浅谈数据仓库技术
离线数据仓库平常基于维度建模理论来构建，离线数据仓库平常从逻辑上进行分层，主要出于下列考虑：
1、隔离性：会员运用的应当是数据团队精心加工后的数据，而不是来自于业务系统的原始数据，这样做的益处一是，会员运用的是精心预备过的、标准的、洁净的、从业务视角的数据。非常容易了解和运用。二是要是上游业务系统产生改革甚至重构（比方表构造、字段、业务含义等），数据团队会负责处置所有这些变化，最小化对下流会员的影响。
2、机能和可为保护性： 专业的人做专业的事，数据分层使得数据的加工根本都在数据团队，从而雷同的业务逻辑不消反复施行，节俭了响应的存储和盘算开销。此外数据分层也使得数据仓库的保护变得清晰和便利，每层只负责各自的任务，某层的数据加工涌现题目，只需要修改该层即可。
3、标准性：关于一个企业和组织来说，数据的口径非常重要，大家议论一个目标的时候，必需基于一个明白的、公认i的口径，此表面、字段以及目标必需进行标准。
4、ODS层：数据仓库泉源系统的数据表平常会原封未动地存储一份，这称为ODS（Operation Data Store）层, ODS层也时常会被称为预备区（Staging area）,它们是后续数据仓库层（即基于Kimball维度建模生成的事实表和维度表层，以及基于这些事实表和明细表加工的汇总层数据）加工数据的来源，同时ODS层也存储着历史的增量数据或全量数据。
5、DWD和DWS层：数据仓库明细层（Data Warehouse Detail ， DWD）和数据仓库汇总层（Data Warehouse Summary, DWS）是数据仓库的主题内容。DWD和DWS层的数据是ODS层经过ETL清洗、转换、加载生成的，并且它们平常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的，并通过一致性维度和数据总线来保障各个子主题的维度一致性。
6、利用层（ADS）：利用层主如果各个业务放或者部门基于DWD和DWS创立的数据集市(Data Mart，DM)，数据集市DM是相关于DWD和DWS的数据仓库（Data Warehouse, DW）来说的。个别来说，利用层的数据来源于DW层，但准则上不允许直接拜访ODS层。此外，比拟DW层，利用层只包括部门或由于方本人体贴的明细层和汇总层数据。
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