1. 概述

数据仓库的分层设计是一种常见的架构方法，它通过将数据组织成多个层次，以支持数据的整合、管理和分析。分层设计有助于简化数据管理，提高数据的可维护性和可扩展性。

2. 分层设计

典型的分层设计包括 ODS（Operational Data Store）、DIM（Dimension）、DWD（Data Warehouse Detail）、DWS（Data Warehouse Summary）、ADS（Application Data Store）等层次。下面详细讲解这些层次的主要功能以及它们之间的关系。

2.1 ODS（Operational Data Store，操作数据存储层，也称为贴源层）

ODS是数据仓库的最底层，是最接近数据源的数据层，主要功能是接收来自不同数据源（如业务数据库、日志文件、外部API等）未经处理的原始数据。

数据在这个层面上通常不做过多的处理，除了必要的去噪（如去除明显的错误数据）、去重、数据类型转换和字段名称规范化等基本的清洗操作，以保持数据的原始性。

ODS 用来隔离数据源与后续处理层，可以使得数据源的结构变化不会直接影响到其他层，同时也为后续的数据处理提供基础数据。

2.1.1 主要功能

• 近实时数据存储：ODS 层通常用于存储来自业务系统的近实时数据，数据更新频率较高。

• 原始数据保留：ODS 层保留了从源系统抽取的原始数据，不做过多的数据清洗和转换。

• 数据校验与初步清洗：进行简单的数据校验和初步清洗，以确保数据的质量。

• 支持查询：提供对近实时数据的查询支持，满足一些需要快速响应的业务需求。

2.1.2 主要特点

• 数据更新频繁。

• 数据结构接近源系统。

• 存储周期较短，一般为几天到几周。

2.2 DIM（Dimension，维度层）

在数据仓库系统中，DIM层（Dimension Layer）主要用于存储维度数据，这些数据提供了描述性信息，以支持对事实数据的理解和分析。

通过结合 DIM 层的维度表与事实表，提供丰富的上下文信息，增强数据分析的维度和深度。

2.2.1 主要功能

• 维度数据存储：DIM 层存储维度表，包含描述性的信息，如时间、地点、客户、产品等。

• 一致性维度：确保维度数据的一致性，避免在不同事实表中出现不一致的维度数据。

• 缓慢变化维处理：处理维度数据的缓慢变化，记录历史变化信息。

2.2.2 主要特点

• 数据更新相对较少，如属性描述，不随时间频繁变更。

• 维度表通常较小，但非常重要。

• 维度表中的数据经常被引用，因此需要优化查询性能。

2.3 DWD（Data Warehouse Detail，数据仓库明细层）

DWD 层是数据仓库架构中的一个重要层次，它位于数据仓库的较高层次，通常在 ODS 和 DIM 层之上，DWS 之下。DWD层的主要目的是存储经过清洗、整合和轻度汇总的明细数据，以支持企业的日常运营报告和详细分析。

2.3.1 主要功能

• 明细数据存储：DWD 层存储经过清洗和转换后的明细数据，是数据仓库的核心层。

• 数据清洗与转换：进行详细的数据清洗、转换和标准化，确保数据质量。

• 历史数据保留：保留历史数据，支持时间序列分析和趋势分析。

• 粒度保持：保持数据的细粒度，支持详细的分析和查询。

2.3.2 主要特点

• 数据量较大。

• 数据更新频率较低，通常是每天或每周一次。

• 提供详尽的数据细节，支持复杂的分析需求。

2.4 DWS（Data Warehouse Summary，数据仓库汇总层）

DWS 层的主要目的是对 DWD 层的明细数据进行轻度汇总和预聚合，以支持更高效的查询和分析。在实际的数据仓库设计中，DWS层的设计需要考虑业务需求、数据使用模式和性能要求，以确保它能够有效地支持企业的数据分析和决策制定。

2.4.1 主要功能

2.4.1.1 轻度汇总

• 预聚合：对 DWD 层的明细数据进行轻度汇总，生成一些常用的中间结果，如日汇总、周汇总、月汇总等。

• 减少计算量：通过预先计算和存储这些汇总数据，可以减少后续查询时的计算量，提高查询性能。

2.4.1.2 多维分析支持

• 支持 OLAP：DWS 层的数据结构通常适合进行在线分析处理（OLAP），支持复杂的多维分析和报表生成。

• 星型模型和雪花模型：DWS 层的数据结构通常是星型或雪花模型，便于进行多维分析。

2.4.1.3 数据服务

• 提供高性能数据访问：DWS 层的数据经过优化，能够快速响应查询请求，支持 BI 工具和报表系统的高效访问。

• 数据一致性：确保数据的一致性和准确性，为上层应用提供可靠的数据服务。

2.4.1.4 历史数据保留

• 保留历史汇总数据：DWS 层会保留一定时间范围内的历史汇总数据，支持趋势分析和时间序列分析。

2.4.1.5 灵活的数据视图

• 定制化视图：根据不同的业务需求，DWS 层可以提供多种定制化的数据视图，满足不同用户的查询需求。

2.4.2 主要特点

• 数据粒度

  • 介于 DWD 和 ADS 之间：DWS 层的数据粒度比 DWD 层粗，但比 ADS 层细。它保留了一定的细节，同时进行了轻度汇总。

• 更新频率

  • 较低的更新频率：DWS 层的数据更新频率通常较低，可能是每天或每周一次，具体取决于业务需求。

• 数据质量

  • 高质量数据：DWS 层的数据经过了 DWD 层的清洗和转换，确保了数据的质量和一致性。

• 性能优化

  • 索引和分区：为了提高查询性能，DWS 层的数据通常会使用索引和分区技术。

  • 压缩：使用高效的压缩算法，减少存储空间需求并提高 I/O 性能。

• 可扩展性

  • 易于扩展：DWS 层的设计考虑了未来的扩展需求，可以方便地添加新的汇总表和维度。

2.5 ADS（Application Data Store, 应用数据层）

ADS 层主要面向特定的应用程序或业务场景，提供高度定制化的数据视图和服务。ADS 层的数据通常是经过高度汇总和加工的，目的是为前端应用提供快速、高效的数据访问。

2.5.1 主要功能

• 高度汇总：

  • 深度聚合：对 DWS 层的数据进行进一步的高度汇总，生成高度聚合的数据集。

  • 减少计算量：通过预先计算和存储这些高度汇总的数据，减少查询时的计算量，提高响应速度。

• 面向应用：

  • 定制化数据视图：根据具体的应用需求，提供定制化的数据视图，满足不同业务场景的需求。

  • 支持实时或近实时数据访问：为前端应用提供实时或近实时的数据访问，支持动态报表和仪表盘。

• 数据服务：

  • API 接口：提供 API 接口，供前端应用调用，实现数据的快速获取。

  • 数据推送：支持数据推送机制，将数据主动推送到前端应用，减少轮询带来的性能开销。

• 报表和仪表盘：

  • 报表生成：支持生成各种报表，如销售报表、财务报表等。

  • 仪表盘展示：提供直观的数据可视化，支持 KPI 监控和业务分析。

2.5.2 主要特点

• 数据粒度：

  • 最粗的数据粒度：ADS 层的数据粒度通常是最粗的，适合高层决策和报表展示。

• 更新频率：

  • 较高的更新频率：ADS 层的数据更新频率较高，可能是近实时的，以支持动态报表和实时监控。

• 数据质量：

  • 高质量数据：ADS 层的数据经过了 DWD 和 DWS 层的清洗、转换和轻度汇总，确保了数据的质量和一致性。

• 性能优化：

  • 索引和分区：为了提高查询性能，ADS 层的数据通常会使用索引和分区技术。

  • 压缩：使用高效的压缩算法，减少存储空间需求并提高 I/O 性能。

  • 缓存：使用缓存技术，提高数据访问速度。

• 可扩展性：

  • 易于扩展：ADS 层的设计考虑了未来的扩展需求，可以方便地添加新的数据视图和接口。

• 安全性：

  • 权限控制：提供细粒度的权限控制，确保数据的安全性和隐私保护。

3. 分层关系

3.1 ODS -> DWD

• ODS 层的数据经过清洗和转换后进入 DWD 层，形成详细的、高质量的数据。

• ODS 层的数据通常是近实时的，而 DWD 层的数据更新频率较低。

3.2 DWD -> DWS

• DWD 层的明细数据经过轻度汇总后进入 DWS 层，形成轻度汇总的数据。

• DWS 层的数据粒度较 DWD 层粗，但仍然保持一定的细节，支持多维分析。

3.3 DWS -> ADS

• DWS 层的数据经过进一步的高度汇总后进入 ADS 层，形成高度汇总的数据。

• ADS 层的数据粒度最粗，适合高层决策和报表展示。

3.4 DIM 层

• DIM 层的维度数据可以被 DWD、DWS 和 ADS 层引用，确保维度数据的一致性。

• 维度表通常在 DWD 层生成，并在整个数据仓库中共享使用。