什么才是一个好的数据模型设计

来看一组数据，这两个表格是基于元数据中心提供的血缘信息，分别对大数据平台上运行的任务和分析查询（Ad-hoc）进行的统计。
离线调度任务/表统计

一周内Ad-hoc 查询统计

下图是数仓分层架构图，方便你回忆数据模型分层的设计架构：

我们首先来看表 1。表 1 中有 2547 张未识别分层的表，占总表 6049 的 40%，它们基本没办法复用。 重点是在已识别分层的读表任务中，ODS：DWD：DWS：ADS 的读取任务分别是 1072：545：187：433，直接读取 ODS 层任务占这四层任务总和的 47.9%，这说明有大量任务都是基于原始数据加工，中间模型复用性很差。
我们再来看看表 2，在已识别的分层的查询中，ODS：DWD：DWS：ADS 的命中的查询分别是 892：1008：152：305，有 37.8% 的查询直接命中 ODS 层原始数据，说明 DWD、DWS、ADS 层数据建设缺失严重。尤其是 ADS 和 DWS，查询越底层的表，就会导致查询扫描的数据量会越大，查询时间会越长，查询的资源消耗也越大，使用数据的人满意度会低。
最后，我们进一步对 ODS 层被读取的 704 张表进行分解，发现有 382 张表的下游产出是 DWS，ADS，尤其是 ADS 达到了 323 张表，占 ODS 层表的比例 45.8%，说明有大量 ODS 层表被进行物理深加工。
通过上面的分析，我们似乎已经找到了一个理想的数仓模型设计应该具备的因素，那就是“数据模型可复用，完善且规范”。