数仓分层聚合的理解

最新推荐文章于 2024-10-11 17:18:02 发布

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#大数据 #数据仓库 #分层汇总

统计本身就是从明细数据汇总出结果的过程。

但是如果很多的统计任务都从明细数据直接得到结果，那么就会存在很多的重复计算

尤其是明细数据一般会比较多，那么就会造成计算资源的浪费

所以分层聚合的目的就是将一些公共的聚合提前做好

后续的统计，只需要基于这个初步聚合的数据。

聚合就是根据维度，关联这些维度在多个业务角度的统计指标，

比如一个app用户，一天使用多个功能的统计数据，pv

dwd：纯明细数据

dwm和dws的区别，dws是更上层的

dwm里面所有维度直接是多对多，多个维度组成记录的唯一key

一个用户，在某个频道的浏览量，这样的话，库里有多个相同uid和不同频道cid的组合记录： uid+cid

dws里面只有一个主维度，其他维度是这个主维度的属性，属于1对多，主维度就是记录的唯一key

一个app用户，一天使用多个功能的统计数据，pv，每个功能是一个字段

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<think>好的，我现在需要帮助用户理解数据仓库分层架构的意义和作用。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，确保准确引用这些资料。用户给出了四个引用，其中引用[1]提到Inmon和Kimball的不同侧重点，综合起来定义了数据仓库的特性。引用[2]和[3]都详细说明了数据仓库的分层设计，特别是DW层的作用。引用[4]则提到了DWS层的轻度聚合操作。这些内容需要整合到回答中。接下来，我需要确定用户的问题：数据仓库分层架构的意义和作用。用户可能想了解为什么分层是必要的，以及每一层的具体功能。根据引用内容，分层的主要意义包括解耦、提高复用性、简化开发、数据质量保障和资源优化。然后，我应该按照典型的分层结构来组织回答，比如ODS、DWD、DWS、ADS等层次。每个层次需要简要说明其作用，并引用对应的引用资料。例如，引用[2]提到DW层按主题建立数据模型，排除无用数据，而引用[4]则说明DWS层进行轻度聚合。同时，要注意用户提到的系统级指令，比如使用正确的中文回答，生成相关问题，以及正确引用标注。在引用时，要自然地添加引用标识，比如在讨论分层意义时引用[1][2][3]，在提到DWS层时引用[4]。还需要检查是否遗漏了任何关键点，比如分层如何支持管理决策，或者不同分层方法（Inmon vs. Kimball）的影响。不过根据用户的问题，重点可能在于通用分层架构而非方法论比较。最后，生成的相关问题需要与分层架构相关，可能涉及每层的具体职责、设计挑战或实际应用案例。确保问题有针对性，能够引导用户进一步学习。现在，按照逻辑结构组织内容，确保每个部分都有引用支持，并符合格式要求。</think>### 数据仓库分层架构的意义与作用 数据仓库分层架构通过**解耦复杂流程**、**提升数据质量**、**优化资源分配**实现高效的数据管理与分析，是数仓设计的核心逻辑。以下是具体分层意义与作用的分析： --- #### 一、分层架构的意义 1. **降低系统耦合度** 通过划分层次（如ODS、DWD、DWS、ADS），将数据采集、清洗、整合、应用等环节解耦。例如，源数据变更只需调整ODS层，无需影响上层模型[^2][^3]。 2. **提高数据复用性** 公共数据在DWD层统一清洗后，可被多业务重复调用，避免重复计算。例如，用户画像数据在DWD层加工后，可同时支持营销分析与风险控制[^4]。 3. **简化开发复杂度** 分层后，开发人员只需关注当前层逻辑。如ADS层直接面向业务需求，无需处理原始数据冗余问题。 4. **保障数据质量** 分层设计为数据校验提供明确节点。例如，ODS到DWD层可添加数据质量监控规则（如去重、空值检测）。 5. **优化资源分配** 高频访问的聚合数据（如DWS层）可分配高性能存储，冷数据（如ODS层历史备份）可压缩存储，降低成本[^4]。 --- #### 二、典型分层架构及作用 1. **ODS（操作数据存储层）** - **作用**：直接同步原始业务数据，保留细节，提供数据备份与追溯能力。 - **示例**：存储未经处理的订单流水表、用户日志等。 2. **DWD（数据明细层）** - **作用**：对ODS层数据清洗（去噪、标准化）、维度关联，生成规范化的明细表。 - **示例**：将订单流水关联用户表，补充地域、时间维度信息[^4]。 3. **DWS（轻度聚合层）** - **作用**：按通用维度（如时间、地域）预聚合，提升查询效率。 - **示例**：按日统计用户活跃度、商品销量等中间指标。 4. **ADS（应用数据服务层）** - **作用**：面向具体场景（如报表、推荐系统）加工数据，直接驱动业务决策。 - **示例**：生成用户分群标签表、实时大屏展示的GMV指标。 --- #### 三、实际应用价值 - **决策支持**：通过分层加工，将原始数据转化为面向主题的高质量信息（如客户留存分析主题），直接支持管理决策[^1]。 - **历史数据分析**：DW层长期存储历史数据，支持趋势分析（如5年销售周期对比）。 - **资源弹性扩展**：各层可独立扩展存储与计算资源（如DWS层使用列式存储提升聚合效率）[^4]。 ---