浅谈离线数仓ADS层

ADS层是由需求指标形成的,也就是由需求决定的,而其他层级的数据大部分是由ADS层来决定的。然后ADS层的数据大部分都是来自于DWD、DWS关联DIM层,一般一个原型图对应着一张ADS层的表,而ADS层的表里面的指标,来源于多张业务事实表,一般都需要从多个DWD或者DWS层的表中获取对应的指标字段,而且一般都需要关联DIM层的维度,所以就需要多个insert从多张事实表中获取原型指标字段。

获取原型指标字段数据的方法是,建一张tmp临时的ADS层表,然后通过多个insert语句从DWD层或者DWS层关联DIM层的表中来获取需要的ADS层的某一个或者多个指标字段,这些字段在bi原型中需要使用到的,插入到临时表中,得到的表会是一层一层的,而且每一层都有null值,且出现维度冗余,因为不可能ADS层的指标数据都从一张业务事实表获取到的,所以只能通过多张事实表来插入。最后就是写总的insert语句,将维度合并,减少冗余,得到最简的ADS层表以提高检索效率。

现在根据原型“征订目录教材教辅-供应链汇总表”,提取到了ads层的需求指标表“ads_subs_chain_sum”,现在需要根据这个ads层的表从dwd或者dws或者关联dim表进行获取ads层中的指标字段。有一些字段可以从某层中直接获取,有一些则需要经过聚合或者分组才能得到对应的指标字段。

现在他做的就是将ads层的表,分多个insert插入到一个tmp表中,然后获取到指标需要的所有字段数据,就是一层一层的拼接到一起,但是有些维度会重合,最后再对此tmp表进行分组合并维度得到对应合并后的数据插入到ads层的表中。

关联到相关的dim维度,然后将维度得到指标表的字段数据。维度都要,因为后续需要通过维度来合并数据。

由多个insert语句从不同的事实表中获取字段插入到tmp表,最后再对临时表进行合并维度得到指标表。

案例代码:

ADS层的表:ads_honry

建一张ADS层临时表tmp_ads_honry

每次采集时都清空一下临时表,最后再将整理好的指标插入到正式指标表中。

truncate table tmp_ads_honry

临时的获取d指标字段的insert语句:

insert into tmp_ads_honry

select

a , -- 维度字段a

b , -- 维度字段b

c , --维度字段 c

sum(d) -- 原型指标d

null e -- 原型指标e

null f  -- 原型指标f

from dwd_honryd left join dim_honry

group by a,b,c

临时的获取e指标字段的insert语句:

insert into tmp_ads_honry

select

a , -- 维度字段a

b , -- 维度字段b

c , --维度字段 c

null d -- 原型指标d

sum(e) -- 原型指标e

null f  -- 原型指标f

from dwd_honrye left join dim_honry

group by a,b,c

临时的获取f指标字段的insert语句:

insert into tmp_ads_honry

select

a , -- 维度字段a

b , -- 维度字段b

c , --维度字段 c

null d -- 原型指标d

null e -- 原型指标e

sum(f)  -- 原型指标f

from dwd_honryd left join dim_honry

group by a,b,c

总的ads表

insert into ads_honry

a , -- 维度字段a

b , -- 维度字段b

c , --维度字段 c

sum(d) -- 原型指标d

sum(e) -- 原型指标e

sum(f)  -- 原型指标f

from dwd_honryd left join dim_honry

group by a,b,c

### 离线数据仓库 DWD 的作用及功能介绍 #### 1. 数据清洗与结构化 DWD(Data Warehouse Detail)是离线数据仓库中承上启下的重要次,其主要作用是对 ODS(Operational Data Store)中的原始数据进行清洗、转换和结构化处理[^1]。通过去除无效数据、修正错误数据以及补充缺失字段,DWD 能够为后续的数据分析提供高质量的基础数据支持。 #### 2. 数据去重与一致性保证 在数据装载过程中,DWD 会确保数据的一致性和完整性。例如,在购物车周期快照事实的实现中,通过过滤条件 `is_ordered='0'` 和指定日期分区 `dt='2020-06-14'`,可以有效避免重复数据的加载,并保持数据的时间维度一致性。 #### 3. 数据分区与存储优化 为了提高查询效率和降低存储成本,DWD 通常会对数据进行分区管理,例如按照日期字段 `dt` 进行分区。此外,DWD 还会采用压缩技术(如 LZO 压缩算法)来减少存储空间占用,同时保持较高的查询性能[^2]。 #### 4. 数据模型规范化 DWD 的设计遵循严格的数据建模规范,旨在为后续的 DWS(Data Warehouse Summary)ADS(Application Data Service)提供清晰、一致的数据结构[^2]。例如,在流量域页面浏览事务事实的实现中,DWD 会定义详细的建语句,并明确各字段的含义和用途[^3]。 #### 5. 数据生命周期管理 DWD 的数据通常具有较长的生命周期,可能保留多年甚至永久保存。这种设计是为了满足历史数据分析的需求,同时也便于追溯数据来源和变化过程。 #### 6. 支持多维度分析 DWD 通过对不同业务域(如交易域、流量域等)的事实进行建模,能够为多维度分析提供丰富的数据支持。例如,流量域中的页面浏览、启动、动作、曝光和错误等事务事实分别记录了用户行为的不同方面,从而为精细化运营提供了数据基础[^3]。 ```sql -- 示例:DWD 数据装载语句 insert overwrite table dwd_trade_cart_full partition(dt='2020-06-14') select id, user_id, sku_id, sku_name, sku_num from ods_cart_info_full where dt='2020-06-14' and is_ordered='0'; ``` --- ###
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