数据仓库--数据分层（ETL、ODS、DW、APP、DIM）

数仓各层详解 文章目录数仓各层详解前言一、数据引入层（ODS）二、明细粒度事实层DWD明细粒度事实表设计原则明细粒度事实表整体设计流程明细粒度事实层（DWD）规范公共汇总粒度事实层（DWS）公共汇总事实表设计原则进行DWS层设计时还需遵循以下原则：公共汇总事实表规范公共维度汇总层（DIM）定以维度 前言 了解数仓各层有什么功能，是面试中考察的重点，其实这本来也是每个做数仓的都必须清楚的事情。 得了解各层是如何划分的，或者说各层是依据什么来划分的 一、数据引入层（ODS） ODS（Operational D

答：并行的，dw 层问：那其实对于同一个数据，这两个过程是串行的?ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进行沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进行集中，明细层跟stage层的粒度一致，属于分析的公共资源。

数据仓库的概念最早由"数据仓库之父"Bill Inmon在1990年提出，他将数据仓库定义为"一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程"。面向主题的特性体现在数据组织方式上。不同于传统业务数据库按照业务流程（如采购、销售、库存）来组织数据，数据仓库是按照企业关心的核心主题（如客户、产品、渠道）来构建的。1.集成性集成性是数据仓库最显著的特征。

数仓分层架构：DIM

文章目录引言数据仓库典型分层结构：`3层结构【ODS层、DW层和DA层】`数据分层的好处：京东的`数据仓库分层模式`，是根据标准的模型演化而来。总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,一个平凡而不平庸的人。 学习大数据差不多一年了，笔者最近在整理大数据学习的笔记资料，这个系列是整理的一些大数据必知必会的知识。 数据仓库典型分层结构：3层结构【ODS层、DW层和DA层】 1）、ODS层数据：原始数据，往往来源

关于　　三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。　　１、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。　　２、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据

 关于　　三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。　　１、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。　　２、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数

数据仓库分层是一种组织和管理数据仓库的结构化方法，它将数据仓库划分为不同的层次或级别，每个层次具有特定的功能和目的。这种分层方法有助于管理数据仓库中的数据流程、数据处理和数据访问，并提供一种清晰的结构来支持数据管理和分析需求

一、访问咨询主题看板 1. 需求分析 目的: 分析每一个调研需求需要计算什么指标, 以及计算这个指标需要通过那些维度,而且还包括计算这个需求涉及 到那些表和那些字段 需求1: 统计指定时间段内，访问客户的总数量。能够下钻到小时数据 指标: 访问量 维度: 时间维度: 年 季度 月 天 小时 涉及到哪些表: web_chat_ems_2019_12 涉及到哪些字段: 时间维度: create_time 说明: 发现create_time字段中包含有年 月 天 小时

一、数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？ 只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。 1、清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。 2、数据血缘追...

说下自己的理解：数据仓库是分层的，通常情况下都是进行三层建模(当然也不是绝对的)。例如上次说的商品订单数据表，表字段可能有非常多个，但是我们使用的时候可能只用到UID，PayTime，CreateTime, PayMoney,等字段。这个过程需要不断的过滤。每过滤一层就需要在新的一层储存一次。类比在Hive中有个表分区的概念，把一张大表按照业务需求拆分为两张表，减少了扫描的量级。下面说下常用的分层...

接要 本文主要介绍了基于三层体系结构的网络数据库设计，并结合面向对象，分布式数据库开发等理论。全文围绕一个典型而简单的例子，通过VB编程语言，从分析、建模、设计、编码等各个角度对三层体系与数据库进行了全面而详细的阐述，文中提供了全部源代码。关键词  三层体系  数据库  面向对象  <SPAN style="FONT-FAMILY: 宋体; mso-ascii-font-family:

主要完成数据加工与整合，建立一致性的维度，构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，以及汇总公共粒度的指标。数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）公共汇总粒度事实层（DWS）：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。

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。与传统的业务数据库不同，数据仓库主要用于数据分析和决策支持，而非日常事务处理。为了更好地组织和管理数据，现代数据仓库通常采用分层架构，常见的分层包括ODS、DWD、DWS和ADS四层。这种分层设计既可以提高数据处理效率，又能保证数据质量和一致性。