大数据建模-DWS层(主题轻度汇总+建立宽表)

我们继续用“开餐馆”的比喻，来彻底讲清楚DWS（数据服务层/汇总层）的“轻度汇总”到底在做什么。

如果把DWD层比作中央厨房的“标准半成品区”（这里存放着切好的标准肉丁、配好的菜料包），那么DWS层就是各个档口的“预加工区”。

• 麻辣烫档口的伙计会提前把几种常卖的食材穿成串（比如：牛肉串、香菇串、青菜串）。
• 烧烤档口的伙计会提前把羊肉腌好、切成块。
• 煲汤档口的伙计会提前把汤底熬好。

这么做的目的只有一个：在出餐高峰时，能极度快速地做出一道菜，而不是每次都从切肉开始。

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DWS层的核心思想：空间换时间，效率至上

DWS层就是在用存储空间（存一份轻度汇总的数据）来换取后续极其恐怖的查询计算速度。

它的工作是基于DWD层明细数据，按照常见的分析维度（主题） 进行提前聚合，形成一些粒度较粗的表。

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具体做什么？—— 三大核心操作

1. 确定汇总主题 (What to Summarize?)

这是第一步，基于业务中最常见、最频繁的分析需求来确定主题。常见的主题有：

• 用户主题：分析用户行为、用户价值。
• 商品主题：分析商品销量、业绩。
• 流量主题：分析渠道效果、页面访问。
• 交易主题：分析销售业绩、各地区贡献。

2. 选择汇总粒度 (The Grain of Summary)

这是最关键的一步，决定了汇总表的粗细程度。它比DWD的“原子粒度”要粗。

• DWD粒度：一个用户的一次行为、一个订单中的一个商品（最细粒度）。
• DWS粒度（示例）：
  • 一天 + 一个用户 -> 用户日汇总表
  • 一天 + 一个商品 -> 商品日汇总表
  • 一天 + 一个省份 -> 地区日汇总表
  • 一天 + 一个渠道 -> 渠道日汇总表

3. 进行轻度汇总 (The Act of Summarization)

基于上面确定的主题和粒度