新兴数据仓库设计与实践手册：从分层架构到实际应用(一)

本手册将分为三部分发布，以帮助读者逐步深入理解数据仓库的设计与实践。

• 第一部分介绍数据仓库的整体架构概述；
• 第二部分深入讨论ETL在数仓中的应用理论，ODS层的具体实现与应用；
• 第三部分将围绕DW数据仓库层、ADS层和数据仓库的整体趋势展开；

通过这样的结构，您可以系统地学习每一层次的内容和设计原则。

在设计数据仓库时，通过构建概念模型、逻辑模型和物理模型，可以使数据的组织方式更好地符合业务需求，并具备良好的适应性。

这样的设计，即便业务系统或公司业务有所扩展，数据仓库依然能够保持其结构稳定，减少因业务变化带来的影响。在数据仓库中，数据模型负责有序地组织与存储数据，从而实现高性能、低成本的高效数据利用。

数据仓库分层的概念与设计

数据仓库分层的核心价值

数据仓库通过分层结构，使每层数据都有特定的应用范围和职能，从而保证数据结构层次清晰、功能明确。数据表的层级划分帮助用户快速理解和定位相关数据，减少查询复杂性。

优化数据关系，实现层次内高内聚、层次间低耦合

分层设计使每层模型专注于特定的数据处理任务，便于维护和优化。数据清洗、整合、转换等操作集中在同一层，提升数据质量。不同层次间的模型相对独立，降低层间耦合度，使一层的变更不会影响其他层，从而提高系统的灵活性和可扩展性。这种设计能更好地应对业务需求变化和系统升级，保障系统的稳定性与高效性。

隐藏底层系统复杂性，避免多层次影响

当业务系统更新时，数据仓库的分层机制可以有效屏蔽底层变化带来的影响。通过数据仓库层，可以屏蔽源系统复杂的命名和结构变化，保证数据仓库的规范性和一致性。即使源系统发生变更，数据仓库