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数据仓库作为企业信息化的核心组成部分，其架构设计对于数据存储、处理和分析至关重要，数据仓库的多层架构主要包括数据源层、数据集成层、数据存储层、数据访问层和应用层，本文将详细解析数据仓库各层所存储的表格，以帮助企业更好地构建和完善数据仓库体系。
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数据源层
数据源层是数据仓库的基础，主要负责从各个业务系统抽取原始数据，在这一层，存储的表格主要包括以下几类：
1、元数据表：记录数据源的基本信息，如数据源名称、数据类型、数据格式等。
2、数据抽取规则表：定义数据抽取的规则，包括数据源、数据表、字段、抽取频率等。
3、数据源映射表：定义数据源与数据仓库中目标表之间的映射关系。
4、数据清洗规则表：记录数据清洗过程中使用的规则，如去重、过滤、转换等。
数据集成层
数据集成层负责将数据源层抽取的原始数据清洗、转换和集成，形成统一的数据模型，在这一层，存储的表格主要包括以下几类：
1、数据清洗规则表：与数据源层相同，记录数据清洗过程中使用的规则。
2、数据转换规则表：定义数据转换过程中涉及的公式、函数等。
3、数据映射表：记录数据源与数据仓库中目标表之间的映射关系。
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4、数据调度表：定义数据集成任务执行的时间、频率等。
5、数据集成日志表：记录数据集成过程中的操作记录，如抽取、清洗、转换等。
数据存储层
数据存储层是数据仓库的核心，负责存储经过清洗、转换和集成的数据，在这一层，存储的表格主要包括以下几类：
1、数据仓库元数据表：记录数据仓库中所有表的基本信息，如表名、字段、数据类型等。
2、数据仓库数据表：存储经过清洗、转换和集成的数据。
3、数据仓库索引表：提高数据查询效率，记录数据仓库中各个数据表的索引信息。
4、数据仓库分区表：将数据仓库中的数据按照时间、地区等维度进行分区，提高数据查询效率。
数据访问层
数据访问层负责为用户提供数据查询、分析等功能，在这一层，存储的表格主要包括以下几类：
1、数据查询模板表：定义数据查询的模板，包括查询条件、查询结果字段等。
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2、数据分析模型表：存储数据分析过程中使用的模型，如聚类、关联规则等。
3、数据访问日志表：记录用户访问数据仓库的操作记录，如查询、下载等。
应用层
应用层负责将数据仓库中的数据应用于业务场景，如报表、决策支持等，在这一层，存储的表格主要包括以下几类：
1、报表模板表：定义报表的样式、布局等。
2、决策支持模型表：存储决策支持过程中使用的模型，如预测、优化等。
3、应用访问日志表：记录用户访问应用层的操作记录，如生成报表、执行决策等。
数据仓库的多层架构中，各层存储的表格各有侧重，共同构成了一个完整的数据仓库体系，了解各层存储的表格，有助于企业更好地构建和完善数据仓库，为业务决策提供有力支持，在实际应用中，企业应根据自身业务需求，合理设计数据仓库架构，确保数据仓库的高效、稳定运行。
标签： #数据仓库各层都存储什么表
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