4、数据仓库——五层模型架构_数据仓库有哪五层架构_冥想者-定的 ...

1. ODS 数据准备层. (ods_v8sp.event_log)

2. DWD 数据明细层.(dwd_v8sp.event_column_info_hour)

3. DWB 数据汇总层.(dwb_v8sp.event_column_info_new_hour)

4. ST 数据应用层

ST层面向用户应用和分析需求，包括前端报表、分析图表、KPI、仪表盘、OLAP、专题等分析，面向最终结果用户；

适合作OLAP、报表模型，如ROLAP,MOLAP；

5、纬度表层。

1. ODS 数据准备层. (ods_v8sp.event_log)2. DWD 数据明细层.(dwd_v8sp.event_column_info_hour)3. DWB数据汇总层.(dwb_v8sp.event_column_info_new_hour)4. ST 数据应用层功能：ST层面向用户应用和分析需求，包括前端报表、分析图表、KPI、仪表盘、OLAP、专题等分析，...

传统的 数据仓库 技术从现在的大数据的角度来看，业内人能够明白深深其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构，必然有其合理性。也正是因为年代久远，存量过多，才导致举步维艰。在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给企业客户带来新的挑战，从 数据仓库 到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。 数据仓库 历史沿革 数据仓库 概念 数据仓库 架构数据立方体数据库建模大数据架构数据湖架构演进路径实践1970年，关系数据库的研究原型SystemR和INGRES开始出现，这两个系统的设计目标都是面向on-linetransactionprocessing(OLTP)（邱洋：

分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因：数据结构清晰，每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。方便数据血缘追踪，简单来说，我们最终给业务呈现的是一个能直接使用业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。减少重复开发，规... 1.get使用url或cookie传参。而post将数据放在body中。 2.get的URL会有长度上的限制，而post的数据则可以非常大 3.post比get安全，因为数据在地址栏上不可见最本质的区别： get是用来从服务器上获得数据，而post是用来向服务器上传递数据以下几种情况，用post方法： 1.请求的结果有持续性的作用，例如：数据库内添加新的数据行 2.若使用get方法，则表单上收集的数据可能让URL过长 3.要传送的数据不是采用ASCII编码以下几种情况， 数据仓库 的英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。 数据仓库 的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持的目的而创建。 数据仓库 本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。 2： 数据仓库 的主要特征 数据仓库 是面向主题的（Subject-Oriented）、集成的（Integrat 把复杂问题简单化，每一层只处理简单的任务，方便定位问题；减少重复开发，规范数据分层，通过中间层数据能够减少重复计算，且增加计算结果的复用性；隔离原始数据，不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。 1.2 DW 五层架构的特点细化DW建模，对DW中各个主题业务建模进行了细分，每个层次具有不同的功能。保留了最细粒度数据，满足了不同维度、不同事实的信息；满足数据重新生产，不同层次的数据支持数据重新生成，无需备份恢复，解决了

目前主流的 数据仓库 分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、 数据仓库 明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。下面是架构图：数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。 DWS汇总层应优先调用DW明细层。在调用可累加类指标计算时，DWS汇

1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据 2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大 3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的 数据仓库 分层：ods（临时存储层），pdw（ 数据仓库 层），mid（数据集市层），app（应用层） ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数

所谓四层架构的分法，就是想把软件设计师工作量降下来，减少重复性的代码，提高开发速度，是软件有相当好的可维护、易扩展，这种四层架构对很多人开发同软件来说，可以有个清晰的思路。我把系统分成表示层（UI）、业务逻辑层（Bussiness/Service）、数据访问层（DataAccess/Dao）、数据实体层（Domain）。如果你还考虑到数据库设计的话，就是五层架构。关注req

功能：ODS层是 数据仓库 准备区，为DWD层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响建模方式及原则：从业务系统增量抽取、保留时间由业务需求决定、可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一致、按主题逻辑划分 2. DWD数据明细层功能：为DW层提供来源明细数据，提供业务系统细节数据的长期沉淀，为未来分析类需求的扩展提供历史数据支撑建模方式...