数据仓库分层_数仓维度关联在哪一层

数据仓库的发展历程

简单报表阶段：

这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。

数据集市阶段：

这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。

数据仓库阶段：

这个阶段，主要是按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数据支持

ODS（Operational Data Store）：数据运营层

“面向主题的”数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽
取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统
的分类方式而分类的。
一般来讲，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原
封不动地接入原始数据即可，至于数据的去噪、去重、异常值处理等过程可以放在后面的DWD层来做。

DW（Data Warehouse）：数据仓库层

数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题
建立各种数据模型。DW层又细分为 DWD（Data Warehouse Detail）层、DWM（Data WareHouse
Middle）层和DWS（Data Warehouse Service）层。

DWD（Data Warehouse Detail）：数据明细层

该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。同时，为了提高数据明细
层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。
另外，在该层也会做一部分的数据聚合，将相同主题的数据汇集到一张表中，提高数据的可用性。

DWM（Data Warehouse Middle）：数据中间层

该层会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的
复用性，减少重复加工。直观来讲，就是对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标。

DWS（Data Warehouse Service）：数据服务层

又称数据集市或宽表。按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供
后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
一般来讲，该层的数据表会相对比较少，一张表会涵盖比较多的业务内容，由于其字段较多，因此
一般也会称该层的表为宽表。在实际计算中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在
计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接
成一张DWS的宽表。由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数
据在放在DWS亦可。

ADS/APP/DM（Application Data Store/Application/DataMarket）：数据应

用层/数据集市
在这里，主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在 ES、PostgreSql、Redis等
系统中供线上系统使用，也可能会存在 Hive 或者 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用。比如我们经常
说的报表数据，一般就放在这里。

DIM（Dimension）:维表层

维表层主要包含两部分数据：
高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表。数据量可能是千万级或者上亿级
别。
低基数维度数据：一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，或者日期维表。数据量可能是个位
数或者几千几万。