数据仓库作为企业级的数据存储和数据分析平台，其结构通常被划分为多个层次，每个层次都有其特定的存储目的和功能，以下是数据仓库常见的分层及其存储的表类型：
1、数据源层（Data Source Layer）
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数据源层是数据仓库的基础，负责从各种来源（如关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等）收集原始数据，在这一层中，存储的表类型主要包括：
事实表（Fact Tables）：事实表通常用于存储业务活动的量化数据，如销售额、订单数量等，它们包含大量的行，每行代表一个业务事件。
维度表（Dimension Tables）：维度表提供关于事实表数据的上下文信息，如时间、地点、产品等，它们通常包含描述性字段，如名称、代码、描述等。
中间表（Intermediate Tables）：中间表用于存储在ETL（提取、转换、加载）过程中产生的临时数据，以便后续处理。
2、数据仓库层（Data Warehouse Layer）
数据仓库层是数据仓库的核心，它对从数据源层提取的数据进行整合、清洗和转换，形成适合分析的数据集，在这一层中，存储的表类型有：
历史事实表（Historical Fact Tables）：这些表存储了经过清洗和转换的历史数据，用于时间序列分析和趋势预测。
当前事实表（Current Fact Tables）：当前事实表包含了最新的业务数据，通常用于实时分析或日常业务报告。
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维度表（Dimension Tables）：与数据源层类似，维度表在数据仓库层也扮演着提供上下文信息的重要角色。
3、数据集市层（Data Mart Layer）
数据集市层是数据仓库的一个子集，它根据特定部门或业务线的需求，从数据仓库层提取数据，形成专门的数据集，在这一层中，存储的表类型包括：
业务数据集市表（Business Data Mart Tables）：这些表针对特定业务需求进行了优化，如销售数据集市、财务数据集市等。
分析维度表（Analysis Dimension Tables）：这些维度表通常包含更细粒度的信息，以满足特定分析需求。
4、应用层（Application Layer）
应用层是数据仓库的最终用户界面，它允许用户通过各种工具和报表访问数据仓库中的数据，在这一层中，存储的表类型通常包括：
OLAP（在线分析处理）立方体（OLAP Cubes）：立方体是数据仓库中的一种数据组织方式，它允许用户从多个维度进行快速查询和分析。
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数据透视表（Data Pivots）：数据透视表是用户在分析数据时常用的工具，它可以将数据按照不同的维度进行重新组织。
5、元数据层（Metadata Layer）
元数据层存储了数据仓库中所有数据的描述性信息，如数据源、数据表、字段、数据类型等，在这一层中，存储的表类型有：
元数据表（Metadata Tables）：这些表记录了数据仓库中所有数据对象的详细信息，是数据仓库管理和维护的重要基础。
元数据立方体（Metadata Cubes）：元数据立方体提供了一种对元数据进行多维分析的方式，帮助用户理解数据仓库的结构和内容。
数据仓库的分层存储结构是为了满足不同层次用户的需求，从数据源到最终的应用层，每一层都有其特定的表类型和功能，这种分层设计使得数据仓库能够高效地存储、管理和分析大量数据，为企业决策提供有力支持。
标签： #数据仓库各层都存储什么表
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