柚子快報(bào)激活碼778899分享：【數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層次化設(shè)計(jì)

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一、基本概念

**1. RDS（RAW DATA STORES，原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）**

RDS作為原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，用于存儲(chǔ)來(lái)自各種源頭的未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源或各種傳感器等。RDS確保原始數(shù)據(jù)的完整性和可訪問(wèn)性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供原始素材。

**2. ODS（Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）**

ODS（操作性數(shù)據(jù)），是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)中的重要組成部分。它位于數(shù)據(jù)源系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)集市之間,主要用于存儲(chǔ)從各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取的原始數(shù)據(jù)。作為數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種過(guò)渡，ODS的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般與數(shù)據(jù)來(lái)源保持一致，便于減少ETL的工作復(fù)雜性，而且ODS的數(shù)據(jù)周期一般比較短。ODS的數(shù)據(jù)最終流入DW。

ODS位于RDS之后，用于存儲(chǔ)從RDS中提取出來(lái)的、經(jīng)過(guò)初步整合的數(shù)據(jù)。ODS通常用于存儲(chǔ)來(lái)自多個(gè)操作型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，如ERP、CRM等。它的主要作用是為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供結(jié)構(gòu)化、整合后的數(shù)據(jù)，作為后續(xù)數(shù)據(jù)處理和分析的基礎(chǔ)。

ODS存儲(chǔ)的是當(dāng)前的數(shù)據(jù)情況，給使用者提供當(dāng)前的狀態(tài)，提供即時(shí)性的、操作性的、集成的全體信息的需求。ODS作為數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種過(guò)渡形式，能提供高性能的響應(yīng)時(shí)間。ODS中的數(shù)據(jù)是"實(shí)時(shí)值"，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)卻是"歷史值"。

2.1?ODS的特點(diǎn)

ODS層的主要特點(diǎn)包括:

面向主題: 數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)主題進(jìn)行組織粒度細(xì): 保留原始數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)級(jí)別實(shí)時(shí)性強(qiáng): 數(shù)據(jù)更新頻率較高,通常為準(zhǔn)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)冗余: 保留歷史數(shù)據(jù),支持?jǐn)?shù)據(jù)回溯

2.2?ODS系統(tǒng)的作用

一般在帶有ODS的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中，ODS都具備如下幾個(gè)作用：

1）

在業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間形成一個(gè)隔離層。?

2）

轉(zhuǎn)移一部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)細(xì)節(jié)查詢(xún)的功能。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立之前，大量的報(bào)表、分析是由業(yè)務(wù)系統(tǒng)直接支持的，在一些比較復(fù)雜的報(bào)表生成過(guò)程中，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生相當(dāng)大的壓力。ODS的數(shù)據(jù)從粒度、組織方式等各個(gè)方面都保持了與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的一致，那么原來(lái)由業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的報(bào)表、細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的查詢(xún)自然能夠從ODS中進(jìn)行，從而降低業(yè)務(wù)系統(tǒng)的查詢(xún)壓力。

3）

完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中不能完成的一些功能。 一般來(lái)說(shuō)，帶有ODS的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)中，DW層所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都是進(jìn)行匯總過(guò)的數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，并不存儲(chǔ)每筆交易產(chǎn)生的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，但是在某些特殊的應(yīng)用中，可能需要對(duì)交易細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)，這時(shí)就需要把細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)查詢(xún)的功能轉(zhuǎn)移到ODS來(lái)完成，而且ODS的數(shù)據(jù)模型按照面向主題的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，可以方便地支持多維分析等查詢(xún)功能。

**3. TDS（TRANSFORMED DATA STORES，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）**

TDS在ODS之后，負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或分析需求。在TDS中，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一系列的處理操作，如去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類(lèi)型等，以生成更加準(zhǔn)確、一致和有用的數(shù)據(jù)集。

**4?.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）

4.1 概述

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)，是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。DW保持著所有的從ODS到來(lái)的數(shù)據(jù)，并長(zhǎng)期保存，而且這些數(shù)據(jù)不會(huì)被修改。（DW中的數(shù)據(jù)實(shí)際存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)中（如HDFS）。如果想要?jiǎng)h除數(shù)據(jù)，一般會(huì)在分布式文件系統(tǒng)中進(jìn)行操作。而由于效率問(wèn)題，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般只讀取數(shù)據(jù)，不直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改。）

（1）

面向主題(Subject Oriented)操作型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織

面向事務(wù)處理任務(wù)，各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織的。

（2）

集成的(Integrated)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的信息是關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致的全局信息。

（3）

相對(duì)穩(wěn)定的(Non-Volatile) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)主要供

企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢(xún)，一旦某個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后，一般情況下將被長(zhǎng)期保留，也就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有大量的查詢(xún)操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。

（4）

反映歷史變化(Time Variant) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常包含歷史信息，系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過(guò)去某一時(shí)點(diǎn)(如開(kāi)始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的時(shí)點(diǎn))到各個(gè)階段的信息，通過(guò)這些信息，可以對(duì)企業(yè)的

發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。

4.2?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征

特征有：

（1）效率足夠高，要對(duì)進(jìn)入的數(shù)據(jù)快速處理

（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量高，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是提供很多決策需要的數(shù)據(jù)支撐，DW的數(shù)據(jù)應(yīng)該是唯一的具有權(quán)威性的數(shù)據(jù)，企業(yè)的所有系統(tǒng)只能從DW取數(shù)據(jù)，所以需要定期對(duì)DW里面的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量審，保證DW里邊數(shù)據(jù)的唯一、權(quán)威、準(zhǔn)確性。

（3）擴(kuò)展性，企業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)展和降低企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的成本考慮

（4）面向主題，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織的，每一個(gè)主題對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)排除對(duì)決策無(wú)用的數(shù)據(jù)，提供特定主題的簡(jiǎn)明視圖

（5）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要提供查詢(xún)服務(wù)，并且需要查詢(xún)能夠及時(shí)響應(yīng)

（6）DW的數(shù)據(jù)也是只允許增加不允許刪除和修改，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要是提供查詢(xún)服務(wù)，刪除和修改在

分布式系統(tǒng)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)過(guò)程而不是一個(gè)項(xiàng)目； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是一個(gè)信息提供平臺(tái)，從業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，主要以星型模型和雪花模型進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，并為用戶(hù)提供各種手段從數(shù)據(jù)中獲取信息和知識(shí)。

從功能結(jié)構(gòu)劃分，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)至少應(yīng)該包含數(shù)據(jù)獲取(Data Acquisition)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)(Data Storage)、數(shù)據(jù)訪問(wèn)(Data Access)三個(gè)關(guān)鍵部分。

**5.?數(shù)據(jù)集市（DM）

數(shù)據(jù)集市(Data Mart) ,為了特定的應(yīng)用目的或應(yīng)用范圍，而從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獨(dú)立出來(lái)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也可稱(chēng)為部門(mén)數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù)。

面向應(yīng)用。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施過(guò)程中往往可以從一個(gè)部門(mén)的數(shù)據(jù)集市著手，以后再用幾個(gè)數(shù)據(jù)集市組成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

需要注意的就是在實(shí)施不同的數(shù)據(jù)集市時(shí)，同一含義的字段定義一定要相容，這樣再以后實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)才不會(huì)造成大麻煩。數(shù)據(jù)集市，以某個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用為出發(fā)點(diǎn)而建設(shè)的局部DW,DW只關(guān)心自己需要的數(shù)據(jù)，不會(huì)全盤(pán)考慮企業(yè)整體的數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用。

特征有：

（1）DM結(jié)構(gòu)清晰，針對(duì)性強(qiáng)，擴(kuò)展性好，因?yàn)镈M僅僅是單對(duì)一個(gè)領(lǐng)域而建立，容易維護(hù)修改

（2）DM建設(shè)任務(wù)繁重，公司有眾多業(yè)務(wù)，每個(gè)業(yè)務(wù)單獨(dú)建立表

（3）DM的建立更多的消耗存儲(chǔ)空間，單獨(dú)一個(gè)DM可能數(shù)據(jù)量不大，但是企業(yè)所有領(lǐng)域都建立DM這個(gè)數(shù)據(jù)量就會(huì)增加多倍

6.如何能搭建一個(gè)體系，既能支持戰(zhàn)略決策使用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)，又能兼容業(yè)務(wù)快速的變化和運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品人員日常需求的ODS數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ODS并存方案，經(jīng)過(guò)調(diào)研，發(fā)現(xiàn)大體上有三種解法：

（1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) － ODS － 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

（2）DB － ODS

優(yōu)點(diǎn)：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般的初創(chuàng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)都是類(lèi)似的結(jié)構(gòu)，比如我們部門(mén)就應(yīng)該歸結(jié)到這一范疇 缺點(diǎn)：這樣所有數(shù)據(jù)都?xì)w結(jié)到ODS，長(zhǎng)期數(shù)據(jù)決策分析能力差，軟硬件成本高，模塊劃分不清晰，通用性差。

（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ODS并行

引用自：ODS、DW、DM - 知乎 (zhihu.com)?

數(shù)倉(cāng)分層（ODS、DWD、DWS、DWT、ADS）和數(shù)倉(cāng)建模_ods,dwd,dws,ads-CSDN博客

二、.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層

1?數(shù)據(jù)分層思想

?數(shù)據(jù)分層每個(gè)企業(yè)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求可以分成不同的層次，但是最基礎(chǔ)的分層思想，理論上數(shù)據(jù)分為三個(gè)層，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)層、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層和數(shù)據(jù)服務(wù)層。基于這個(gè)基礎(chǔ)分層之上添加新的層次，來(lái)滿足不同的業(yè)務(wù)需求。 ?

2 數(shù)據(jù)分層的好處

（1）清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： 每個(gè)數(shù)據(jù)分層都具有明確定義的作用范圍和職責(zé)，使得在使用表時(shí)更容易定位和理解。

（2）減少重復(fù)開(kāi)發(fā)： 通過(guò)規(guī)范數(shù)據(jù)分層，可以開(kāi)發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，從而極大地減少重復(fù)計(jì)算的工作。

（3）統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑： 數(shù)據(jù)分層提供了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)出口，使得對(duì)外輸出的數(shù)據(jù)口徑更為一致。

（4）復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化： 通過(guò)將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)層次來(lái)完成，每一層解決特定的問(wèn)題，從而簡(jiǎn)化了整體任務(wù)的復(fù)雜性。

3?業(yè)界常見(jiàn)數(shù)倉(cāng)分層架構(gòu)

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簡(jiǎn)拼 全稱(chēng)?? ?說(shuō)明ODSOperation Data Store操作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，用于存儲(chǔ)來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度上看ODS層是粒度最細(xì)的數(shù)據(jù)層。DWDData Warehouse Detail數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)明細(xì)層，用于存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)清洗和加工的明細(xì)數(shù)據(jù)。這層數(shù)據(jù)粒度通常和ODS的粒度相同，不同的是該層的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，字段更適合統(tǒng)計(jì)的需要等。同時(shí)，為了提高數(shù)據(jù)明細(xì)層的易用性，該層會(huì)采用一些維度退化手法，將維度退化至事實(shí)表中，減少事實(shí)表和維表的關(guān)聯(lián)。DWM Data WareHouse Middle（可選） 數(shù)據(jù)中間層會(huì)在DWD層的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)做輕度的聚合操作，生成一系列的中間表，提升公共指標(biāo)的復(fù)用性，減少重復(fù)加工。 DWSData Warehouse Summary數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總層，又稱(chēng)數(shù)據(jù)集市或?qū)挶恚糜诖鎯?chǔ)匯總后的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度來(lái)說(shuō)，這層的數(shù)據(jù)是輕度匯總級(jí)的數(shù)據(jù)，已經(jīng)不存在明細(xì)數(shù)據(jù)了。按照業(yè)務(wù)劃分，如流量、訂單、用戶(hù)等，生成字段比較多的寬表，用于提供后續(xù)的業(yè)務(wù)查詢(xún)，OLAP分析，數(shù)據(jù)分發(fā)等。ADSApplication Data Service數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)層，為應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。從數(shù)據(jù)粒度來(lái)說(shuō)是高度匯總的數(shù)據(jù)。面向用戶(hù)應(yīng)用和分析需求，包括前端報(bào)表、分析圖表、KPI、儀表盤(pán)、OLAP、專(zhuān)題等分析DIMDimension 公共維度層由維度表構(gòu)成，基于維度建模理念，建立整個(gè)企業(yè)的一致性維度。 高基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是用戶(hù)資料表、商品資料表類(lèi)似的資料表。數(shù)據(jù)量可能是千萬(wàn)級(jí)或者上億級(jí)別。 低基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是配置表，比如枚舉值對(duì)應(yīng)的中文含義，或者日期維表。數(shù)據(jù)量可能是個(gè)位數(shù)或者幾千幾萬(wàn)。 TMP（可選）DWTMP層是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的一個(gè)特定層次，專(zhuān)門(mén)用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)各層計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的臨時(shí)表。

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?4?案例根據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)體系

舉個(gè)例子說(shuō)明一下，如下圖，可以認(rèn)為是一個(gè)電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)體系設(shè)計(jì)。我們暫且只關(guān)注用戶(hù)訪問(wèn)日志這一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

在ODS層中，由于各端的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)不同或者各種其它問(wèn)題，用戶(hù)的訪問(wèn)日志被分成了好幾張表上報(bào)到了我們的ODS層。

為了方便大家的使用，我們?cè)贒WD層做了一張用戶(hù)訪問(wèn)行為天表，在這里，我們將PC網(wǎng)頁(yè)、H5、小程序和原生APP訪問(wèn)日志匯聚到一張表里面，統(tǒng)一字段名，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，這樣就有了一張可供大家方便使用的明細(xì)表了。

在DWM層，我們會(huì)從DWD層中選取業(yè)務(wù)關(guān)注的核心維度來(lái)做聚合操作，比如只保留人、商品、設(shè)備和頁(yè)面區(qū)域維度。類(lèi)似的，我們這樣做了很多個(gè)DWM的中間表

然后在DWS層，我們將一個(gè)人在整個(gè)網(wǎng)站中的行為數(shù)據(jù)放到一張表中，這就是我們的寬表了，有了這張表，就可以快速滿足大部分的通用型業(yè)務(wù)需求了。

最后，在APP應(yīng)用層，根據(jù)需求從DWS層的一張或者多張表取出數(shù)據(jù)拼接成一張應(yīng)用表即可。

5?不同的層次中用到的計(jì)算引擎和存儲(chǔ)系統(tǒng)

6?如何構(gòu)建一個(gè)高效的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層體系

首先，?企業(yè)需要明確業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，確定分層的粒度和層次結(jié)構(gòu)。其次，?選擇合適的存儲(chǔ)技術(shù)和工具，確保各層次數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和訪問(wèn)。最后，?建立完善的數(shù)據(jù)管理流程和規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和安全性。

數(shù)據(jù)分層的劃分時(shí)，我從以下幾個(gè)角度進(jìn)行思考：

對(duì)應(yīng)用的支持： 從這個(gè)角度來(lái)看，我們期望越靠上層次，越能夠友好地支持應(yīng)用。例如，APP層基本上是為應(yīng)用專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的，易于理解。相較之下，DWS層可能會(huì)有一些理解成本，而DWM和DWD層則更加復(fù)雜，因?yàn)樗鼈兛赡苌婕岸鄠€(gè)維度，并需要進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算才能滿足需求。

能力范圍： 我們希望80%的需求可以由20%的表來(lái)支持。換言之，大部分（80%以上）的需求都可以使用DWS層的表來(lái)支持，DWS無(wú)法支持的需求可以借助DWM和DWD層的表，而僅有極少部分的數(shù)據(jù)需求可能需要從原始日志中提取。結(jié)合第一點(diǎn)，我們希望以對(duì)應(yīng)用非常友好的方式來(lái)支持80%的需求，而不是直接將原始日志暴露給應(yīng)用方。

數(shù)據(jù)聚合程度： 我們希望上層數(shù)據(jù)的聚合程度越高越好。以O(shè)DS和DWD的數(shù)據(jù)為例，它們基本上保留了原始日志的粒度，沒(méi)有進(jìn)行任何聚合操作。DWM進(jìn)行了輕度的聚合，僅保留了通用的維度，而DWS則進(jìn)行了更高級(jí)的聚合操作，可能只保留了一到兩個(gè)能夠完整描述當(dāng)前主體的維度。從這個(gè)角度來(lái)看，我們可以理解為我們是根據(jù)數(shù)據(jù)的聚合程度來(lái)劃分?jǐn)?shù)據(jù)層次的。

參考自：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)容分享(六)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層次化設(shè)計(jì)_數(shù)據(jù)明細(xì)層-CSDN博客

三、問(wèn)題

4.1 DWS 與 DWD？

問(wèn)答一： dws 和 dwd 的關(guān)系

問(wèn)：dws 和dwd 是并行而不是先后順序?

答：并行的，dw 層

問(wèn)：那其實(shí)對(duì)于同一個(gè)數(shù)據(jù)，這兩個(gè)過(guò)程是串行的?

答：dws 會(huì)做匯總，dwd 和 ods 的粒度相同，這兩層之間也沒(méi)有依賴(lài)的關(guān)系

問(wèn)：對(duì)呀，那這樣 dws 里面的匯總沒(méi)有經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整度的處理，或者單獨(dú)做了這種質(zhì)量相關(guān)的處理，為什么不在 dwd 之上再做匯總呢?我的疑問(wèn)其實(shí)就是，dws的輕度匯總數(shù)據(jù)結(jié)果，有沒(méi)有做數(shù)據(jù)質(zhì)量的處理?

答：ods 直接到 dws 就好，沒(méi)必要過(guò) dwd，我舉個(gè)例子，你的瀏覽商品行為，我做一層輕度匯總，就直接放在 dws 了。但是你的資料表，要從好多表湊成一份，我們從四五份個(gè)人資料表中湊出來(lái)了一份完整的資料表放在了 dwd 中。然后在 app 層，我們要出一張畫(huà)像表，包含用戶(hù)資料和用戶(hù)近一年的行為，我們就直接從dwd中拿資料， 然后再在 dws 的基礎(chǔ)上做一層統(tǒng)計(jì)，就成一個(gè)app表了。當(dāng)然，這不是絕對(duì)，dws 和 dwd 有沒(méi)有依賴(lài)關(guān)系主要看有沒(méi)有這種需求。

4.2 ODS與DWD區(qū)別？

問(wèn)：還是不太明白 ods 和 dwd 層的區(qū)別，有了 ods 層后感覺(jué) dwd 沒(méi)有什么用了。

答：嗯，我是這樣理解的，站在一個(gè)理想的角度來(lái)講，如果 ods 層的數(shù)據(jù)就非常規(guī)整，基本能滿足我們絕大部分的需求，這當(dāng)然是好的，這時(shí)候 dwd 層其實(shí)也沒(méi)太大必要。 但是現(xiàn)實(shí)中接觸的情況是 ods 層的數(shù)據(jù)很難保證質(zhì)量，畢竟數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣，推送方也會(huì)有自己的推送邏輯，在這種情況下，我們就需要通過(guò)額外的一層 dwd 來(lái)屏蔽一些底層的差異。

問(wèn)：我大概明白了，是不是說(shuō) dwd 主要是對(duì) ods 層做一些數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化的操作，dws 主要是對(duì) ods 層數(shù)據(jù)做一些輕度的匯總?

答：對(duì)的，可以大致這樣理解。

4.3 app層干什么的？

問(wèn)答三：app 層是干什么的?

問(wèn)：感覺(jué)數(shù)據(jù)集市層是不是沒(méi)地方放了，各個(gè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集市表是應(yīng)該在 dwd 還是在 app?

答：這個(gè)問(wèn)題不太好回答，我感覺(jué)主要就是明確一下數(shù)據(jù)集市層是干什么的，如果你的數(shù)據(jù)集市層放的就是一些可以供業(yè)務(wù)方使用的寬表表，放在 app 層就行。如果你說(shuō)的數(shù)據(jù)集市層是一個(gè)比較泛一點(diǎn)的概念，那么其實(shí) dws、dwd、app 這些合起來(lái)都算是數(shù)據(jù)集市的內(nèi)容。

問(wèn)：那存到 Redis、ES 中的數(shù)據(jù)算是 app層嗎?

答：算是的，我個(gè)人的理解，app 層主要存放一些相對(duì)成熟的表，能供業(yè)務(wù)側(cè)使用的。這些表可以在 Hive 中，也可以是從 Hive 導(dǎo)入?Redis?或者 ES 這種查詢(xún)性能比較好的系統(tǒng)中。

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四、數(shù)據(jù)模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)模型建設(shè)的怎么樣，極度依賴(lài)規(guī)范設(shè)計(jì)，如果代碼風(fēng)格是“千人千面”，那么恐怕半年下來(lái)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)就沒(méi)法看了。沒(méi)有什么比“數(shù)據(jù)系統(tǒng)”更看重“法制”了，規(guī)范體系不僅能保障數(shù)據(jù)建設(shè)的一致性，也能夠應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)交接的情況，更能夠?yàn)樽詣?dòng)化奠定基礎(chǔ)。

業(yè)務(wù)過(guò)程清晰：ODS就是原始信息，不修改；DWD面向基礎(chǔ)業(yè)務(wù)過(guò)程；DIM描述維度信息；DWS針對(duì)最小場(chǎng)景做指標(biāo)計(jì)算；ADS也要分層，面向跨域的建設(shè)，和面向應(yīng)用的建設(shè)；指標(biāo)可理解：按照一定業(yè)務(wù)事務(wù)過(guò)程進(jìn)行業(yè)務(wù)劃分，明細(xì)層粒度明確、歷史數(shù)據(jù)可獲取，匯總層維度和指標(biāo)同名同義，能客觀反映業(yè)務(wù)不同角度下的量化程度；核心模型相對(duì)穩(wěn)定：如果業(yè)務(wù)過(guò)程運(yùn)行的比較久，過(guò)程相對(duì)固定，就要盡快下沉到公共層，形成可復(fù)用的核心模型；高內(nèi)聚低耦合：各主題內(nèi)數(shù)據(jù)模型要業(yè)務(wù)高內(nèi)聚，避免在一個(gè)模型耦合其他業(yè)務(wù)的指標(biāo)，造成該模型主題不清晰和性?xún)r(jià)比低。

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