本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业数据分析和决策支持的核心系统，其架构设计日益成为关注焦点，数据仓库分层架构是实现高效、稳定、可扩展数据仓库的关键，本文将深入探讨数据仓库分层架构中的OBD、PDB、CDB、MDB四个层次，分析其特点、作用及在实际应用中的优势。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据仓库分层架构概述
数据仓库分层架构主要包括以下四个层次：
1、OBD（Operational Business Data）：操作型业务数据层
2、PDB（Physical Database）：物理数据库层
3、CDB（Common Database）：公共数据库层
4、MDB（Multi-Dimensional Database）：多维数据库层
OBD：操作型业务数据层
OBD层位于数据仓库分层架构的最底层，主要负责收集、存储和整合企业内部及外部的操作型业务数据，OBD层具有以下特点：
1、数据来源广泛：包括企业内部业务系统、第三方数据源等。
2、数据实时性高：OBD层的数据更新频率较高，以满足实时分析需求。
3、数据结构复杂：OBD层的数据结构多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
4、数据质量参差不齐：OBD层的数据质量可能存在一定程度的偏差，需要经过数据清洗和预处理。
OBD层的作用在于为上层数据提供基础数据支持，实现数据的一致性和准确性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
PDB：物理数据库层
PDB层位于OBD层之上，主要负责将OBD层的数据进行结构化处理，存储在物理数据库中，PDB层具有以下特点：
1、数据结构化：将OBD层的数据进行规范化处理，使其满足数据库存储要求。
2、数据存储：将结构化数据存储在物理数据库中，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
3、数据压缩：为了提高数据存储效率，PDB层会对数据进行压缩处理。
4、数据备份：定期对PDB层的数据进行备份，确保数据安全。
PDB层的作用在于为上层数据提供稳定、高效的数据存储和访问。
CDB：公共数据库层
CDB层位于PDB层之上，主要负责对PDB层的数据进行汇总、统计和分析，形成公共数据集，CDB层具有以下特点：
1、数据汇总：将PDB层的数据进行汇总，形成具有业务意义的指标和维度。
2、数据分析：对汇总后的数据进行统计分析，挖掘数据价值。
3、数据建模：根据业务需求，对数据进行分析建模，为决策提供支持。
4、数据共享：CDB层的数据可供多个业务部门共享，提高数据利用率。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
CDB层的作用在于为上层数据提供高质量、可共享的数据服务。
MDB：多维数据库层
MDB层位于CDB层之上，主要负责将CDB层的数据进行多维化处理，形成多维数据模型，MDB层具有以下特点：
1、多维建模：根据业务需求，对CDB层的数据进行多维建模，如星型模型、雪花模型等。
2、数据立方体：将多维数据模型转换为数据立方体，便于数据查询和分析。
3、数据查询：提供高效的数据查询功能，满足用户对数据的实时分析需求。
4、数据可视化：将多维数据以图表、报表等形式呈现，便于用户直观理解数据。
MDB层的作用在于为上层数据提供多维数据分析和可视化支持。
数据仓库分层架构中的OBD、PDB、CDB、MDB四个层次相互关联，共同构成了一个高效、稳定、可扩展的数据仓库系统，在实际应用中，企业应根据自身业务需求，合理设计数据仓库分层架构，以实现数据价值的最大化。
标签： #数据仓库分层架构
评论列表