数据仓库各层包括数据源、ODS、DW、DWD和DM层。数据源层存储原始数据，ODS层存储整合后的数据，DW层进行数据清洗和汇总，DWD层进行数据细化，DM层提供数据模型。各层存储表格解析包括元数据、业务数据和汇总数据等。架构上，数据仓库采用分层设计，功能上支持数据集成、处理和分析，数据特点表现为数据量大、类型多样、处理速度快。
本文目录导读：
数据仓库概述
数据仓库是一种用于支持企业决策制定的数据管理系统，它将企业各个业务系统中的数据进行整合、清洗、转换和存储，以提供一致、准确、可靠的数据支持，数据仓库由多个层次组成，包括数据源、数据仓库、数据集市和前端应用等，本文将详细介绍数据仓库各层存储的表格类型、作用和特点。
数据仓库各层存储表格解析
1、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中抽取原始数据，数据源层的表格类型主要包括：
（1）基础数据表：存储企业内部各个业务系统的基础数据，如客户信息、订单信息、产品信息等。
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（2）事务数据表：存储企业内部各个业务系统的事务数据，如销售数据、采购数据、库存数据等。
（3）日志数据表：存储企业内部各个业务系统的操作日志，如用户登录、操作记录等。
数据源层的作用是提供数据仓库所需的基础数据，保证数据仓库的数据质量，数据源层的表格特点包括：
（1）数据量较大，种类繁多。
（2）数据格式不一致，需要清洗和转换。
（3）数据更新频繁，需要实时或定时抽取。
2、数据仓库层
数据仓库层是数据仓库的核心，主要负责对数据源层抽取的数据进行整合、清洗、转换和存储，数据仓库层的表格类型主要包括：
（1）维度表：存储数据仓库中的维度信息，如时间维度、地点维度、产品维度等。
（2）事实表：存储数据仓库中的事实信息，如销售量、销售额、库存量等。
（3）数据模型表：存储数据仓库中的数据模型信息，如数据表关系、数据计算公式等。
数据仓库层的作用是提供一致、准确、可靠的数据支持，为企业的决策制定提供依据，数据仓库层的表格特点包括：
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（1）数据量巨大，结构复杂。
（2）数据清洗和转换工作量大。
（3）数据更新周期较长，通常为月度或季度。
3、数据集市层
数据集市层是数据仓库的延伸，主要负责根据特定业务需求，对数据仓库中的数据进行整合和分析，数据集市层的表格类型主要包括：
（1）分析数据表：存储根据特定业务需求，对数据仓库中的数据进行整合和分析的结果。
（2）专题数据表：存储针对特定业务问题，对数据仓库中的数据进行挖掘和预测的结果。
（3）指标数据表：存储企业内部各个业务系统的关键绩效指标（KPI）。
数据集市层的作用是为企业的业务部门提供定制化的数据支持，帮助业务部门更好地了解业务状况、发现业务问题、制定业务策略，数据集市层的表格特点包括：
（1）数据量相对较小，但针对性强。
（2）数据更新周期较短，通常为周度或月度。
（3）数据格式和结构根据业务需求定制。
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4、前端应用层
前端应用层是数据仓库的外部展示，主要负责将数据集市层的数据以图表、报表等形式展示给用户，前端应用层的表格类型主要包括：
（1）报表数据表：存储报表生成所需的数据，如表格数据、图表数据等。
（2）查询数据表：存储查询结果所需的数据，如SQL查询结果、OLAP查询结果等。
（3）个性化数据表：存储用户个性化设置所需的数据，如用户偏好、数据筛选条件等。
前端应用层的作用是为用户提供直观、便捷的数据访问和展示方式，前端应用层的表格特点包括：
（1）数据量较小，但展示形式多样。
（2）数据更新周期较短，通常为实时或定时更新。
（3）数据格式和结构根据用户需求定制。
数据仓库各层存储的表格类型、作用和特点各有不同，共同构成了一个完整的数据仓库系统，了解各层存储的表格，有助于我们更好地理解数据仓库的架构和功能，为企业的决策制定提供有力支持，在实际应用中，我们需要根据企业需求，合理规划数据仓库各层的存储表格，以提高数据仓库的性能和实用性。
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