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数据仓库各层存储表的深度解析
数据仓库分层概述
数据仓库通常分为以下几个主要层次：源数据层（ODS，Operational Data Store）、数据仓库层（DW，Data Warehouse），其中数据仓库层又可细分为明细数据层（DWD，Data Warehouse Detail）、汇总数据层（DWS，Data Warehouse Summary）以及应用数据层（ADS，Application Data Store），各层在数据仓库体系中扮演着不同的角色，存储着不同类型的表，共同构建起一个完整、高效的数据存储和分析架构。
源数据层（ODS）存储的表
1、原始数据表
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- 这一层主要存储从各个业务系统直接抽取过来的原始数据，在一个电商企业的数据仓库中，ODS层会有来自订单管理系统的订单原始数据表，这个表包含了订单创建时的所有原始信息，如订单号、下单时间、用户ID、商品ID、购买数量、订单金额等，这些数据基本保持了业务系统中的原始结构和数据类型，没有经过太多的清洗和转换。
- 再比如，从客户关系管理系统（CRM）抽取过来的客户原始信息表，包含客户的基本资料，像姓名、性别、联系方式、注册时间等，这些原始数据表的存在，是为后续数据处理提供最基础的数据来源。
2、数据接口表
- 当数据来源是外部系统的接口时，ODS层会存储接口数据表，与第三方支付平台对接时，会有支付接口数据表，这个表记录了支付交易的相关信息，如支付流水号、支付金额、支付时间、支付状态以及与电商平台订单的关联信息等，接口数据表有助于整合外部系统的数据，为企业内部的数据仓库提供更全面的数据资源。
明细数据层（DWD）存储的表
1、清洗转换后的数据表
- 在DWD层，对ODS层的数据进行清洗和转换，以电商订单数据为例，会对订单原始数据表中的数据进行清洗，去除重复的订单记录（可能由于网络等原因产生的重复提交），修正数据格式，将下单时间统一转换为标准的日期时间格式，会对一些缺失值进行处理，如补充用户的收货地址缺失信息（可能通过关联用户注册信息或者历史订单地址来补充）。
- 对于商品信息，在DWD层会将从不同数据源（如商品管理系统、库存系统）抽取来的商品数据进行整合和清洗，将商品的名称、分类、价格等信息进行统一规范，形成一张清洗后的商品明细表，这个表中的数据更加准确、规范，为后续的分析提供可靠的基础。
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2、按业务实体细分的数据表
- DWD层还会按照业务实体对数据进行细分存储，除了订单明细表和商品明细表之外，还会有用户行为明细表，这个表记录了用户在电商平台上的各种行为，如浏览商品、加入购物车、收藏商品等行为的详细信息，每个行为都有对应的时间戳、用户ID、商品ID等信息，以便于对用户的行为轨迹进行详细分析。
汇总数据层（DWS）存储的表
1、轻度汇总表
- DWS层的轻度汇总表主要是对DWD层的数据进行初步的聚合操作，以电商业务为例，会有按日汇总的订单数据表，这个表统计了每天的订单数量、总销售额、不同商品类别的销售数量等信息，通过对DWD层的订单明细表进行分组聚合操作得到，这样的轻度汇总表减少了数据量，同时又保留了一定的业务分析粒度，方便进行一些常规的业务分析，如查看每日的销售趋势。
- 对于用户行为数据，会有按用户ID和日期汇总的用户行为汇总表，这个表统计了每个用户每天的行为次数，如浏览次数、加入购物车次数等，这种汇总表可以快速地分析用户的日常行为规律。
2、多维度汇总表
- 除了轻度汇总表，DWS层还会有基于多维度的汇总表，按地区、商品类别、时间（月、季度等）汇总的销售数据表，这个表可以从多个维度分析销售情况，如查看不同地区不同商品类别的月度销售趋势，这样的多维度汇总表为企业的决策分析提供了更全面的视角，能够满足不同业务部门（如市场部门、销售部门等）的分析需求。
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应用数据层（ADS）存储的表
1、特定业务分析表
- ADS层存储的是为特定业务应用或分析需求而定制的数据表，在电商企业中，如果要进行精准营销分析，会有用户价值分析表，这个表根据用户的购买频率、购买金额、最近购买时间等因素，对用户进行价值分类，如分为高价值用户、中价值用户和低价值用户，这样的分类表可以帮助营销部门制定不同的营销策略，针对不同价值的用户进行个性化的营销活动。
- 对于库存管理方面，会有库存预警分析表，这个表结合了商品的销售速度、库存数量等信息，计算出每个商品的库存预警值，当库存数量接近预警值时，可以及时通知相关部门进行补货操作，提高库存管理的效率。
2、报表数据表
- ADS层还会存储用于生成各种报表的数据表，财务部门需要的月度财务报表数据表，这个表汇总了一个月内的收入、成本、利润等财务数据，按照财务报表的格式要求进行存储，再如，运营部门需要的业务运营报表数据表，包含了关键业务指标（如订单量、用户增长量、商品转化率等）的数据，以便于生成直观的业务运营报表，供管理层决策参考。
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