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数据仓库各层表结构组成的确定方法
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数据仓库层次结构概述
数据仓库通常包含多个层次，常见的层次结构有ODS（操作数据存储）层、DW（数据仓库）层（又可细分为DWD - 明细数据层、DWS - 汇总数据层、ADS - 应用数据层等），每个层次在数据仓库体系中都扮演着不同的角色，其表结构的确定也受到多种因素的影响。
（一）ODS层
1、数据来源与特性
- ODS层主要是对源系统数据的直接抽取和存储，源系统的数据类型多样，可能包括关系型数据库中的业务交易数据（如销售订单数据、库存变动数据等）、日志数据（如用户操作日志、系统运行日志等）以及外部数据源（如市场调研数据、第三方合作伙伴数据等）。
- 在一个电商企业中，源系统的销售订单数据库包含了订单编号、下单时间、用户ID、商品ID、购买数量、订单金额等字段，ODS层在抽取这些数据时，需要尽可能完整地保留原始结构，以确保数据的原汁原味，ODS层表结构往往与源系统中的表结构相似。
2、表结构设计要点
- 为了便于数据的抽取和后续处理，ODS层表结构可能会增加一些辅助字段，增加数据抽取时间戳字段，用于记录数据从源系统抽取到ODS层的时间，方便数据追踪和数据质量监控。
- 由于源系统可能存在数据的更新操作，ODS层可能需要考虑对历史数据的处理方式，如果采用全量抽取方式，表结构可能会比较简单，直接按照源系统表结构加上抽取时间戳等少量字段即可，但如果是增量抽取，可能还需要增加一些标识字段，用于区分新增数据和修改后的数据。
（二）DWD层 - 明细数据层
1、数据清洗与规范化
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- DWD层是在ODS层的基础上进行数据清洗和规范化处理的层次，在这个层次，需要处理数据中的噪声、错误数据、重复数据等，在销售订单数据中，可能存在一些由于网络故障或人为操作失误导致的异常订单，如订单金额为负数或者下单时间不符合逻辑（如未来时间下单），DWD层需要对这些数据进行清洗。
- 对于数据的规范化，主要涉及到数据格式的统一，将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”，将字符编码统一为UTF - 8等，在表结构方面，DWD层会在ODS层表结构的基础上，根据清洗和规范化的需求进行调整。
2、维度建模的应用
- DWD层通常采用维度建模的方式来构建表结构，以销售业务为例，会构建事实表和维度表，事实表包含了业务的度量值，如订单金额、购买数量等，以及与维度表的关联键，维度表则包含了描述业务实体的属性，如用户维度表包含用户ID、用户名、用户性别、用户年龄等属性；商品维度表包含商品ID、商品名称、商品类别、商品品牌等属性。
- 这种维度建模的表结构有助于提高数据的可理解性和查询性能，事实表与维度表之间通过关联键进行连接，方便在进行数据分析时按照不同的维度进行汇总和分析。
（三）DWS层 - 汇总数据层
1、业务需求驱动的汇总
- DWS层主要是根据业务需求对DWD层的数据进行汇总操作，对于电商企业，业务可能需要按天统计每个地区的销售总额、按商品类别统计每月的销售数量等，DWS层的表结构设计是围绕这些业务需求展开的。
- 如果要按天统计每个地区的销售总额，表结构可能包含日期、地区ID、销售总额等字段，这里的日期和地区ID是维度字段，销售总额是汇总后的度量值字段。
2、预计算与性能优化
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- DWS层的表结构设计还需要考虑预计算和性能优化，由于这些汇总数据是经常被查询的数据，通过预先计算并存储在DWS层，可以大大提高查询性能，在表结构上，要合理选择数据类型和索引，以提高数据存储和查询的效率，对于日期字段，可以选择合适的日期类型，对于经常作为查询条件的字段（如地区ID），可以创建索引。
（四）ADS层 - 应用数据层
1、特定应用的定制化
- ADS层是为了满足特定应用需求而设计的层次，为了给企业的决策支持系统提供数据，可能需要构建一些特定的报表数据结构，如果是一个销售业绩分析报表，ADS层的表结构可能包含销售区域、销售团队、销售目标完成率、同比增长率等字段。
- 这些字段是根据具体的应用场景和分析需求定制的，与DWS层的数据相比，更加面向最终用户和特定应用。
2、与前端展示的适配
- ADS层的表结构还需要考虑与前端展示工具（如报表工具、可视化工具等）的适配，如果前端展示工具对数据格式有特定要求，如某些可视化工具要求数据以特定的JSON格式提供，那么ADS层的表结构需要能够方便地转换为这种格式，在设计表结构时，要考虑到数据的排序、分组等操作在前端展示中的需求，确保数据能够准确、高效地展示给用户。
数据仓库各个层表结构的确定是一个综合考虑数据来源、业务需求、数据处理流程和性能优化等多方面因素的过程，只有合理设计各层表结构，才能构建出高效、灵活、可扩展的数据仓库体系，为企业的数据分析和决策提供有力支持。
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