接口来让第三方编写特定的插件,另一方面还有提供特定语言来实现高级功能。例如Datastage提供一种类Basic的语言,不过他的Job的脚本化实现好像就做的不太好,只能手工绘制job,而不能编程实现Job。
4、最后还有一种类型叫做数据集线器,顾名思义,他就是像Hub一样地工作。将这种类型分出来和上面几种分类在标准上有所差异,上面三种更多指ETL实现的方法,此类主要从数据处理角度。目前有一些产品属于EAI(Enterprise Application Integration),它的数据集成主要是一种准实时性。所以这类产品就像Hub一样,不断接收各种异构数据源来的数据,经过处理,在实施发送到不同的目标数据中去。
虽然,这些类看似各又千秋,特别在BI项目中,面对海量数据的ETL时,中间两种的选择就开始了,在选择过程中,必须要考虑到开发效率、维护方面、性能、学习曲线、人员技能等各方面因素,当然还有最重要也是最现实的因素就是客户的意象。
16 : 23 探求ETL本质之三(转换)
ETL探求之一中提到,ETL过程最复杂的部分就是T,这个转换过程,T过程究竟有哪些类型呢?
一、宏观输入输出
从对数据源的整个宏观处理分,看看一个ETL过程的输入输出,可以分成下面几类:
1、大小交,这种处理在数据清洗过程是常见了,例如从数据源到ODS阶段,如果数据仓库采用维度建模,而且维度基本采用代理键的话,必然存在代码到此键值的转换。如果用SQL实现,必然需要将一个大表和一堆小表都Join起来,当然如果使用ETL工具的话,一般都是先将小表读入内存中再处理。这种情况,输出数据的粒度和大表一样。
2、大大交,大表和大表之间关联也是一个重要的课题,当然其中要有一个主表,在逻辑上,应当是主表Left Join辅表。大表之间的关联存在最大的问题就是性能和稳定性,对于海量数据来说,必须有优化的方法来处理他们的关联,另外,对于大数据的处理无疑会占用太多的系统资源,出错的几率非常大,如何做到有效错误恢复也是个问题。对于这种情况,我们建议还是尽量将大表拆分成适度的稍小一点的表,形成大小交的类型。这类情况的输出数据粒度和主表一样。
3、站着进来,躺着出去。事务系统中为了提高系统灵活性和扩展性,很多信息放在代码表中维护,所以它的“事实表”就是一种窄表,而在数据仓库中,通常要进行宽化,从行变成列,所以称这种处理情况叫做“站着进来,躺着出去”。大家对Decode肯定不陌生,这是进行宽表化常见的手段之一。窄表变宽表的过程主要体现在对窄表中那个代码字段的操作。这种情况,窄表是输入,宽表是输出,宽表的粒度必定要比窄表粗一些,就粗在那个代码字段上。
4、聚集。数据仓库中重要的任务就是沉淀数据,聚集是必不可少的操作,它是粗化数据粒度的过程。聚集本身其实很简单,就是类似SQL中Group by的操作,选取特定字段(维度),对度量字段再使用某种聚集函数。但是对于大数据量情况下,聚集算法的优化仍是探究的一个课题。例如是直接使用SQL的Group by,还是先排序,在处理。
二、微观规则
从数据的转换的微观细节分,可以分成下面的几个基本类型,当然还有一些复杂的组合情况,例如先运算,在参照转换的规则,这种基于基本类型组合的情况就不在此列了。ETL的规则是依赖目标数据的,目标数据有多少字段,就有多少条规则。
1、直接映射,原来是什么就是什么,原封不动照搬过来,对这样的规则,如果数据源字段和目标字段长度或精度不符,需要特别注意看是否真的可以直接映射还是需要做一些简单运算。
2、字段运算,数据源的一个或多个字段进行数学运算得到的目标字段,这种规则一般对数值型字段而言。
3、参照转换,在转换中通常要用数据源的一个或多个字段作为Key,去一个关联数组中去搜索特定值,而且应该只能得到唯一值。这个关联数组使用Hash算法实现是比较合适也是最常见的,在整个ETL开始之前,它就装入内存,对性能提高的帮助非常大。
4、字符串处理,从数据源某个字符串字段中经常可以获取特定信息,例如身份证号。而且,经常会有数值型值以字符串形式体现。对字符串的操作通常有类型转换、字符串截取等。但是由于字符类型字段的随意性也造成了脏数据的隐患,所以在处理这种规则的时候,一定要加上异常处理。
5、空值判断,对于空值的处理是数据仓库中一个常见问题,是将它作为脏数据还是作为特定一种维成员?这恐怕还要看应用的情况,也是需要进一步探求的。但是无论怎样,对于可能有NULL值的字段,不要采用“直接映射”的规则类型,必须对空值进行判断,目前我们的建议是将它转换成特定的值。
6、日期转换,在数据仓库中日期值一般都会有特定的,不同于日期类型值的表示方法,例如使用8位整型20040801表示日期。而在数据源中,这种字段基本都是日期类型的,所以对于这样的规则,需要一些共通函数来处理将日期转换为8位日期值、6位月份值等。
7、日期运算,基于日期,我们通常会计算日差、月差、时长等。一般数据库提供的日期运算函数都是基于日期型的,而在数据仓库中采用特定类型来表示日期的话,必须有一套自己的日期运算函数集。
8、聚集运算,对于事实表中的度量字段,他们通常是通过数据源一个或多个字段运用聚集函数得来的,这些聚集函数为SQL标准中,包括sum,count,avg,min,max。
9、既定取值,这种规则和以上各种类型规则的差别就在于它不依赖于数据源字段,对目标字段取一个固定的或是依赖系统的值。
12 : 58 探求ETL本质之四(数据质量)
“不要绝对的数据准确,但要知道为什么不准确。”
这是我们在构建BI系统是对数据准确性的要求。确实,对绝对的数据准确谁也没有把握,不仅是系统集成商,包括客户也是无法确定。准确的东西需要一个标准,但首先要保证这个标准是准确的,至少现在还没有这样一个标准。客户会提出一个相对标准,例如将你的OLAP数据结果和报表结果对比。虽然这是一种不太公平的比较,你也只好认了吧。

首先在数据源那里,已经很难保证数据质量了,这一点也是事实。在这一层有哪些可能原因导致数据质量问题?可以分为下面几类:
1、数据格式错误,例如缺失数据、数据值超出范围或是数据格式非法等。要知道对于同样处理大数据量的数据源系统,他们通常会舍弃一些数据库自身的检查机制,例如字段约束等。他们尽可能将数据检查在入库前保证,但是这一点是很难确保的。这类情况诸如身份证号码、手机号、非日期类型的日期字段等。
2、数据一致性,同样,数据源系统为了性能的考虑,会在一定程度上舍弃外键约束,这通常会导致数据不一致。例如在帐务表中会出现一个用户表中没有的用户ID,在例如有些代码在代码表中找不到等。
3、业务逻辑的合理性,这一点很难说对与错。通常,数据源系统的设计并不是非常严谨,例如让用户开户日期晚于用户销户日期都是有可能发生的,一个用户表中存在多个用户ID也是有可能发生的。对这种情况,有什么办法吗?

构建一个BI系统,要做到完全理解数据源系统根本就是不可能的。特别是数据源系统在交付后,有更多维护人员的即兴发挥,那更是要花大量的时间去寻找原因。以前曾经争辩过设计人员对规则描述的问题,有人提出要在ETL开始之前务必将所有的规则弄得一清二楚。我并不同意这样的意见,倒是认为在ETL过程要有处理这些质量有问题数据的保证。一定要正面这些脏数据,是丢弃还是处理,无法逃避。如果没有质量保证,那么在这个过程中,错误会逐渐放大,抛开数据源质量问题,我们再来看看ETL过程中哪些因素对数据准确性产生重大影响。
1、规则描述错误。上面提到对设计人员对数据源系统理解的不充分,导致规则理解错误,这是一方面。另一方面,是规则的描述,如果无二义性地描述规则也是要探求的一个课题。规则是依附于目标字段的,在探求之三中,提到规则的分类。但是规则总不能总是用文字描述,必须有严格的数学表达方式。我甚至想过,如果设计人员能够使用某种规则语言来描述,那么我们的ETL单元就可以自动生成、同步,省去很多手工操作了。
2、ETL开发错误。即时规则很明确,ETL开发的过程中也会发生一些错误,例如逻辑错误、书写错误等。例如对于一个分段值,开区间闭区间是需要指定的,但是常常开发人员没注意,一个大于等于号写成大于号就导致数据错误。
3、人为处理错误。在整体ETL流程没有完成之前,为了图省事,通常会手工运行ETL过程,这其中一个重大的问题就是你不会按照正常流程去运行了,而是按照自己的理解去运行,发生的错误可能是误删了数据、重复装载数据等。
11 : 31 探求ETL本质之五(质量保证)
上回提到ETL数据质量问题,这是无法根治的,只能采取特定的手段去尽量避免,而且必须要定义出度量方法来衡量数据的质量是好还是坏。对于数据源的质量,客户对此应该更加关心,如果在这个源头不能保证比较干净的数据,那么后面的分析功能的可信度也都成问题。数据源系统也在不断进化过程中,客户的操作也在逐渐规范中,BI系统也同样如此。本文探讨一下对数据源质量和ETL处理质量的应对方法。
如何应对数据源的质量问题?记得在onteldatastage列表中也讨论过一个话题-"-1的处理",在数据仓库模型维表中,通常有一条-1记录,表示“未知”,这个未知含义可广了,任何可能出错的数据,NULL数据甚至是规则没有涵盖到的数据,都转成-1。这是一种处理脏数据的方法,但这也是一种掩盖事实的方法。就好像写一个函数FileOpen(filename),返回一个错误码,当然,你可以只返回一种错误码,如-1,但这是一种不好的设计,对于调用者来说,他需要依据这个错误码进行某些判断,例如是文件不存在,还是读取权限不够,都有相应的处理逻辑。数据仓库中也是一样,所以,建议将不同的数据质量类型处理结果分别转换成不同的值,譬如,在转换后,-1表示参照不上,-2表示NULL数据等。不过这仅仅对付了上回提到的第一类错误,数据格式错误。对于数据一致性和业务逻辑合理性问题,这仍有待探求。但这里有一个原则就是“必须在数据仓库中反应数据源的质量”。
对于ETL过程中产生的质量问题,必须有保障手段。从以往的经验看,没有保障手段给实施人员带来麻烦重重。实施人员对于反复装载数据一定不会陌生,甚至是最后数据留到最后的Cube,才发现了第一步ETL其实已经错了。这个保障手段就是数据验证机制,当然,它的目的是能够在ETL过程中监控数据质量,产生报警。这个模块要将实施人员当作是最终用户,可以说他们是数据验证机制的直接收益者。
首先,必须有一个对质量的度量方法,什么是高质什么是低质,不能靠感官感觉,但这却是在没有度量方法条件下通常的做法。那经营分析系统来说,联通总部曾提出测试规范,这其实就是一种度量方法,例如指标的误差范围不能高于5%等,对系统本身来说其实必须要有这样的度量方法,先不要说这个度量方法是否科学。对于ETL数据处理质量,他的度量方法应该比联通总部测试规范定义的方法更要严格,因为他更多将BI系统看作一个黑盒子,从数据源到展现的数据误差允许一定的误差。而ETL数据处理质量度量是一种白盒的度量,要注重每一步过程。因此理论上,要求输入输出的指标应该完全一致。但是我们必须正面完全一致只是理想,对于有误差的数据,必须找到原因。
在质量度量方法的前提下,就可以建立一个数据验证框架。此框架依据总量、分量数据稽核方法,该方法在高的《数据仓库中的数据稽核技术》一文中已经指出。作为补充,下面提出几点功能上的建议:
1、提供前端。将开发实施人员当作用户,同样也要为之提供友好的用户界面。《稽核技术》一文中指出测试报告的形式,这种形式还是要依赖人为判断,在一堆数据中去找规律。到不如用OLAP的方式提供界面,不光是加上测试统计出来的指标结果,并且配合度量方法的计算。例如误差率,对于误差率为大于0的指标,就要好好查一下原因了。
2、提供框架。数据验证不是一次性工作,而是每次ETL过程中都必须做的。因此,必须有一个框架,自动化验证过程,并提供扩展手段,让实施人员能够增加验证范围。有了这样一个框架,其实它起到规范化操作的作用,开发实施人员可以将主要精力放在验证脚本的编写上,而不必过多关注验证如何融合到流程中,如何展现等工作。为此,要设计一套表,类似于DM表,每次验证结果数据都记录其中,并且自动触发多维分析的数据装载、发布等。这样,实施人员可以在每次装载,甚至在流程过程中就可以观察数据的误差率。特别是,如果数据仓库的模型能够统一起来,甚至数据验证脚本都可以确定下来,剩下的就是规范流程了。
3、规范流程。上回提到有一种ETL数据质量问题是由于人工处理导致的,其中最主要原因还是流程不规范。开发实施人员运行单独一个ETL单元是很方便的,虽然以前曾建议一个ETL单元必须是“可重入”的,这能够解决误删数据,重复装载数据问题。但要记住数据验证也是在流程当中,要让数据验证能够日常运作,就不要让实施者感觉到他的存在。总的来说,规范流程是提高实施效率的关键工作,这也是以后要继续探求的。
11 : 10 探求ETL本质之六(元数据漫谈)
对于元数据(Metadata)的定义到目前为止没有什么特别精彩的,这个概念非常广,一般都是这样定义,“元数据是描述数据的数据(Data about Data)”,这造成一种递归定义,就像问小强住在哪里,答,在旺财隔壁。按照这样的定义,元数据所描述的数据是什么呢?还是元数据。这样就可能有元元元...元数据。我还听说过一种对元数据,如果说数据是一抽屉档案,那么元数据就是分类标签。那它和索引有什么区别?
元数据体现是一种抽象,哲学家从古至今都在抽象这个世界,力图找到世界的本质。抽象不是一层关系,它是一种逐步由具体到一般的过程。例如我->男人->人->哺乳动物->生物这就是一个抽象过程,你要是在软件业混会发现这个例子很常见,面向对象方法就是这样一种抽象过程。它对世界中的事物、过程进行抽象,使用面向对象方法,构建一套对象模型。同样在面向对象方法中,类是对象的抽象,接口又是对类的抽象。因此,我认为可以将“元”和“抽象”换一下,叫抽象数据是不是好理解一些。
常听到这样的话,“xx领导的讲话高屋建瓴,给我们后面的工作指引的清晰的方向”,这个成语“高屋建瓴”,站在10楼往下到水,居高临下,能砸死人,这是指站在一定的高度看待事物,这个一定的高度就是指他有够“元”。在设计模式中,强调要对接口编程,就是说你不要处理这类对象和那类对象的交互,而要处理这个接口和那个接口的交互,先别管他们内部是怎么干的。
元数据存在的意义也在于此,虽然上面说了一通都撤到哲学上去,但这个词必须还是要结合软件设计中看,我不知道在别的领域是不是存在Metadata这样的叫法,虽然我相信别的领域必然有类似的东东。元数据的存在就是要做到在更高抽象一层设计软件。这肯定有好处,什么灵活性啊,扩展性啊,可维护性啊,都能得到提高,而且架构清晰,只是弯弯太多,要是从下往上看,太复杂了。很早以前,我曾看过bacKorifice的代码,一个简单的功能,从这个类转到父类,又转到父类,很不理解,为什么一个简单的功能不在一个类的方法中实现就拉到了呢?现在想想,还真不能这样,这虽然使代码容易看懂了,但是结构确实混乱的,那他只能干现在的事,如果有什么功能扩展,这些代码就废了。
我从98年刚工作时就开始接触元数据的概念,当时叫做元数据驱动的系统架构,后来在QiDSS中也用到这个概念构建QiNavigator,但是现在觉得元数据也没啥,不就是建一堆表描述界面的元素,再利用这些数据自动生成界面吗。到了数据仓库系统中,这个概念更强了,是数据仓库中一个重要的部分。但是至今,我还是认为这个概念过于玄乎,看不到实际的东西,市面上有一些元数据管理的东西,但是从应用情况就得知,用的不多。之所以玄乎,就是因为抽象层次没有分清楚,关键就是对于元数据的分类(这种分类就是一种抽象过程)和元数据的使用。你可以将元数据抽象成0和1,但是那样对你的业务有用吗?必须还得抽象到适合的程度,最后问题还是“度”。
数据仓库系统的元数据作用如何?还不就是使系统自动运转,易于管理吗?要做到这一步,可没必要将系统抽象到太极、两仪、八卦之类的,业界也曾定义过一些元数据规范,向CWM、XMI等等,可以借鉴,不过俺对此也是不精通的说,以后再说更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
Report

Replies, comments and Discussions:

  • 工作学习 / 学科技术讨论 / 转帖.<ETL的考虑> BY shwenwen.ITPUB //国内的ETL高手功力很深.
    本文发表在 rolia.net 枫下论坛09 : 09 ETL的考虑
    做数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E、T、L分别代表抽取、转换和装载。
    其实ETL过程就是数据流动的过程,从不同的数据源流向不同的目标数据。但在数据仓库中,ETL有几个特点,一是数据同步,它不是一次性倒完数据就拉到,它是经常性的活动,按照固定周期运行的,甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。二是数据量,一般都是巨大的,值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。
    现在有很多成熟的工具提供ETL功能,例如datastage、powermart等,且不说他们的好坏。从应用角度来说,ETL的过程其实不是非常复杂,这些工具给数据仓库工程带来和很大的便利性,特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面,开发人员容易迷失在这些工具中。举个例子,VB是一种非常简单的语言并且也是非常易用的编程工具,上手特别快,但是真正VB的高手有多少?微软设计的产品通常有个原则是“将使用者当作傻瓜”,在这个原则下,微软的东西确实非常好用,但是对于开发者,如果你自己也将自己当作傻瓜,那就真的傻了。ETL工具也是一样,这些工具为我们提供图形化界面,让我们将主要的精力放在规则上,以期提高开发效率。从使用效果来说,确实使用这些工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据,不过从整体来看,并不见得他的整体效率会高多少。问题主要不是出在工具上,而是在设计、开发人员上。他们迷失在工具中,没有去探求ETL的本质。
    可以说这些工具应用了这么长时间,在这么多项目、环境中应用,它必然有它成功之处,它必定体现了ETL的本质。如果我们不透过表面这些工具的简单使用去看它背后蕴涵的思想,最终我们作出来的东西也就是一个个独立的job,将他们整合起来仍然有巨大的工作量。大家都知道“理论与实践相结合”,如果在一个领域有所超越,必须要在理论水平上达到一定的高度
    09 : 26 探求ETL本质之一
    ETL的过程就是数据流动的过程,从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间,数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程,也就是转换,而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出,或者,它们作为一个单独的部件,其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同,那里充满这单条记录的insert、update和select等操作,ETL过程一般都是批量操作,例如它的装载多采用批量装载工具,一般都是DBMS系统自身附带的工具,例如Oracle SQLLoader和DB2的autoloader等。

    ETL本身有一些特点,在一些工具中都有体现,下面以datastage和powermart举例来说。

    1、静态的ETL单元和动态的ETL单元实例;一次转换指明了某种格式的数据如何格式化成另一种格式的数据,对于数据源的物理形式在设计时可以不用指定,它可以在运行时,当这个ETL单元创建一个实例时才指定。对于静态和动态的ETL单元,Datastage没有严格区分,它的一个Job就是实现这个功能,在早期版本,一个Job同时不能运行两次,所以一个Job相当于一个实例,在后期版本,它支持multiple instances,而且还不是默认选项。Powermart中将这两个概念加以区分,静态的叫做Mapping,动态运行时叫做Session。

    2、ETL元数据;元数据是描述数据的数据,他的含义非常广泛,这里仅指ETL的元数据。主要包括每次转换前后的数据结构和转换的规则。ETL元数据还包括形式参数的管理,形式参数的ETL单元定义的参数,相对还有实参,它是运行时指定的参数,实参不在元数据管理范围之内。

    3、数据流程的控制;要有可视化的流程编辑工具,提供流程定义和流程监控功能。流程调度的最小单位是ETL单元实例,ETL单元是不能在细分的ETL过程,当然这由开发者来控制,例如可以将抽取、转换放在一个ETL单元中,那样这个抽取和转换只能同时运行,而如果将他们分作两个单元,可以分别运行,这有利于错误恢复操作。当然,ETL单元究竟应该细分到什么程度应该依据具体应用来看,目前还没有找到很好的细分策略。比如,我们可以规定将装载一个表的功能作为一个ETL单元,但是不可否认,这样的ETL单元之间会有很多共同的操作,例如两个单元共用一个Hash表,要将这个Hash表装入内存两次。

    4、转换规则的定义方法;提供函数集提供常用规则方法,提供规则定义语言描述规则。

    5、对数据的快速索引;一般都是利用Hash技术,将参照关系表提前装入内存,在转换时查找这个hash表。Datastage中有Hash文件技术,Powermart也有类似的LooKup功能。

    16 : 23 探求ETL本质之二(分类)
    昨在IT-Director上阅读一篇报告,关于ETL产品分类的。一般来说,我们眼中的ETL工具都是价格昂贵,能够处理海量数据的家伙,但是这是其中的一种。它可以分成4种,针对不同的需求,主要是从转换规则的复杂度和数据量大小来看。它们包括
    1、交互式运行环境,你可以指定数据源、目标数据,指定规则,立马ETL。这种交互式的操作无疑非常方便,但是只能适合小数据量和复杂度不高的ETL过程,因为一旦规则复杂了,可能需要语言级的描述,不能简简单单拖拖拽拽就可以的。还有数据量的问题,这种交互式必然建立在解释型语言基础上,另外他的灵活性必然要牺牲一定的性能为代价。所以如果要处理海量数据的话,每次读取一条记录,每次对规则进行解释执行,每次在写入一条记录,这对性能影响是非常大的。
    2、专门编码型的,它提供了一个基于某种语言的程序框架,你可以不必将编程精力放在一些周边的功能上,例如读文件功能、写数据库的功能,而将精力主要放在规则的实现上面。这种近似手工代码的性能肯定是没话说,除非你的编程技巧不过关(这也是不可忽视的因素之一)。对于处理大数据量,处理复杂转换逻辑,这种方式的ETL实现是非常直观的。
    3、代码生成器型的,它就像是一个ETL代码生成器,提供简单的图形化界面操作,让你拖拖拽拽将转换规则都设定好,其实他的后台都是生成基于某种语言的程序,要运行这个ETL过程,必须要编译才行。Datastage就是类似这样的产品,设计好的job必须要编译,这避免了每次转换的解释执行,但是不知道它生成的中间语言是什么。以前我设计的ETL工具大挪移其实也是归属于这一类,它提供了界面让用户编写规则,最后生成C++语言,编译后即可运行。这类工具的特点就是要在界面上下狠功夫,必须让用户轻松定义一个ETL过程,提供丰富的插件来完成读、写和转换函数。大挪移在这方面就太弱了,规则必须手写,而且要写成标准c++语法,这未免还是有点难为最终用户了,还不如做成一个专业编码型的产品呢。另外一点,这类工具必须提供面向专家应用的功能,因为它不可能考虑到所有的转换规则和所有的读写,一方面提供插件接口来让第三方编写特定的插件,另一方面还有提供特定语言来实现高级功能。例如Datastage提供一种类Basic的语言,不过他的Job的脚本化实现好像就做的不太好,只能手工绘制job,而不能编程实现Job。
    4、最后还有一种类型叫做数据集线器,顾名思义,他就是像Hub一样地工作。将这种类型分出来和上面几种分类在标准上有所差异,上面三种更多指ETL实现的方法,此类主要从数据处理角度。目前有一些产品属于EAI(Enterprise Application Integration),它的数据集成主要是一种准实时性。所以这类产品就像Hub一样,不断接收各种异构数据源来的数据,经过处理,在实施发送到不同的目标数据中去。
    虽然,这些类看似各又千秋,特别在BI项目中,面对海量数据的ETL时,中间两种的选择就开始了,在选择过程中,必须要考虑到开发效率、维护方面、性能、学习曲线、人员技能等各方面因素,当然还有最重要也是最现实的因素就是客户的意象。
    16 : 23 探求ETL本质之三(转换)
    ETL探求之一中提到,ETL过程最复杂的部分就是T,这个转换过程,T过程究竟有哪些类型呢?
    一、宏观输入输出
    从对数据源的整个宏观处理分,看看一个ETL过程的输入输出,可以分成下面几类:
    1、大小交,这种处理在数据清洗过程是常见了,例如从数据源到ODS阶段,如果数据仓库采用维度建模,而且维度基本采用代理键的话,必然存在代码到此键值的转换。如果用SQL实现,必然需要将一个大表和一堆小表都Join起来,当然如果使用ETL工具的话,一般都是先将小表读入内存中再处理。这种情况,输出数据的粒度和大表一样。
    2、大大交,大表和大表之间关联也是一个重要的课题,当然其中要有一个主表,在逻辑上,应当是主表Left Join辅表。大表之间的关联存在最大的问题就是性能和稳定性,对于海量数据来说,必须有优化的方法来处理他们的关联,另外,对于大数据的处理无疑会占用太多的系统资源,出错的几率非常大,如何做到有效错误恢复也是个问题。对于这种情况,我们建议还是尽量将大表拆分成适度的稍小一点的表,形成大小交的类型。这类情况的输出数据粒度和主表一样。
    3、站着进来,躺着出去。事务系统中为了提高系统灵活性和扩展性,很多信息放在代码表中维护,所以它的“事实表”就是一种窄表,而在数据仓库中,通常要进行宽化,从行变成列,所以称这种处理情况叫做“站着进来,躺着出去”。大家对Decode肯定不陌生,这是进行宽表化常见的手段之一。窄表变宽表的过程主要体现在对窄表中那个代码字段的操作。这种情况,窄表是输入,宽表是输出,宽表的粒度必定要比窄表粗一些,就粗在那个代码字段上。
    4、聚集。数据仓库中重要的任务就是沉淀数据,聚集是必不可少的操作,它是粗化数据粒度的过程。聚集本身其实很简单,就是类似SQL中Group by的操作,选取特定字段(维度),对度量字段再使用某种聚集函数。但是对于大数据量情况下,聚集算法的优化仍是探究的一个课题。例如是直接使用SQL的Group by,还是先排序,在处理。
    二、微观规则
    从数据的转换的微观细节分,可以分成下面的几个基本类型,当然还有一些复杂的组合情况,例如先运算,在参照转换的规则,这种基于基本类型组合的情况就不在此列了。ETL的规则是依赖目标数据的,目标数据有多少字段,就有多少条规则。
    1、直接映射,原来是什么就是什么,原封不动照搬过来,对这样的规则,如果数据源字段和目标字段长度或精度不符,需要特别注意看是否真的可以直接映射还是需要做一些简单运算。
    2、字段运算,数据源的一个或多个字段进行数学运算得到的目标字段,这种规则一般对数值型字段而言。
    3、参照转换,在转换中通常要用数据源的一个或多个字段作为Key,去一个关联数组中去搜索特定值,而且应该只能得到唯一值。这个关联数组使用Hash算法实现是比较合适也是最常见的,在整个ETL开始之前,它就装入内存,对性能提高的帮助非常大。
    4、字符串处理,从数据源某个字符串字段中经常可以获取特定信息,例如身份证号。而且,经常会有数值型值以字符串形式体现。对字符串的操作通常有类型转换、字符串截取等。但是由于字符类型字段的随意性也造成了脏数据的隐患,所以在处理这种规则的时候,一定要加上异常处理。
    5、空值判断,对于空值的处理是数据仓库中一个常见问题,是将它作为脏数据还是作为特定一种维成员?这恐怕还要看应用的情况,也是需要进一步探求的。但是无论怎样,对于可能有NULL值的字段,不要采用“直接映射”的规则类型,必须对空值进行判断,目前我们的建议是将它转换成特定的值。
    6、日期转换,在数据仓库中日期值一般都会有特定的,不同于日期类型值的表示方法,例如使用8位整型20040801表示日期。而在数据源中,这种字段基本都是日期类型的,所以对于这样的规则,需要一些共通函数来处理将日期转换为8位日期值、6位月份值等。
    7、日期运算,基于日期,我们通常会计算日差、月差、时长等。一般数据库提供的日期运算函数都是基于日期型的,而在数据仓库中采用特定类型来表示日期的话,必须有一套自己的日期运算函数集。
    8、聚集运算,对于事实表中的度量字段,他们通常是通过数据源一个或多个字段运用聚集函数得来的,这些聚集函数为SQL标准中,包括sum,count,avg,min,max。
    9、既定取值,这种规则和以上各种类型规则的差别就在于它不依赖于数据源字段,对目标字段取一个固定的或是依赖系统的值。
    12 : 58 探求ETL本质之四(数据质量)
    “不要绝对的数据准确,但要知道为什么不准确。”
    这是我们在构建BI系统是对数据准确性的要求。确实,对绝对的数据准确谁也没有把握,不仅是系统集成商,包括客户也是无法确定。准确的东西需要一个标准,但首先要保证这个标准是准确的,至少现在还没有这样一个标准。客户会提出一个相对标准,例如将你的OLAP数据结果和报表结果对比。虽然这是一种不太公平的比较,你也只好认了吧。

    首先在数据源那里,已经很难保证数据质量了,这一点也是事实。在这一层有哪些可能原因导致数据质量问题?可以分为下面几类:
    1、数据格式错误,例如缺失数据、数据值超出范围或是数据格式非法等。要知道对于同样处理大数据量的数据源系统,他们通常会舍弃一些数据库自身的检查机制,例如字段约束等。他们尽可能将数据检查在入库前保证,但是这一点是很难确保的。这类情况诸如身份证号码、手机号、非日期类型的日期字段等。
    2、数据一致性,同样,数据源系统为了性能的考虑,会在一定程度上舍弃外键约束,这通常会导致数据不一致。例如在帐务表中会出现一个用户表中没有的用户ID,在例如有些代码在代码表中找不到等。
    3、业务逻辑的合理性,这一点很难说对与错。通常,数据源系统的设计并不是非常严谨,例如让用户开户日期晚于用户销户日期都是有可能发生的,一个用户表中存在多个用户ID也是有可能发生的。对这种情况,有什么办法吗?

    构建一个BI系统,要做到完全理解数据源系统根本就是不可能的。特别是数据源系统在交付后,有更多维护人员的即兴发挥,那更是要花大量的时间去寻找原因。以前曾经争辩过设计人员对规则描述的问题,有人提出要在ETL开始之前务必将所有的规则弄得一清二楚。我并不同意这样的意见,倒是认为在ETL过程要有处理这些质量有问题数据的保证。一定要正面这些脏数据,是丢弃还是处理,无法逃避。如果没有质量保证,那么在这个过程中,错误会逐渐放大,抛开数据源质量问题,我们再来看看ETL过程中哪些因素对数据准确性产生重大影响。
    1、规则描述错误。上面提到对设计人员对数据源系统理解的不充分,导致规则理解错误,这是一方面。另一方面,是规则的描述,如果无二义性地描述规则也是要探求的一个课题。规则是依附于目标字段的,在探求之三中,提到规则的分类。但是规则总不能总是用文字描述,必须有严格的数学表达方式。我甚至想过,如果设计人员能够使用某种规则语言来描述,那么我们的ETL单元就可以自动生成、同步,省去很多手工操作了。
    2、ETL开发错误。即时规则很明确,ETL开发的过程中也会发生一些错误,例如逻辑错误、书写错误等。例如对于一个分段值,开区间闭区间是需要指定的,但是常常开发人员没注意,一个大于等于号写成大于号就导致数据错误。
    3、人为处理错误。在整体ETL流程没有完成之前,为了图省事,通常会手工运行ETL过程,这其中一个重大的问题就是你不会按照正常流程去运行了,而是按照自己的理解去运行,发生的错误可能是误删了数据、重复装载数据等。
    11 : 31 探求ETL本质之五(质量保证)
    上回提到ETL数据质量问题,这是无法根治的,只能采取特定的手段去尽量避免,而且必须要定义出度量方法来衡量数据的质量是好还是坏。对于数据源的质量,客户对此应该更加关心,如果在这个源头不能保证比较干净的数据,那么后面的分析功能的可信度也都成问题。数据源系统也在不断进化过程中,客户的操作也在逐渐规范中,BI系统也同样如此。本文探讨一下对数据源质量和ETL处理质量的应对方法。
    如何应对数据源的质量问题?记得在onteldatastage列表中也讨论过一个话题-"-1的处理",在数据仓库模型维表中,通常有一条-1记录,表示“未知”,这个未知含义可广了,任何可能出错的数据,NULL数据甚至是规则没有涵盖到的数据,都转成-1。这是一种处理脏数据的方法,但这也是一种掩盖事实的方法。就好像写一个函数FileOpen(filename),返回一个错误码,当然,你可以只返回一种错误码,如-1,但这是一种不好的设计,对于调用者来说,他需要依据这个错误码进行某些判断,例如是文件不存在,还是读取权限不够,都有相应的处理逻辑。数据仓库中也是一样,所以,建议将不同的数据质量类型处理结果分别转换成不同的值,譬如,在转换后,-1表示参照不上,-2表示NULL数据等。不过这仅仅对付了上回提到的第一类错误,数据格式错误。对于数据一致性和业务逻辑合理性问题,这仍有待探求。但这里有一个原则就是“必须在数据仓库中反应数据源的质量”。
    对于ETL过程中产生的质量问题,必须有保障手段。从以往的经验看,没有保障手段给实施人员带来麻烦重重。实施人员对于反复装载数据一定不会陌生,甚至是最后数据留到最后的Cube,才发现了第一步ETL其实已经错了。这个保障手段就是数据验证机制,当然,它的目的是能够在ETL过程中监控数据质量,产生报警。这个模块要将实施人员当作是最终用户,可以说他们是数据验证机制的直接收益者。
    首先,必须有一个对质量的度量方法,什么是高质什么是低质,不能靠感官感觉,但这却是在没有度量方法条件下通常的做法。那经营分析系统来说,联通总部曾提出测试规范,这其实就是一种度量方法,例如指标的误差范围不能高于5%等,对系统本身来说其实必须要有这样的度量方法,先不要说这个度量方法是否科学。对于ETL数据处理质量,他的度量方法应该比联通总部测试规范定义的方法更要严格,因为他更多将BI系统看作一个黑盒子,从数据源到展现的数据误差允许一定的误差。而ETL数据处理质量度量是一种白盒的度量,要注重每一步过程。因此理论上,要求输入输出的指标应该完全一致。但是我们必须正面完全一致只是理想,对于有误差的数据,必须找到原因。
    在质量度量方法的前提下,就可以建立一个数据验证框架。此框架依据总量、分量数据稽核方法,该方法在高的《数据仓库中的数据稽核技术》一文中已经指出。作为补充,下面提出几点功能上的建议:
    1、提供前端。将开发实施人员当作用户,同样也要为之提供友好的用户界面。《稽核技术》一文中指出测试报告的形式,这种形式还是要依赖人为判断,在一堆数据中去找规律。到不如用OLAP的方式提供界面,不光是加上测试统计出来的指标结果,并且配合度量方法的计算。例如误差率,对于误差率为大于0的指标,就要好好查一下原因了。
    2、提供框架。数据验证不是一次性工作,而是每次ETL过程中都必须做的。因此,必须有一个框架,自动化验证过程,并提供扩展手段,让实施人员能够增加验证范围。有了这样一个框架,其实它起到规范化操作的作用,开发实施人员可以将主要精力放在验证脚本的编写上,而不必过多关注验证如何融合到流程中,如何展现等工作。为此,要设计一套表,类似于DM表,每次验证结果数据都记录其中,并且自动触发多维分析的数据装载、发布等。这样,实施人员可以在每次装载,甚至在流程过程中就可以观察数据的误差率。特别是,如果数据仓库的模型能够统一起来,甚至数据验证脚本都可以确定下来,剩下的就是规范流程了。
    3、规范流程。上回提到有一种ETL数据质量问题是由于人工处理导致的,其中最主要原因还是流程不规范。开发实施人员运行单独一个ETL单元是很方便的,虽然以前曾建议一个ETL单元必须是“可重入”的,这能够解决误删数据,重复装载数据问题。但要记住数据验证也是在流程当中,要让数据验证能够日常运作,就不要让实施者感觉到他的存在。总的来说,规范流程是提高实施效率的关键工作,这也是以后要继续探求的。
    11 : 10 探求ETL本质之六(元数据漫谈)
    对于元数据(Metadata)的定义到目前为止没有什么特别精彩的,这个概念非常广,一般都是这样定义,“元数据是描述数据的数据(Data about Data)”,这造成一种递归定义,就像问小强住在哪里,答,在旺财隔壁。按照这样的定义,元数据所描述的数据是什么呢?还是元数据。这样就可能有元元元...元数据。我还听说过一种对元数据,如果说数据是一抽屉档案,那么元数据就是分类标签。那它和索引有什么区别?
    元数据体现是一种抽象,哲学家从古至今都在抽象这个世界,力图找到世界的本质。抽象不是一层关系,它是一种逐步由具体到一般的过程。例如我->男人->人->哺乳动物->生物这就是一个抽象过程,你要是在软件业混会发现这个例子很常见,面向对象方法就是这样一种抽象过程。它对世界中的事物、过程进行抽象,使用面向对象方法,构建一套对象模型。同样在面向对象方法中,类是对象的抽象,接口又是对类的抽象。因此,我认为可以将“元”和“抽象”换一下,叫抽象数据是不是好理解一些。
    常听到这样的话,“xx领导的讲话高屋建瓴,给我们后面的工作指引的清晰的方向”,这个成语“高屋建瓴”,站在10楼往下到水,居高临下,能砸死人,这是指站在一定的高度看待事物,这个一定的高度就是指他有够“元”。在设计模式中,强调要对接口编程,就是说你不要处理这类对象和那类对象的交互,而要处理这个接口和那个接口的交互,先别管他们内部是怎么干的。
    元数据存在的意义也在于此,虽然上面说了一通都撤到哲学上去,但这个词必须还是要结合软件设计中看,我不知道在别的领域是不是存在Metadata这样的叫法,虽然我相信别的领域必然有类似的东东。元数据的存在就是要做到在更高抽象一层设计软件。这肯定有好处,什么灵活性啊,扩展性啊,可维护性啊,都能得到提高,而且架构清晰,只是弯弯太多,要是从下往上看,太复杂了。很早以前,我曾看过bacKorifice的代码,一个简单的功能,从这个类转到父类,又转到父类,很不理解,为什么一个简单的功能不在一个类的方法中实现就拉到了呢?现在想想,还真不能这样,这虽然使代码容易看懂了,但是结构确实混乱的,那他只能干现在的事,如果有什么功能扩展,这些代码就废了。
    我从98年刚工作时就开始接触元数据的概念,当时叫做元数据驱动的系统架构,后来在QiDSS中也用到这个概念构建QiNavigator,但是现在觉得元数据也没啥,不就是建一堆表描述界面的元素,再利用这些数据自动生成界面吗。到了数据仓库系统中,这个概念更强了,是数据仓库中一个重要的部分。但是至今,我还是认为这个概念过于玄乎,看不到实际的东西,市面上有一些元数据管理的东西,但是从应用情况就得知,用的不多。之所以玄乎,就是因为抽象层次没有分清楚,关键就是对于元数据的分类(这种分类就是一种抽象过程)和元数据的使用。你可以将元数据抽象成0和1,但是那样对你的业务有用吗?必须还得抽象到适合的程度,最后问题还是“度”。
    数据仓库系统的元数据作用如何?还不就是使系统自动运转,易于管理吗?要做到这一步,可没必要将系统抽象到太极、两仪、八卦之类的,业界也曾定义过一些元数据规范,向CWM、XMI等等,可以借鉴,不过俺对此也是不精通的说,以后再说更多精彩文章及讨论,请光临枫下论坛 rolia.net
    • 还停留在应用层上,应该看一下Kimball的bible,更原理些
      • 我觉得ETL最难取舍的是如何UPDATE SLOWLY CHANGING DIM. 保留历史记录多了影响速度, 保留少了不能向REPORT或数据挖掘提供足够的信息. Kimball也只给出原理,实战还得靠个人体会.
        • 这个可以讨论讨论。Slowly changing dimension慢是慢在对Record操作,而失去了批处理的优势。诸位有什么好的经验可以交流交流?
          • 比较粗暴的做法, 假设每月更新,DIM里直接加TIME_KEY把它变成FACT,存到历史库里不用. 同时执行现有的逻辑更新当前的DIM,尽量不增加记录. 这样日后用户可以从历史库挖掘全部信息. 多存没坏处.
            • 有没有不粗暴的方法?
              • 再细腻一点我觉得应该是怎么DELETE 当前的DIM中过时的记录.DIM不能无限增长. 可这个问题又得和AGGREGATION联合起来考虑. 理论上只AGG FACT, KEEP DIM会对查询提供最大灵活性,可把DIM的某些列混入AGG FACT中性能会更好. 但RE_AGG的需求会增加.
                每个环节都要考虑, ETL DEVELOPER难呀. 你老兄有何见解随便说.
                • 俺也只有粗暴的方法,没啥见解。:(