数仓分层

1.分层目的

  数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到

  层次清晰、依赖关系直观

 

2.分层的优点：

清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解

减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算

统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径

复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题

 

3.一种通用的数据结构

ODS层：贴源层(近源层)

               来源于各个业务系统数据

               为了后续能够追溯问题，ods层一般不做过多的数据清洗工作，直抽各个业务系统数据，可以做部分的ETL清洗，如统一单位、命名、编码等

 

 DW层：数据仓库层

             　数据仓库的核心层。从ods获取数据按照主题建立数据模型。

　　　　 可细分为：DWD（数据明细层）  DWM（数据中间层）  DWS（数据中间层）

              DWD:保存跟ods层一样的数据粒度，并提供一定的数据质量保证。

　　　　　　  为提高明细的易用性，减少事实表与维表的关联，该层会采用维度退化手段，将维度退化至事实表中。

　　　　　　  该层也会做数据聚合，将相同主题的数据汇集至一张表中

　　　　DWM:在DWD数据基础上，做轻度聚合，生成一系列中间表，提高公共指标的复用性，减少重复加工

　　　　　　　即：对通用的核心维度进行聚合操作

　　　　DWS:数据集市/宽表

　　　　　　　按照业务划分，生成字段较多的宽表，用于提供后续的业务查询，olap分析，数据分发等。

   　　　　　　该层的数据表相对较少，一张表会涵盖比较多的业务内容，由于字段数较多，因此会称该层的表为宽表

 ADS:数据应用层

　　　　提供给数据产品，数据分析使用的数据。

DIM:维表层

            高基数维度数据：用户资料表、商品信息表  数据量上千万 上亿

            低基数维度数据：配置表，数据量在个位数 或者几千几万

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