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一、为什么要分层

分层说明：

ODS 层：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。

DWD 层：对 ODS 层数据进行清洗 (去除空值，脏数据，超过极限范围的数据)、脱敏等。保存业务事实明细，一行信息代表一次业务行为，例如一次下单。

DIM 层：维度层，保存维度数据，主要是对业务事实的描述信息，例如何人，何时，何地等。

DWS 层：以 DWD 为基础，按天进行轻度汇总。一行信息代表一个主题对象一天的汇总行为，例如一个用户一天下单次数。

DWT 层 ： 以 DWS 为基础，对数据进行累积汇总。一行信息代表一个主题对象的累积行为，例如一个用户从注册那天开始至今一共下了多少次单。

ADS 层 ： 为各种统计报表提供数据。

仓库为什么要分层?

A、把复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单的任务，方使定位问题。

B、减少重复开发：规范数据分层，通过的中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加一次计算结果的复用性。

C、隔离原始数据：不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。

二、数据集市和数据仓库区别

数据集市 (Data Market)，现在市面上的公司和书籍都对数据集市有不同的概念。

数据集市则是一种微型的数据仓库，它通常有更少的数据，更少的主题区域，以及更少的历史数据，因此是部门级的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务。

数据仓库是企业级的，能为整个企业各个部门的运行提供决策支持手段。

三、数仓命名规范

1. 表命名

• ODS 层命名为 ods_表名
• DIM 层命名为 dim_表名
• DWD 层命名为 dwd_表名
• DWS 层命名为 dws_表名
• DWT 层命名为 dwt_表名
• ADS 层命名为 ads_表名
• 临时表命名为 tmp_表名

2. 脚本命名

• 数据源_to_目标_db/log.sh
• 用户行为脚本以 log 为后缀，业务数据脚本以 db 为后缀

3. 表字段类型

• 数量类型为 bigint
• 金额类型为 decimal(16, 2)，表示：16位有效数字，其中小数部分2位
• 字符串(名字，描述信息等)类型为 string
• 主键外键类型为 string
• 时间戳类型为 bigint