轉載http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一、文章主題 本文主要講解數據倉庫的一個重要環節：如何設計數據分層!其它關於數據倉庫的內容可參考之前的文章。 本文對數據分層的討論適合下面一些場景，超過該范圍場景 or 數據倉庫經驗豐富 ...

數據倉庫是數據的倉庫，數據是從操作型數據庫系統中獲取，經過集成處理、按照合適的粒度進行聚合而成的數據的集合。 構建數據倉庫，要從數據模型、數據集成、粒度設計和分區設計這四個方面着手，迭代式開發。 一，數據模型 在設計數據倉庫之前，首先要了解操作型數據庫的數據模型，數據模型分為三個層次 ...

  目前主流的數據倉庫分層大多為四層,也有五層的架構，這里介紹基本的四層架構。 分別為數據貼源層(ods)、數據倉庫明細層(dw)、多維明細層(dws)和數據集市層(dm)。   下面是架構圖：   數據分層的目的是：減少重復計算，避免煙囪式開發，節省計算資源，靠上層次，越對應 ...

1、為什么要分層 在未分層的情況下，數據之間的耦合性與業務耦合性是不可避免的，當源業務系統的業務規則發生變化時，可能影響整個數據的清洗過程。這就好比把襯衫、褲子、襪子、外套分類存放整理 就比 打散之后不分類的整理哪一種更讓人舒服，更容易找呢？ 2、分層的好處 數據分層簡化了數據清洗的過程 ...

數據倉庫標准上可以分為四層：ODS（臨時存儲層）、PDW（數據倉庫層）、MID（數據集市層）、APP（應用層） ODS層： 為臨時存儲層，是接口數據的臨時存儲區域，為后一步的數據處理做准備。一般來說ODS層的數據和源系統的數據是同構的，主要目的是簡化后續數據加工處理的工作。從數據粒度上來說 ...

數據倉庫分層 1、介紹 數據倉庫更多代表的是一種對數據的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、調度、建模在內的完整的理論體系。現在所謂的大數據更多的是一種數據量級的增大和工具的上的更新。 兩者並無沖突，相反，而是一種更好的結合。數據倉庫在構建過程中通常都需要進行分層處理。業務不同，分層 ...

如何分層 結合Inmon和Kimball的集線器式和總線式的數據倉庫的優點，分層為ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS層是將OLTP數據通過ETL同步到數據倉庫來作為數據倉庫最基礎的數據來源。在這個過程中，數據經過了一定的清洗，比如字段的統一 ...

為什么要對數據倉庫分層？ 用空間換時間，通過大量的預處理來提升應用系統的用戶體驗（效率），因此數據倉庫會存在大量冗余的數據； 如果不分層的話，如果源業務系統的業務規則發生變化將會影響整個數據清洗過程，工作量巨大 通過數據分層管理可以簡化數據清洗的過程，因為把原來一步的工作分到了多個 ...