新兴数据仓库设计与实践手册：从分层架构到实际应用(一)

本手册将分为三部分发布，以帮助读者逐步深入理解数据仓库的设计与实践。

• 第一部分介绍数据仓库的整体架构概述；
• 第二部分深入讨论ETL在数仓中的应用理论，ODS层的具体实现与应用；
  -第三部分将围绕DW数据仓库层、ADS层和数据仓库的整体趋势展开；

通过这样的结构，您可以系统地学习每一层次的内容和设计原则。

在设计数据仓库时，通过构建概念模型、逻辑模型和物理模型，可以使数据的组织方式更好地符合业务需求，并具备良好的适应性。

这样的设计，即便业务系统或公司业务有所扩展，数据仓库依然能够保持其结构稳定，减少因业务变化带来的影响。在数据仓库中，数据模型负责有序地组织与存储数据，从而实现高性能、低成本的高效数据利用。

数据仓库分层的概念与设计

数据仓库分层的核心价值

数据仓库通过分层结构，使每层数据都有特定的应用范围和职能，从而保证数据结构层次清晰、功能明确。数据表的层级划分帮助用户快速理解和定位相关数据，减少查询复杂性。

优化数据关系，实现层次内高内聚、层次间低耦合

分层设计使每层模型专注于特定的数据处理任务，便于维护和优化。数据清洗、整合、转换等操作集中在同一层，提升数据质量。不同层次间的模型相对独立，降低层间耦合度，使一层的变更不会影响其他层，从而提高系统的灵活性和可扩展性。这种设计能更好地应对业务需求变化和系统升级，保障系统的稳定性与高效性。

隐藏底层系统复杂性，避免多层次影响

当业务系统更新时，数据仓库的分层机制可以有效屏蔽底层变化带来的影响。通过数据仓库层，可以屏蔽源系统复杂的命名和结构变化，保证数据仓库的规范性和一致性。即使源系统发生变更，数据仓库层会处理相关调整，避免下游用户代码和逻辑的频繁修改，从而保持数据的连续性和稳定性。

增强数据复用，减少重复工作

分层结构下，数据在每个阶段被逐步加工与整理，形成可供后续层次直接使用的高质量数据。这种分层方式减少了开发人员在不同任务或项目中对数据重复抽取与处理的需求。

例如，不同业务团队或分析应用可以基于同一数据源进行分析，而无需每次重新从原始系统抽取与处理数据，从而大幅提高开发效率并减少潜在错误。

实现数据来源分阶段可追溯，避免形成“蜘蛛网”

分层设计将数据处理划分为多个阶段，每个阶段专注于特定的加工任务，确保每层数据的来源与去向清晰可见。数据血缘追踪尤为显著，每层都保留了数据从原始采集到最终应用的路径信息。当某一层数据出现异常或问题时，开发人员可以通过数据血缘信息快速定位问题根源。

简化复杂问题，分步解决复杂业务口径问题

分层设计将复杂任务拆解为若干易于理解的步骤，每一层关注单一任务，方便管理与维护。数据出现问题时，可以从问题步骤直接修复，而无需调整整个数据链条，保证数据准确性和系统可维护性。

简化维护，保障系统稳定

分层设计让数据仓库的维护更为便捷。每层问题仅需在该层解决，不会影响其他层的代码与逻辑。这样的设计能在性能、成本、效率和质量之间实现更好的平衡，为大数据系统的稳定运行提供保障。

通过数据仓库的分层与模型方法，大数据系统能够实现结构化、高效的存储与管理，从而在性能与成本的平衡中最大化数据利用价值。

常见的数据分层

在上述原则指导下，数据仓库的分层设计并非盲目，而是为了解决人员开发、ETL任务组织、数据存储和权限控制等问题。以下是常见的分层结构：

• ODS（数据贴源层/数据镜像层）
• DWD/SOR/PDATA（明细数据层/数据原子层）
• DWS/SMA/MID（汇总层/中间层）
• ADS/IDX（应用数据层/指标层）

实际分层的灵活性

尽管数据仓库设计通常包含上述多个层次，但实际业务需求和场景复杂性可能导致分层策略灵活调整。例如，为了满足实时分析或跨部门需求，某些层次的数据可能会混合或被简化。

通常，数据仓库的三层结构（ODS、DWD、DWS）是基本框架，各公司可根据自身业务需求对DW层进一步细化，以更好地适应不同场景和需求。

结语

数据仓库的分层设计和模型方法为企业提供了强大的数据管理能力，不仅能够应对复杂的业务需求变化，还能在保障系统稳定性和数据质量的同时提升运营效率。

通过合理分层，数据仓库可以高效地存储、处理和分析数据，实现数据价值的最大化。

感谢您阅读本手册的每一部分，希望这些内容对您构建现代化数据仓库体系有所帮助。通过三部分的系统性讲解，相信您已经对数据仓库的四层架构及其应用有了更深的理解。请继续关注我们的更多技术分享，与我们一起探索数据驱动的未来。

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