转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一、文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景，超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富 ...

数据仓库是数据的仓库，数据是从操作型数据库系统中获取，经过集成处理、按照合适的粒度进行聚合而成的数据的集合。 构建数据仓库，要从数据模型、数据集成、粒度设计和分区设计这四个方面着手，迭代式开发。 一，数据模型 在设计数据仓库之前，首先要了解操作型数据库的数据模型，数据模型分为三个层次 ...

  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 ...

1、为什么要分层 在未分层的情况下，数据之间的耦合性与业务耦合性是不可避免的，当源业务系统的业务规则发生变化时，可能影响整个数据的清洗过程。这就好比把衬衫、裤子、袜子、外套分类存放整理 就比 打散之后不分类的整理哪一种更让人舒服，更容易找呢？ 2、分层的好处 数据分层简化了数据清洗的过程 ...

数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、MID（数据集市层）、APP（应用层） ODS层： 为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说 ...

数据仓库分层 1、介绍 数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层 ...

如何分层 结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一 ...

为什么要对数据仓库分层？ 用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据； 如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个 ...